L'analisi dei contenuti del Web

L'analisi del contenuto come metodo di ricerca sociale consiste in una serie di tecniche sviluppate a partire dagli anni Quaranta negli Stati Uniti per studiare i mass media, che a quei tempi erano soprattutto quotidiani e radio, ai quali si aggiunse poco dopo la Tv.

Agli inizi, la tecnica più utilizzata è stata la "semantica quantitativa" - che trova oggi la sua erede nella statistica testuale, almeno nelle forme in cui quest'ultima viene utilizzata nella ricerca sociale (in campo linguistico, ad esempio, trova invece altre applicazioni).

Benché nel corso del tempo siano state avanzate numerose critiche a questo approccio, e nonostante siano state proposte svariate alternative qualitative più che valide, quando si parla di analisi del contenuto si intende generalmente una analisi sistematica ed estensiva, finalizzata a descrivere i contenuti o a sviluppare e testare categorie interpretative , sulla base di una consistente base osservativa. Il che non implica - ci tengo a sottolinearlo - l'adozione esclusiva delle tecniche statistiche o comunque quantitative di analisi.

Questo è vero in particolare per l'analisi dei contenuti pubblicati sul Web, o web content analysis, che presenta alcune sue caratteristiche specifiche:

Imparare a conoscere R

In un post precedente, avevo parlato della crescente diffusione dell’uso di R, un programma opensource per l’analisi statistica dei dati. Il programma offre moltissime funzionalità, e può essere disorientante per chi è abituato ad utilizzare Spss o Sas. Per questi nuovi utenti (come me del resto), il sito r4stats mette a disposizione alcune utilissime risorse - in inglese - per imparare a conoscere questo programma.

Si può scaricare una versione free del volume R for SAS and SPSS Users, insieme ad un file di aggiornamento e revisione del volume. La Comparison Table, poi, è davvero una “dritta” per chi non abbia familiarità con il programma, in quanto mette a confronto i pacchetti di R con i moduli e le funzioni di SAS e SPSS.

Infine, viene illustrato il modo in cui è possibile integrare i pacchetti e le funzioni di R in Spss, utilizzando solo un po’ della sintassi e del linguaggio di programmazione di quest’ultimo.

Analisi dei dati open source

Secondo Zack Urlocher (ex EVP di MySQL), a rivoluzionare un mercato da un milione di dollari come quello dei software per l’analisi statistica - attualmente dominato da SAS -  non è tanto l’acquisizione di SPSS da parte di IBM, quanto lo spazio che si sta conquistando il progetto open source R.

R continues to gather momentum, just as Linux, Apache, MySQL, and JBoss have in recent years. It’s disrupting the market from the bottom, attracting new users who cannot afford the expensive license fees from IBM or SAS. R claims dozens of books on Amazon about the topic, 2,000 open source packages and extensions, and an estimated million users worldwide.

Recently, an open source company that provides an optimized version of R, Revolution Computing, received an injection of capital from North Bridge Ventures and Intel.

[InfoWorld: The BI battle isn’t between IBM and SAS].