Sanremo, su Twitter Mengoni vince la terza serata

La terza serata di Sanremo è stata quella, fin qui, più apprezzata da Twitter. L' analisi odierna di Voices from the Blogs , però, dimostra come sulla musica i cinguettatori si siano divisi: l'aspetto canoro è infatti in cima sia ai motivi di gradimento che a quelli di non-apprezzamento della serata. Ma andiamo a vedere come è il sentiment dei tweet relativi ai big che si sono esibiti ieri sera per la prima volta tutti insieme: il più aprezzato è stato Marco Mengoni, in cima al ranking con il 15,3 per cento, seguito da Elio e Le Storie Tese, poco staccati con il 14,8 per cento, mentre sul terzo gradino del podio ecco Simone Cristicchi e il suo 10,1 per cento. Scendono Chiara Galiazzo (decima, 5,6%) e Max Gazzè (settimo, 6,1%) che erano stati indicati come i più apprezzati dopo la prima e la seconda serata.



I Modà, che molti danno per favoriti, non sono invece tra le prime scelte di Twitter: terzultimi ( 3,6%). In basso nella classifica anche gli alternativi Marta sui Tubi ( 2,7%). Scende molto anche il sentiment positivo nei confronti di Malika Ayane, seconda ieri (con il 17,7%), solo a metà classifica oggi ( 5,9%) dopo la competizione con tutti i big. Sale invece Cristicchi che dal fondo della classifica della seconda serata, è invece balzato sul podio dopo la puntata di San Valentino. La raccolta data è stata fatta sulla base di 67.882 tweet postati tra ieri e le 6 di stamattina.

Domani, oltre al commento del sentimenti generale di Twitter nei confronti di Sanremo, cercheremo di prevedere chi sarà il vincitore, sempre a partire dall'analisi dei tweet.

Prima serata: Il pubblico di Twitter è spaccato / Twitter tifa per Chiara Galiazzo

Seconda serata: Twitter, Sanremo si abbatte sulla politica

Terza serata: Twitter promuove la terza serata di Sanremo

Stanco di Sanremo? Ecco una playlist per sopravvivere

L'approccio di sentiment analysis di Voices from the Blogs unisce la codifica manuale e l'analisi automatizzata. Si tratta di un processo a due stadi. Nel primo un gruppo di coder ha il compito di leggere e codificare manualmente un sottogruppo dei documenti scaricati dalla Rete su un dato argomento. Nel secondo stadio, un algoritmo statistico estende l'accuratezza prodotta da questa codifica manuale all’intero universo di post scaricati dalla Rete, permettendo di catturare l’opinione di chi scrive, con un errore atteso molto contenuto. Maggiori informazioni, qui.

Dati e grafici a cura di Voices from the Blogs

Crediti per la foto: Getty Images