Le parole sembrano non essere state mai così importanti, il marketing è sicuramente cambiato negli ultimi anni e i sistemi di analisi si stanno evolvendo, basti pensare all’incremento dell’uso di tool per monitorare i siti internet e i social networks (analytics, hootsuite, klout sono solo alcuni esempi).
La semantica è la branca della linguistica che si occupa del significato del linguaggio, ovvero il senso delle parole; è bene ricordare che la grammatica è costituita da tre parti: sintattica, fonologica e semantica che determina appunto l’interpretazione di una frase, cioè mette in relazione una struttura generata dal componente sintattico con una certa rappresentazione.
Alla fine degli anni 70 la psicologia cognitiva vede l’espressione di alcuni esponenti che sostengono come il linguaggio sia strettamente legato ai processi cognitivi ed è ciò su cui sembra ispirarsi la nuova frontiera del marketing per l’analisi conversazionale.
Questo nuovo filone di analisi si chiama Deep Learning (puoi approfondire il tema grazie a Trend Machine Learning di SAS), esso si basa su un algoritmo che permette di interpretare il senso delle parole e lo fa in modo così efficiente che sembra copiare i meccanismi umani, si sfocia infatti in una sorta di intelligenza artificiale.
Il processo simula il comportamento di gruppi di cellule cerebrali connesse tra loro che comunicano ed influenzano le altre. Quando questo tipo di rete è esposta a dati, i neuroni si attivano e tra i neuroni si mettono in moto delle reazioni. Questo fa si che la rete sviluppi l’abilità di reagire in un modo specifico a particolari tipi di dati in entrata, e allo stesso tempo (grazie a tale reazione) la rete di neuroni apprende qualcosa.
I due colossi Google e Facebook si stanno già muovendo in tal senso, Big G ha presentato da poco Hummingbird, mentre il secondo cerca di far evolvere la ricerca basata su keyword (ancora poco precisa e con maggiore margine di errore nell’interpretazione delle frasi).
Hummingbird viene già utilizzato da Google e sembrerebbe migliorare notevolmente la qualità delle ricerche, l’obiettivo è infatti quello di far emergere pagine che rispondano all’intero significato della query rispetto a quelle che rispondono solo a particolari keyword.
Per quanto riguarda Facebook l’utilizzo del deep learning è a fini predittivi, soprattutto per quanto riguarda il flusso del news feed, personalizzando la lista di aggiornamenti in base agli interessi/ricerche fatte all’interno della piattaforma in modo più preciso.
Anche Microsoft sta sperimentando tale strumento e lo fa progettando un sistema che traduce simultaneamente l’inglese in mandarino cinese, Baidu ha infatti di recente fondato un lab nella silicon valley per sviluppare la ricerca sul deep learning.
Piccola curiosità di cui andare fieri:
Facebook ha da poco assunto e portato via da Google Marc’Aurelio Ranzato, come esperto di deep learning. Possiamo andare fieri quindi di un nostro connazionale, originario di Padova dove si è laureato in ingegneria elettronica.
