J.Lo în România. Analiza rețelelor de influență, a controverselor și a sentimentului public

Un eveniment de anvergura concertului susținut recent de Jennifer Lopez în București generează un volum uriaș de date în media online. Echipa NewsVibe a folosit acest prilej pentru a “deconstrui” conversația publică și a vedea ce se ascunde dincolo de știrile convenționale sau titlurile cu iz de scandal. Folosind platforma noastră de monitorizare media cu suport AI, am analizat rețelele de influență, sentimentul public și subiectele care au captat cu adevărat atenția creatorilor de conținut din mediul digital.

O primă analiză a rețelei semantice arată că, deși Jennifer Lopez este nodul central în cadrul discuției digitale despre concertul susținut, discuțiile gravitează în jurul unor asocieri neașteptate.

Cel mai proeminent exemplu este prezența lui Tzancă Uraganu ca nod relevant. Conexiunea este alimentată de un eveniment specific care a devenit viral: momentul în care manelistul i-a dedicat o strofă artistei în holul unui hotel. Interacțiunea, preluată și amplificată rapid de presă, a generat un val de discuții, integrând un personaj din cultura populară locală în narațiunea vizitei unui star internațional.

Similar, apariția Dianei Șoșoacă în clusterul central de discuții este legată de prezența și comentariile sale laudative de la concert, care au fost notate și diseminate de media, conectând evenimentul muzical de sfera politică.

Segmente distincte în conversația despre eveniment au privit deplasarea artistei către România în cadrul turneului (cu albastru în grafic), elemente logistice legate de pregătirea accesului la concert (clusterul turcoaz), precum și detalii legate de organizarea concertului (cluster roșu).

Analiza de sentiment ne arată cum s-a purtat discuția. Vizual, este evident că entitățile pozitive  (Jennifer Lopez, Summer in the City, Nicole Cherry, Hotelul Marriott) domină conversația, fiind reprezentate prin cuvinte cu o frecvență mult mai mare (dimensiune mai mare în grafic).

În contrast, entitățile negative sunt semnificativ mai puține și mai mici ca dimensiune, indicând un volum redus. Principalul motor al sentimentului negativ este cuvântul-cheie “Nemulțumiri”. Acestea, conform relatărilor din presă, nu au vizat prestația artistei, ci aspecte organizatorice, precum așteptarea îndelungată a spectatorilor în condiții de caniculă. Acest lucru demonstrează capacitatea acestui instrument de analiză de a separa criticile aduse unui eveniment de percepția asupra protagonistului.

De altfel, o confirmare a receptării majoritar pozitive a evenimentului este si scorul de sentiment la nivelul întregii conversații, care indică un nivel mult sub medie de reflectări neutre (56%) și o proporție foarte ridicată de reflectări pozitive (41%).

Spre deosebire de o analiză a frecvenței totale, topul de entități trending scoate în evidență ce este nou și în creștere în legătură cu un subiect. Aici vedem din nou ascensiunea fulminantă a lui Tzancă Uraganu în contextul acestei conversații, alături de artista care a cântat în deschidere, Nicole Cherry, precum și termeni logistici și geografici ilustrativi pentru deplasarea starului către București sau desfășurarea concertului (DD East Entertainment, Boeing, Airbus A, Polonia, Varșovia). Acest lucru indică un interes crescut al publicului pentru detaliile virale și de culise ale turneului, dincolo de prestația artistică propriu-zisă din România.

1. Ce este o analiză de rețea semantică și la ce folosește? Analiza de rețea semantică este o tehnică de vizualizare a datelor care mapează relațiile dintre diferite entități (persoane, organizații, subiecte) dintr-un volum mare de date. Fiecare entitate este un “nod”, iar legătura dintre ele reprezintă co-apariția lor în mențiunile online. Este un instrument strategic folosit pentru a identifica rapid:

• Influenceri cheie dintr-o conversație.

• Subiectele sau controversele adiacente care se asociază cu brandul sau subiectul principal.

• Grupurile (clusterele) de discuție care se formează în jurul unor teme specifice.

2. Ce înseamnă analiză de sentiment atunci când este calculată la nivel de entitate? Majoritatea platformelor de monitorizare media analizează dacă un articol este, per total, pozitiv sau negativ. Tehnologia NewsVibe aplică analiza de sentiment la nivel de entitate, o abordare mult mai granulară. Asta înseamnă că algoritmii noștri pot identifica, în același articol, un sentiment negativ față de “organizare” (din cauza deficiențelor de transmitere a informației cître public), dar un sentiment pozitiv sau neutru față de “Jennifer Lopez”. Acest nivel de precizie este esențial pentru a înțelege corect nuanțele opiniei publice și pentru a nu atribui critici sau cauzalități în mod eronat.

3. Ce arată un word cloud cu entități trending spre deosebire de unul clasic? Un word cloud clasic arată entitățile care apar cu cea mai mare frecvență cu referire la un subiect analizat pe o perioadă dată. Un cloud de entități trending, precum cel folosit în analiza noastră, este mai dinamic. El compară frecvența entităților din perioada analizată (ex: ultimele 7 zile) cu o perioadă echivalentă anterioară. Astfel, el nu scoate în evidență ce a fost popular la modul absolut, ci pune accent pe ce a devenit brusc popular  sau ce subiect a “explodat” recent. Acest tip de analiză poate fi folosită ca un sistem de avertizare timpurie, ideală pentru a detecta, de exemplu, subiecte virale și crize de comunicare încă din faza incipientă.