Di Fiore, Silvia
 
(2018)
La dimensione discorsiva della Politica di Coesione. Confronto fra Content Analysis e Topic Modeling.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Informatica per il management [L-DM270]
   
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
      Documenti full-text disponibili:
      
    
  
  
    
      Abstract
      Questo elaborato studia il confronto fra due tipologie di analisi applicate ad una raccolta di articoli de Il Sole 24 Ore, riguardanti  la “Politica di Coesione”: Content Analysis e Analisi Topic Modeling.  Vengono descritte ed elencate le tecniche utilizzate per entrambi i metodi di analisi e, nel caso di Topic Modeling vengono indicati gli algoritmi più utilizzati e i corrispettivi software. Nella sezione finale dell’elaborato viene presentato il caso di studio dove sono riportati i risultati ottenuti dall’analisi qualitativa di articoli cartacei che ci sono stati forniti dalla “Regione Puglia” ed i risultati ottenuti dall’analisi Topic Modeling degli stessi articoli in formato digitale tramite il Software Mallet. In entrambe le analisi sono emersi una serie di Topic a cui sono state assegnate delle etichette per identificare i sotto-argomenti presenti nei documenti della raccolta. Alla fine dell’elaborato vengono analizzati e confrontati i vari Topic emersi dalle due tipologie di analisi applicate.
     
    
      Abstract
      Questo elaborato studia il confronto fra due tipologie di analisi applicate ad una raccolta di articoli de Il Sole 24 Ore, riguardanti  la “Politica di Coesione”: Content Analysis e Analisi Topic Modeling.  Vengono descritte ed elencate le tecniche utilizzate per entrambi i metodi di analisi e, nel caso di Topic Modeling vengono indicati gli algoritmi più utilizzati e i corrispettivi software. Nella sezione finale dell’elaborato viene presentato il caso di studio dove sono riportati i risultati ottenuti dall’analisi qualitativa di articoli cartacei che ci sono stati forniti dalla “Regione Puglia” ed i risultati ottenuti dall’analisi Topic Modeling degli stessi articoli in formato digitale tramite il Software Mallet. In entrambe le analisi sono emersi una serie di Topic a cui sono state assegnate delle etichette per identificare i sotto-argomenti presenti nei documenti della raccolta. Alla fine dell’elaborato vengono analizzati e confrontati i vari Topic emersi dalle due tipologie di analisi applicate.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Di Fiore, Silvia
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Text Mining,Content Analysis,Topic Modeling,Politica Di Coesione,Topic,Algoritmo LDA,Software Mallet,Confronto analisi
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          18 Dicembre 2018
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Di Fiore, Silvia
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Text Mining,Content Analysis,Topic Modeling,Politica Di Coesione,Topic,Algoritmo LDA,Software Mallet,Confronto analisi
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          18 Dicembre 2018
          
        
      
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