Nextbit successfully participated in Lake Poli School

Nextbit successfully participated in Lake Poli School (Edition 2011-2012).

Lake Poli School is a project developed by Politecnico di Milano with the aim to provide an additional arena of interaction and confrontation between students, companies, teachers and researchers on issues which have emerged relevant in the last years.

 

Lake Poli School developed between October 2011 and March 2012. The main activities were:

  • development of a business case in which a selected group of international students worked with six companies, guided by Politecnico’s research fellows;
  • four seminars on ‘hot’ issues: Creativity and Innovation, Networks, Sustainability, Ethics and Social Responsibility
  • a final workshop to award the best business case

Nextbit participated with the CEO Federico Pagani. The group was composed by the Polimi group tutor Carmen Vaca and 6 team members: Alessio Contini (Science computing engineer), Ahmed Hamdi Mansi (Environmental engineer), Barira Hanif (Management engineer), Sonia Belluschi (Management engineer), Thien Kieu Quang (Science computing engineer) and Villum Hansson (Management engineer).

The purpose of the project was to build a model for the analysis of information gathered from popular social networks that enables companies to see the value of their Social Media activities. This project showed in which way it’s possible to extract business value from a Facebook application that can be seen as a sort of pilot to set the general pattern to follow. The focus of the empirical application was on a Facebook application for European students for finding jobs as data analyst in social media.

Nextbit’s CEO Federico Pagani was also asked to deliver  a speech on the topic “Enterpreneurship and data” during the final workshop of the project on the 5th of March 2012.

Individuare i blog opinion leader: il caso del conto corrente online

In Nextbit abbiamo da tempo molta curiosità a riguardo del successo dei social media e dei contenuti generati dagli utenti sul web. Essi hanno cambiato negli ultimi anni il modo di comunicare delle persone e il loro modo di informarsi su prodotti e servizi.
Le risorse che un cliente può utilizzare su internet per ottenere informazioni sui prodotti da acquistare sono ad esempio :

  • Blog
  • Social media (come Twitter)
  • Siti che ospitano recensioni di prodotti/servizi (come TripAdvisor)

Le aziende non possono ignorare questo cambiamento e ,come efficacemente argomentato da Vincenzo Cosenza nel libro Social Media ROI, un passo fondamentale per ogni azienda che vuole entrare nel mondo dei social media per la promozione e la valorizzazione dei propri prodotti e/o servizi è l’ascolto del web e dei social media a riguardo dell’ambito d’interesse. È necessario come primo passo conoscere l’ambiente sociale in cui si vuole entrare, per conoscere i luoghi in cui si trovano le informazioni e le discussioni più interessanti.
Una prima analisi può essere la valutazione dei blog opinion leader dell’ambiente sociale d’interesse. A questo scopo abbiamo applicato tecniche di analisi dei siti web, in particolare la link analysis, e impostato l’applicazione della Social Network Analysis (SNA) come proposto da Vincenzo Cosenza.
Abbiamo quindi stabilito di compiere l’analisi nei seguenti passi:

  1. Produzione di un elenco dei blog di interesse
  2. Analisi dei singoli blog valutandone indicatori di performance delle pagine
  3. Analisi dei singoli blog tramite Social Network Analysis (SNA)

Per testare la metodologia su un caso reale abbiamo ipotizzato di essere una banca interessata ad argomenti relativi al conto corrente online.
La prima fase ci ha portato ad individuare tramite motori di ricerca i blog più interessanti in materia. Abbiamo individuato 27 blog con contenuti d’interesse per una banca online relativi all’argomento “conto corrente online”. Quindi abbiamo svolto una link analysis per stabilire i top influencer, utilizzando indicatori di performance e importanza delle pagine. Con il termine link analysis si intendono tecniche volte ad inferire l’importanza di una pagina web basandosi sulla struttura topologica del grafo del World Wide Web. Gli algoritmi di link analysis percorrono il grafo del web e analizzano i link uscenti e quelli entranti delle pagine. Queste informazioni permettono di associare un valore ad ogni pagina sulla base del quale i motori di ricerca solitamente effettuano l’ordinamento delle pagine.

