{
  "fields": [{"type":"int","id":"_id"},{"type":"text","id":"città"},{"type":"numeric","id":"edizione Osservatorio Milano"},{"type":"text","id":"X1 = sentiment su Twitter relativo alla città (scala 0-100)"},{"type":"text","id":"X2 = sentiment su Twitter relativo all'economia e all'indu_4"},{"type":"text","id":"X3 = sentiment su Twitter relativo all'arte e ai luoghi si_5"},{"type":"numeric","id":"x1_anno"},{"type":"numeric","id":"x2_anno"},{"type":"numeric","id":"x3_anno"},{"type":"text","id":"x1_città/regione"},{"type":"text","id":"x2_città/regione"},{"type":"text","id":"x3_città/regione"},{"type":"text","id":"x1_livello territoriale"},{"type":"text","id":"x2_livello territoriale"},{"type":"text","id":"x3_livello territoriale"},{"type":"text","id":"x1_fonte"},{"type":"text","id":"x2_fonte"},{"type":"text","id":"x3_fonte"},{"type":"text","id":"x1_note"},{"type":"text","id":"x2_note"},{"type":"text","id":"x3_note"},{"type":"text","id":"X1 indice (media = 1)"},{"type":"text","id":"X2 indice (media = 1)"},{"type":"text","id":"X3 indice (media = 1)"},{"type":"text","id":"Score (media X123 indicizzati)"}],
  "records": [
    [1,"Milano",2019,"89,7","88,1","97,5",2018,2018,2018,"Milano","Milano","Milano","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,094970703125","1,09960059910135","1,18642005354101","1,12699711858912"],
    [2,"Barcellona",2019,"92,2","83,5","87,2",2018,2018,2018,"Barcellona","Barcellona","Barcellona","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,12548828125","1,04218671992012","1,06108542224386","1,07625347447133"],
    [3,"Lione",2019,"73,5","72,5","70,3",2018,2018,2018,"Lione","Lione","Lione","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,897216796875","0,904892661008487","0,85543927963008","0,885849579171189"],
    [4,"Monaco",2019,"81,1","81,2","88,3",2018,2018,2018,"Monaco","Monaco","Monaco","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,989990234375","1,01347978032951","1,07447067412996","1,02598022961149"],
    [5,"Stoccarda",2019,"73,1","75,3","67,6",2018,2018,2018,"Stoccarda","Stoccarda","Stoccarda","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 15 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,892333984375","0,939840239640539","0,822584570455099","0,884919598156879"],
    [6,"Milano",2018,"88,6","82,2","95,4",2017,2017,2017,"Milano","Milano","Milano","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,08048780487805","1,05330599692465","1,20090634441088","1,11156671540453"],
    [7,"Barcellona",2018,"91","83,4","87,6",2017,2017,2017,"Barcellona","Barcellona","Barcellona","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,10975609756098","1,06868272680677","1,10271903323263","1,09371928586679"],
    [8,"Lione",2018,"80,2","71,8","71,5",2017,2017,2017,"Lione","Lione","Lione","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,978048780487805","0,920041004613019","0,900050352467271","0,932713379189365"],
    [9,"Monaco",2018,"74,9","78,5","73,5",2017,2017,2017,"Monaco","Monaco","Monaco","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,913414634146341","1,00589441312148","0,925226586102719","0,948178544456845"],
    [10,"Stoccarda",2018,"75,3","74,3","69,2",2017,2017,2017,"Stoccarda","Stoccarda","Stoccarda","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,918292682926829","0,952075858534085","0,871097683786506","0,913822075082473"],
    [11,"Milano",2017,"81,9","85,5","90,1",2016,2016,2016,"Milano","Milano","Milano","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,11977030352748","1,1182317551661","1,11648079306072","1,11816095058477"],
    [12,"Barcellona",2017,"65,3","75,5","88,4",2016,2016,2016,"Barcellona","Barcellona","Barcellona","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,89280831282472","0,987444415380591","1,09541511771995","0,991889281975087"],
    [13,"Lione",2017,"60,3","70,2","76,9",2016,2016,2016,"Lione","Lione","Lione","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","0,824446267432321","0,918127125294272","0,952912019826518","0,898495137517704"],
    [14,"Monaco",2017,"77,3","72,7","66,5",2016,2016,2016,"Monaco","Monaco","Monaco","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,05687722176648","0,950823960240649","0,824039653035936","0,94391361168102"],
    [15,"Stoccarda",2017,"80,9","78,4","81,6",2016,2016,2016,"Stoccarda","Stoccarda","Stoccarda","città","città","città","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","Voices from the Blogs","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi alla città in generale. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'economia e all'industria. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","il sentiment è un valore da 0 a 100 che rispecchia il rapporto tra giudizi positivi e negativi (al netto dei testi neutrali) pubblicati su Twitter relativi all'arte e ai luoghi simbolo della cultura. L'analisi è stata eseguita attraverso la tecnologia iSA© (Integrated Sentiment Analysis) che unisce la forza degli algoritmi e l'accuratezza della codifica manuale permettendo di distinguere il \"rumore\", i doppi sensi e i giochi di parole. I risultati si riferiscono a circa 12 milioni di tweet geolocalizzati nelle 5 città benchmark nella rispettiva lingua di appartenenza","1,106097894449","1,02537274391839","1,01115241635688","1,04754101824142"]
]}