Indagine sulle discussioni degli utenti di X sul conflitto tra Russia e Ucraina mediante l'analisi dei dati

Social network analysis has become critically important in recent years with its ability to analyze events, opinions and ideas. The freedom with which users face current events is unprecedented, creating a wealth of data of particular value. In particular, the Russian-Ukrainian war, which shocked the world by bringing the specter of war back to developed countries, has been a subject of great interest. In this thesis we analyze the symbiotic relationship between opinions and events, particularly through social X tweets. We also aim to evaluate engagement as a metric and the prediction of emerging trends through topic clustering. To do this, we used a curated dataset on Kaggle containing the tweets of millions of users. We then analyzed it taking care to divide the analysis into two macroblocks. The first covering the Ukrainian counteroffensive and the second the standoff following it. We first performed wide-ranging analyses to get a better idea of the events and prominent personalities. Next, we found particular events and analyzed them through BERTopic. In particular, we discovered common patterns among the analyzed events that would not have been found otherwise.

L'analisi del social network è divenuta di fondamentale importanza negli ultimi anni con la sua capacità di analizzare eventi, opinioni ed idee. La libertà con cui gli utenti si affacciano all'attualità è senza precedenti, creando una quantità di dati di particolare valore. In particolare la guerra russo ucraina, che ha sconvolto il mondo riportando lo spettro della guerra nei paesi sviluppati è stato oggetto di grande interesse. In questa tesi si analizza il rapporto simbiotico tra opinioni ed eventi, in particolare attraverso i tweet del social X. Inoltre ci si propone di valutare l'engagement come metrica e la predizione di trend emergenti attraverso il topic clustering. Per fare questo abbiamo utilizzato un dataset curato su Kaggle contenenti i tweet di milioni di utenti. Lo abbiamo poi analizzato avendo cura di suddividere l'analisi in due macroblocchi. Il primo che riguarda la controffensiva ucraina e il secondo lo stallo successivo ad essa. Abbiamo innanzitutto eseguito delle analisi a largo spettro per avere meglio un'idea degli eventi e delle personalità prominenti. Successivamente abbiamo trovato degli eventi particolari e li abbiamo analizzati attraverso BERTopic. Abbiamo scoperto in particolare dei pattern comuni tra gli eventi analizzati che non sarebbero stati trovati altrimenti.