Progettazione e Sviluppo di una Piattaforma Digitale per l'Analisi dell'Interazione tra Discorso Pubblico, Regolamentazione e Processi Democratici

La diffusione capillare delle piattaforme digitali e l’ascesa delle GAFAM (Google, Apple, Facebook/Meta, Amazon, Microsoft) hanno trasformato in profondità il discorso pubblico, influendo sulla definizione delle politiche e sui processi democratici. Questa tesi presenta una piattaforma integrata per l’analisi di dati provenienti da feedback normativi (DSA-DMA, AI Act), articoli di quotidiani e blog ufficiali delle Big Tech, con l’obiettivo di comprendere come regolamentazione, opinione pubblica e dinamiche istituzionali si intreccino nell’ecosistema digitale. I contenuti, archiviati in un database relazionale, sono sottoposti a sentiment analysis (VADER, BERT, RoBERTa) e analisi delle keyword (TF-IDF), facendo emergere tendenze, temi critici e divergenze di prospettiva. Tramite Metabase, il sistema offre dashboard interattive, dotate di filtri in tempo reale e funzionalità di drill-down, consentendo di passare da una visione generale delle fonti (Newspaper, GAFAM Blogs, feedback su DSA-DMA e AI Act) a un esame più mirato. Inoltre, la possibilità di scaricare i dati facilita ulteriori analisi con strumenti più avanzati (esempio: Tableau, Looker). I casi d’uso dimostrano come sia possibile individuare momenti di svolta, mappare il sentiment associato ai dibattiti normativi e confrontare la narrazione interna delle GAFAM con l’attenzione mediatica o le istanze dei cittadini. Nel complesso, l’integrazione di data visualization e tecniche di text mining evidenzia l’efficacia di un approccio unificato nel cogliere le dinamiche tra discorso pubblico, azione delle piattaforme tecnologiche e policy. La piattaforma, lungi dall’essere un semplice repository, diventa uno strumento di supporto per ricercatori, decisori politici e stakeholder, fornendo una base solida per interpretare e governare i processi democratici nell’era digitale.