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giovedì, 22 Febbraio 2024

TEA (tecnologie di evoluzione assistita) & Co: un’analisi del sentimento nei media

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Tema di grande attualità, al centro del dibattito scientifico e politico, che, pur toccando vari ambiti dell’agroalimentare e dell’agricoltura in generale, resta ancora però un argomento per addetti ai lavori, mentre tutti gli altri lo guardano con prudenza e, addirittura, perplessità, dovuta anche ad una strisciante e crescente disinformazione. Scopriamone di più insieme ai nostri esperti di sentiment analysis, Marco Vassallo e Giuliano Gabrieli (Ufficio di Statistica del CREA Politiche e Bioeconomia).

L’analisi proposta per questo numero cerca di approfondire il contenuto e il sentimento dei testi pubblicati su Twitter da parte di alcuni media italiani sull’applicazione delle Tecnologie di Evoluzione Assistita (TEA) al settore agricolo nel periodo che intercorre dal 1° gennaio al 15 maggio 2023. 

Oggi, l’agricoltura si trova davanti alla difficoltà di fronteggiare problemi legati al cambiamento climatico e alla crescente siccità che interessa l’intero pianeta e colpisce la produzione delle colture. Inoltre, il Green Deal europeo, tra i suoi obiettivi, richiede una forte diminuzione nell’utilizzo di fitofarmaci e fertilizzanti. In tale contesto si collocano le TEA che, in Italia, grazie anche al progetto BIOTECH (progetto nazionale sul miglioramento genetico vegetale, coordinato dal CREA e finanziato dal Ministero dell’Agricoltura,  della Sovranità Alimentare e dele foreste) propone l’implementazione del genome editing e della cisgenesi per raggiungere il miglioramento genetico delle principali colture italiane, in termini sia di adattamento delle piante ai cambiamenti climatici sia di compatibilità con la sostenibilità ambientale. 

Essendo la tematica molto specifica e complessa per la raccolta dei tweet si è deciso di considerare due tipologie di media, generalisti e specializzati (Sono stati considerati 68 account Twitter riferibili a media considerati “generalisti” – ovvero media di giornali, televisioni e radio che si propongono quale mezzo di comunicazione per un pubblico di massa trattando argomenti di vario genere – e 35 riferibili a media considerati “specializzati” – ossia, maggiormente esperti del settore). Inoltre, essendo anche la tematica molto delicata si è deciso di valutare anche un potenziale impatto di sentimento in altri due campioni di account su Twitter, uno costituito dalle parti sociali (13 account di organizzazioni di categoria che hanno parlato della tematica TEA) e un altro dagli utenti generici della rete (La raccolta dei tweet degli utenti della rete è iniziata a partire dal 27-04-2023. Essendo un campione per sua natura molto numeroso e che contiene informazioni molto variegate si è ritenuto necessario restringere il periodo temporale di raccolta e selezionare quegli account che parlavano della tematica TEA, per un totale di 8523), ossia il punto di vista di operatori del settore socio-politico e dei cittadini.  

In tabella 1 sono riportati il numero di account per tipologia insieme al numero di tweet trovati, secondo delle chiavi ricerca impostate per individuare la tematica e il suo impatto in agricoltura.

Tabella 1 Numero di account e tweet raccolti per tipologia di media e tematica
Fonte: elaborazioni CREA-PB

In termini numerici, la tematica relativa alle TEA risulta molto marginale su Twitter per tutti i profili analizzati. Infatti, per media e parti sociali sono stati estrapolati solo 164 tweet tematici, mentre per gli utenti generici si sale a 486, per un totale complessivo di 650 tweet. Inoltre, solo il 25% degli account di media e parti sociali ha trattato l’argomento in almeno un tweet (29/116), mentre gli utenti generici il 3% (260/8.523). Anche in termini di numero di tweet, la percentuale risulta irrisoria, pari allo 0,1% ( 164/135.970) per media e parti sociali, e 2,7% per gli utenti generici (486/17.508). 

Nello specifico degli account, i media specializzati hanno trattato maggiormente il tema delle TEA (44,8% sul totale), seguiti dai profili dai media generalisti (37,9%) e dalle parti sociali (17,2%). Per quanto riguarda il numero di tweet, i media specializzati hanno anche postato maggiormente (65,2% sul totale), seguiti, però, dalle parti sociali (25,6%) e dai media generalisti (9,1%). 