Il più famoso algoritmo di link analysis è il PageRank di Google. Noi abbiamo utilizzato un software in grado di calcolare il numero di altri domini con link in ingresso al sito/blog, utilizzando quindi una variante dell’ InDegree, predecessore degli algoritmi di  link analysis che calcola la popolarità di una pagina sulla base del numero di pagine che hanno un link ad essa (fonte Wikipedia).
Un altro indicatore molto interessante utilizzato per confrontare i blog è stato il numero di citazioni dell’URL del blog sui principali social network. Questo indicatore è molto importante per stabilire la risonanza del blog sui social media, quindi quanto sia in grado di sfruttare questo nuovo mezzo di diffusione delle opinioni.
In base a questi indicatori è stato possibile stilare delle classifiche dei blog più “performanti” a seconda degli indicatori considerati.

Top 5 blog per numero di domini che linkano al blog:

Blog/Sito Num. domini che linkano
vostrisoldi.it/

114

investireinformati.com/

86

risparmiosoldi.it/

83

italia-risparmio.it/

71

carta-credito.it/

61

 

Top 5 blog per numero di citazioni dell’URL del blog sui principali social network:

Blog/Sito Citazioni URL su Social Media
contodeposito.org/

692

vostrisoldi.it/

39

guidacontionline.it/

39

investireoggisicuro.it/

38

conticorrentionline.com/

33

 

In questo modo la nostra banca online può identificare i blog più autorevoli, considerando le metriche di maggior interesse e impatto per la propria attività di comunicazione. Può quindi, stabilire i blog da monitorare con più attenzione e che possono influire maggiormente sui prospect della banca.
A questo punto, come proposto dalla metodologia illustrata da Vincenzo Cosenza, siamo andati alla ricerca delle citazioni reciproche fra i blog, per stabilire quali fossero i più influenti e autorevoli all’interno della nicchia d’interesse e in grado quindi di influenzare anche gli altri blog, scatenando dei passaparola con pareri positivi o negativi che siano.
Abbiamo quindi svolto la tecnica della Social Network Analysis per analizzare le relazioni tra i blog modellati da una rete. I blog rappresentano i vertici della rete con dimensione proporzionale alla statistica Num di domini che linkano, mentre i link reciproci rappresentano gli archi (vedi Figura1). Per svolgere questa analisi e ottenere questo modello abbiamo inserito i dati di citazione reciproca nel software NodeXL.
NodeXL, oltre a creare il grafico sotto riportato, ha permesso di calcolare alcune metriche importanti per confrontare i blog.


Figura 1 – Grafico dei link reciproci fra i blog analizzati

Le metriche di Social Network Analysis di maggior interesse calcolate da NodeXL sono, oltre al numero di link in ingresso (In-Degree), quelle che misurano la centralità dei nodi e permettono di valutarne la rilevanza all’interno della rete.
Le misure di centralità prodotte dal software sono:

Betweeness Centrality: indica la capacità di un nodo di unire diversi gruppi di nodi; un vertice che si trova più volte nei percorsi più brevi tra gli altri nodi ha una Betweeness Centrality maggiore. Ad esempio un nodo con solo due archi verso altri vertici ma che se eliminato causerebbe la disconnessione di molti nodi, ha basso In-Degree ma alta Betweeness Centrality.

Closeness Centrality: distanza media lungo il percorso più breve tra un vertice e tutti gli altri vertici raggiungibili partendo da tale vertice

Eigenvector Centrality: misura relativa dell’importanza di un nodo all’interno della rete. Questa metrica assegna uno score relativo a tutti i nodi basandosi sul principio che connessioni a nodi a loro volta molto connessi sono più importanti di connessioni a nodi meno connessi.

Per lo specifico caso di analisi della “blogosfera” dei conti correnti online, la Social Network Analysis indica una natura poco conessa della rete considerata, in quanto i blog tendono poco ad auto referenziarsi, comportandosi come realtà isolate. Queste conclusioni potrebbero quindi spingere l’interesse della banca online verso specifci blog con valori alti della statistica Citazioni URL su Social Media, al fine di rivolgere la propria attenzione verso blog con alta capacita di diffusione di contenuti sui social media.
Invitiamo chiunque fosse interessato ad approfondire la nostra analisi a contattarci tramite l’apposto form http://www.nextbit.it/contact_form.php.
Attendiamo le vostre domande e i vostri commenti. Diamo valore alla vostra opinione.