Milano - 12 feb 2017: Cinque giorni di analisi puntuale della variegata voce del web, tra costanti di vario tipo e colpi di scena, intercettati al fotofinish: è questo, in sintesi, il senso del lavoro compiuto dal team ‘Watson per Sanremo’ su oltre 290mila commenti.

 

Tante le conferme offerte dal sistema cognitivo di IBM, al termine di un Festival dai grandi numeri.

 

 

Nella classifica dei Big,  Michele Bravi - forte di un grande seguito sui social - è stato di gran lunga l’artista più commentato, seguito da Lodovica Comello. Al terzo posto, in controtendenza con quanto emerso fino alla quarta serata, troviamo Francesco Gabbani, protagonista della grande rimonta per numero di mention.

Se si guarda alla positività dei commenti, è sempre Michele Bravi a prevalere, davanti a Fiorella Mannoia, Lodovica Comello e a Francesco Gabbani in accelerazione durante le ultime due serate. All’estremo, tra i meno apprezzati, si piazzano Al Bano, Ron, Giusy Ferreri e Clementino.

Quanto ai giovani, Lele è stato senza dubbio il più commentato e il più apprezzato, mentre Tommaso Pini è l’esordiente che ha ricevuto più critiche. Marianna Mirage, dopo essere partita con il favore del pubblico, ha finito per dividerlo raccogliendo commenti ambivalenti.

Sul podio del look salgono Lodovica Comello, in assoluto la più apprezzata, l’estroso Francesco Gabbani e l’elegantissima Fiorella Mannoia. Paola Turci, seppur con un numero di mention inferiore, ha comunque registrato solo commenti positivi. Fabrizio Moro e Clementino, per contro, sono tra i meno ammirati.

Maria De Filippi, infine, è stata la regina indiscussa del Festival, accumulando un numero di mention positive di gran lunga più alto del collega Carlo Conti

L’esperimento condotto su Sanremo aveva la finalità di rendere omaggio alla passione degli italiani per la musica leggera, mettendo a disposizione alcune capacità di Watson Analytics.

Parliamo di uno strumento cognitivo che comprende il linguaggio umano e che risulta determinante per la simulazione e la previsione dei risultati, alla luce della capacità di interpretazione di quella parte dei ‘big data’ che restano invisibili ai sistemi tradizionali.

Watson trova oggi applicazione in svariati settori di industria - dalla ricerca clinica alla medicina personalizzata, dalle previsioni meteo alla prevenzione dei disastri naturali - con un solo obiettivo: aumentare l’intelligenza dell’uomo e ottenere così decisioni più accurate.

Le capacità cognitive di Watson sono disponibili in modalità API su piattaforma Bluemix.