Infine, in termini di tweet medi sul periodo di osservazione, si è rilevato che i profili media specializzati hanno postato in media 0,81 tweet al giorno, seguiti dalle parti sociali con 0,34 tweet al giorno e dai media generalisti con 0,12 tweet al giorno. Per gli utenti della rete, invece, si sono registrati circa 30,3 tweet postati al giorno. 

Risultati dell’analisi del sentimento (i.e., Sentiment Analysis). 

Nelle tabelle 2a e 2b, e graficamente in figura 1, sono riportati i valori percentuali dei tweet classificati come positivi, negativi e neutrali, ottenuti con la risorsa per l’analisi del sentimento per l’italiano chiamata Weighted-Morphologically-inflected Affective Lexicon (WMAL) (Risorsa sviluppata dal CREA-Politiche e Bioeconomia e dal Dipartimento di Informatica della Università di Torino nel 2020: Vassallo, M., Gabrieli, G., Basile, V., & Bosco, C. (2020). Polarity imbalance in lexicon-based sentiment analysis. In J. Monti, F. Dell’Orletta, & F. Tamburini (Eds.), CEUR workshop proceedings: vol. 2769, Proceedings of the seventh Italian conference on computational linguistics, CLiC-It 2020, Bologna, Italy, March 1-3, 2021. CEUR-WS.org, URL: http://ceur-ws.org/Vol-2769/paper_36.pdf), che tiene maggiormente conto del peso delle parole utilizzate nel social media Twitter

I risultati mostrano tendenzialmente un sentimento positivo generalizzato nei confronti di questa nuova tecnologia applicata al settore agricolo, in particolar modo per quanto riguarda gli addetti del settore. Infatti, sia le parti sociali che i media specializzati mostrano una polarità positiva totale rispettivamente del 78,5% e del 76,6% (tabella 2b). Anche i media generalisti confermano un atteggiamento positivo, seppur leggermente inferiore in termini percentuali, pari al 60% e quindi con un 40% di giudizi totali negativi. Gli utenti generici mostrano lo stesso sentimento dei media generalisti, con un 59,4% di giudizi positivi e un 40,3% di negativi. Inoltre, per tutti i profili, risulta pressoché assente un atteggiamento neutrale alla tematica, salvo per gli utenti generici della rete con uno 0,2%. Tale aspetto denota una forte presa di posizione alla tematica, sia positiva che negativa.  

Tabella 2a – Sentiment analysis (%) a 5 categorie per tipologia di utente
Fonte: elaborazioni CREA-PB
Tabella 2b – Sentiment analysis (%) a 3 categorie (molto negativo e negativo; molto positivo e positivo) per tipologia di utente
Fonte: elaborazioni CREA-PB
Figura 1 – Sentiment Analysis – valori percentuali a 3 categorie per tipologia di utente
Fonte: elaborazioni CREA-PB

Nella successiva tabella 3 vengono riportati degli esempi di tweet ai quali sono associati i punteggi di sentiment, frequenza di likes (ossia quante volte è piaciuto quel tweet da altri utenti) e frequenza di re-tweet (ossia quante volte quel tweet è stato condiviso con altri utenti).  

Testo del tweetPunteggio SentimentGiudiziofrequenza di likesfrequenza di re-tweet
(Media_Generalista)

La temperatura è stata più calda tanto da accelerare il ciclo vitale di una pianta di 10 giorni portare acqua alle piante nella stagione estiva è sempre più difficile. Abbiamo bisogno di piante che siano adatte al clima di domani
-1,92Molto negativo8626
(Utente_Generico)

Abbiamo bisogno di genetisti capaci di creare colture OGM con rese sempre maggiori per poter far fronte ad una popolazione mondiale sempre più ricca ed affamata. Abbiamo bisogno di coltivazioni estensive con l’uso di automazione.
Della nonnina a caso ce ne facciamo un gran poco.
1,33Positivo416
(Parti_Sociali)

#Ricerca: il presidente della #Copagri Tommaso #Battista interviene a @Montecitorio alla conferenza stampa di @CiboPer_LaMente sulle Tecniche di Evoluzione Assistita-#TEA, con #Centinaio, #DeCarlo e #Nevi, firmatari delle 3 Pdl in merito sulla #sperimentazione in campo.
0,80Positivo136
(Utente_Generico)

NUOVI OGM, DEREGULATION IN VISTA IN UNIONE EUROPEA?
Friends of Earth Europe (FOEE), la più grande rete di organizzazioni ambientaliste europee, denuncia l’influenza delle lobby di Big Ag sulla Commissione europea e i pericoli in corso.
-0,26Negativo106
(Media_Specializzato)

