Metodologia Tier 2: dettaglio passo dopo passo per l’analisi granulare (Tier 2)

Fase 1: Ingestione e streaming in tempo reale
– Configurare Kafka topics separati per lingua (“it” per italiano, con sottocategorie per dialetti regionali), con produttori autenticati per canali API (Twitter Stream, Reddit API, scraping etico).
– Utilizzare un consumer group dedicato al monitoraggio multilingue italiano, con filtri semantici in tempo reale: parole chiave sentiment (es. “fantastico”, “deludente”), entità nominate (brand, luoghi, figure pubbliche) e pattern di negazione/modifica (es. “non delizioso”).
– Implementare un filtro di qualità: escludere messaggi spam, bot e contenuti non in lingua (con detection basata su probabilità linguistiche e geolocalizzazione).

Fase 2: Classificazione fine-grained con modelli ensemble
– Passo 2.1: Applicazione di un classificatore basato su regole linguistiche per rilevare ironia e sarcasmo (es. frasi con “è chiaro che no”), con regole codificate in Python usando spaCy e NLTK estesi al contesto italiano.
– Passo 2.2: Modello LSTM-CRF pre-addestrato su Italian BERT, fine-tunato su un dataset annotto manualmente (es. “Sentiment Annotation Corpus Italia 2023” con etichette granulo: positivo, negativo, neutro, misto, intensità).
– Passo 2.3: Fusion dei risultati mediante un modello ensemble weighted (LSTM-CRF + regole) con soglia dinamica adattata al dominio (es. settore retail vs politico).
– Output: punteggio di sentiment con intervallo di confidenza (0.0–1.0) e classificazione semantica dettagliata.

Fase 3: Aggregazione temporale e gestione dinamica delle soglie
– Utilizzo di finestre scorrevoli (7 min) per calcolare rolling mean e deviazione standard del sentiment, identificando deviazioni anomale rispetto alla media storica per ogni lingua e sottocategoria.
– Calcolo della soglia di allerta tramite analisi ROC dinamica: curva ROC aggiornata ogni 24 ore, con calibrazione della soglia (false positive rate target: <15%) per bilanciare tempestività e precisione.
– Output: trigger di alert con priorità (alta, media, bassa) in base a intensità, volume di menzioni e velocità di cambiamento.

Implementazione pratica: esempi tecnici e best practice per il Tier 2

Fase 1: Configurazione streaming Kafka con produttori multilingue

from kafka import KafkaProducer
import json
from germapro import Normalize, stopword

def produce_italian_stream(data):
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=”kafka-it-prod:9092″, value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode(“utf-8”))
filtered = filter(lambda x: is_italian(x[“text”]), data)
for item in filtered:
norm_text = Normalize(text=item[“text”], lang=”it”).text
if not is_spam(item[“text”]):
producer.send(“sentiment-italian-realtime”, {“text”: norm_text, “lang”: “it”, “source”: item[“source”], “timestamp”: item[“timestamp”]})
producer.flush()

Fase 2: Deploy del servizio FastAPI con routing dinamico

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post(“/analyze”)
def analyze_sentiment(text: str, lang: str = “it”):
if lang == “it”:
result = sentiment_ensemble_model(text) # modello LSTM-CRF fine-tuned
else:
result = {“error”: “Solo lingua italiana supportata”}
return JSONResponse(content={“sentiment”: result, “confidence”: round(result[“confidence”], 2)})

if __name__ == “__main__”:
uvicorn.run(app, host=”0.0.0.0″, port=8000)

Fase 3: Orchestrazione Kubernetes con cluster Docker
– Deploy Docker container del servizio con replica 3 per lingua, liveness/readiness probe attivi, e auto-scaling basato su CPU e throughput.
– Configurazione Redpixie per streaming distribuito, con replica regionale per ridurre latenza in Italia centrale e meridionale.
– Failover automatico tra pod per garantire uptime >99.9%.

Gestione errori e ottimizzazione avanzata del modello

– **Falsi positivi da ironia:** identificati tramite human-in-the-loop feedback; dataset di correzione aggiornato mensilmente con annotazioni manuali su frasi ambigue (es. “Che bello, no!”).
– **Bias dialettale:** mitigazione mediante active learning su campioni marginali (es. “franchè” in Lombardia, “cennu” in Emilia-Romagna), con aggiornamento settimanale del modello.
– **Calibrazione soglia dinamica:** analisi curva ROC + AUC per ottimizzare il trade-off tra FPR e FNR, con soglia adattiva ogni 72 ore basata su dati recenti.

Alert tempestivi: architettura e integrazione con sistemi aziendali

Implementazione multi-canale con template dinamici:
– Email: “Allerta Sentiment Critica – Brand X, sentiment negativo increasing (8.7/10, +40% in 2h)”
– SMS: “CRISI REPUTAZIONALE –# BrandX# 12 menzioni negative in 30min, soglia superata”
– App mobile: notifica push con drill-down temporale e geolocalizzazione.

Integrazione con Grafana per dashboard interattive:

{
“dashboard”: {
“title”: “Monitoraggio Sentiment Multilingue Italia”,
“panels”: [
{“id”: 1, “type”: “time_series”, “expr”: “rate(sentiment_score{lang=’it’}[5m])”, “field”: “confidence”, “title”: “Confidenza Sentiment”, “color”: “#2c7fb8”},
{“id”: 2, “type”: “heatmap”, “expr”: “count({text: contains(regex(‘sentiment-italian-realtime’, text)), lang=’it’)} by hour(datetime) by day”, “field”: “volume”, “title”: “Volume Menzioni”, “color”: “#e67e22”}
]
}
}