Ddl #Tea, rilanciare l’innovazione in agricoltura con le tre proposte di legge sulle tecniche di evoluzione assistita. VIDEOINTERVISTE a @raffaelenevi , @decarlosindaco, Fossato, @simovela e @TBattistat @CREARicerca @CiboPer_LaMente
1,38Positivo2410

Tabella 3 – Esempi di tweet con punteggio di Sentiment, frequenza di likes e re-tweet (nel testo capita di trovare dei simboli quali #, @, che, nel linguaggio di Twitter, fanno rispettivamente riferimento agli hashtags e agli account di utenti)

In questo numero, a supporto dell’analisi del sentimento, è stata proposta una analisi automatica chiamata delle similarità, o grafo delle co-occorrenze, che rappresenta sia quante volte una parola, pubblicata all’interno di uno o più tweet, viene menzionata (più è grande la parola nel grafo e maggiormente viene scritta) che quante volte si è collegata ad un’altra (più i rami all’interno del grafo sono spessi e più volte quella parola si è collegata con le altre). Nella successiva figura 2 viene riportato questo grafo delle co-occorrenze basato sui testi raccolti nel complessivo campione dei 650 tweet, senza fare distinzione per tipologia di utente. Questo per fornire una immagine complessiva del fenomeno delle TEA applicate in agricoltura. 

Il grafo evidenzia che il termine agricoltura, che risulta essere ovviamente il termine più centrale, collega tematiche quali: 

Evoluzione, che a sua volta si collega alla spinta che si cerca tramite le biotecnologie applicate al settore agricolo; 

Sostenibilità, che raggruppa i suoi principali aspetti quali sociale, ambiente ed economico; 

Pianta, il cui collegamento con altri termini nel grafo sintetizza le difficoltà che le colture attuali hanno in termini di adattamento ai cambiamenti climatici e ai patogeni. Si richiedono, quindi, innovazioni per rendere maggiormente resistenti e resilienti le piante a vincere tale sfida. 

Inoltre, per quanto riguarda sempre il termine centrale, l’agricoltura, ad esso sono collegati termini relativi alla tematica oggetto d’analisi, ovvero le TEA insieme a molte delle questioni che le ruotano attorno, quali gli OGM, la diminuzione dei fertilizzanti richiesta dal Green Deal, gli agricoltori, le coltivazioni biologiche maggiormente soggette ai cambiamenti climatici e, quindi, alla produzione.  

Questo a dimostrare l’importanza del ruolo delle TEA e suoi collegamenti in ambito agricolo e agroalimentare. 

Considerazioni conclusive 

Le Tecnologie di Evoluzione Assistita (TEA) sono un argomento nuovo e di interesse per il settore agroalimentare e agricolo, rimane però molto specifico, tale che il numero di relativi tweet risulta molto esiguo sia nei media che nelle parti sociali in questi primi cinque mesi del 2023. Gli utenti generici, ne parlano un po’ di più, ma il loro sentimento è simile quello dei media generalisti ossia ottimistico ma non troppo, mentre i media specializzati sono quelli più positivisti, con le parti sociali anche loro tendenzialmente positive verso le TEA. Questo risultato induce a pensare che sebbene la tematica sia ovviamente di interesse, toccando vari ambiti dell’agroalimentare e dell’agricoltura in genere, resta ancora un argomento per addetti ai lavori, guardata con un sentimento di prudenza da tutti gli altri. 

Marco Vassallo
Ricercatore CREA Politiche e Bioeconomia

Ha una lunga esperienza nei metodi statistici multivariati a struttura latente applicati allo studio di modelli decisionali nell’agroalimentare. Recentemente la sua attività di ricerca si è focalizzata nell’analisi automatica del linguaggio naturale in Agricoltura

#lafrase If you change nothing, nothing will change (Tony Robbins) 

Giuliano Gabrieli
Collaboratore Tecnico alla Ricerca – CREA Politiche e Bioeconomia

Statistico di formazione, master in “Data Science”, data analyst con esperienza in big data, tecniche di campionamento, text-mining e sentiment analysis. Membro dell’Ufficio di Statistica dell’Ente

#lafrase Il web ci ha insegnato il potere dell’“effetto di rete”: quando connettete le persone e le idee, esse crescono (Chris Anderson) 

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