Un tipico aneddoto del processo di integrazione europea \u00e8 che stati membri diversi abbiano una diversa percezione dell\u2019operato della loro banca centrale. Nei \u201cpaesi frugali\u201d \u2013 quali la Germania, i Paesi Bassi o la Finlandia \u2013 l\u2019aderenza al mandato ufficiale e il mantenimento di una politica monetaria restrittiva sarebbero visti come l\u2019obiettivo a cui la banca centrale dovrebbe tendere. D\u2019altro canto, i \u201cpaesi Mediterranei\u201d \u2013 quali la Grecia o l\u2019Italia \u2013 lamentano spesso un mancato supporto da parte della BCE, la quale dal loro punto di vista dovrebbe supportare i paesi che affrontano fasi di significativa divergenza tra prodotto effettivo e prodotto potenziale tramite l\u2019adozione di una politica monetaria accomodante. Data questa polarizzazione, pu\u00f2 essere interessante dare una valutazione quantitativa a questa percezione diffusa.<\/p>\n\n\n\n
Una misura quantitativa per le diverse percezioni dell\u2019operato della BCE<\/strong><\/p>\n\n\n\n Per raggiungere questo obiettivo eseguiamo una sentiment analysis<\/em> sui tweet scritti nel giorno dell\u2019ultimo consiglio direttivo della BCE, tenutosi il 4 giugno, condizionale alla lingua in cui i tweet sono stati scritti. Nello specifico, consideriamo quattro lingue: tedesco, francese, italiano e inglese. Per ciascuna di queste eseguiamo uno scraping di un campione di tweet contenente l\u2019acronimo \u201cBCE\u201d nelle varie lingue [1]. Dal momento che il comunicato stampa del consiglio \u2013 seguito da una conferenza stampa tenuta dalla sua presidente Lagarde \u2013 \u00e8 stato pubblicato alle 13.45 CET, definiamo i tweet come scritti pre o post comunicato stampa basandoci sul time stamp <\/em>di twitter, e li categorizziamo di conseguenza. Questo approccio ci permette di seguire due strade: in primo luogo, di stabilire un sentiment generico nei confronti della BCE nei vari paesi; in secondo luogo, di investigare come la (moderatamente espansiva) decisione di estendere il Pandemic Emergencey Purchase Programme<\/em> (PEPP) \u00e8 stata recepita nei diversi paesi.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Caratteristiche del codice<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Il codice, scritto in linguaggio Python, utilizza l\u2019API di Twitter per ottenere i tweet basandosi su una normale query di ricerca, con la possibilit\u00e0 di specificare in quale lingua dovranno essere stati scritti i tweet da restituire [2]. I Tweet sono poi puliti e standardizzati per la sentiment analysis tramite la rimozione automatica di link e caratteri speciali. Infine, vengono classificati come \u201cpositivi<\/em>\u201d, se la polarit\u00e0 del tweet \u00e8 maggiore di 0; \u201cneutrali<\/em>\u201d se la polarit\u00e0 \u00e8 0; \u201cnegativi<\/em>\u201d se essa \u00e8 minore di 0. Per il tedesco, il francese e l\u2019inglese la sentiment analysis<\/em> viene eseguita utilizzando la libreria textblob <\/em>ed i suoi supporti textblob_de<\/em> e textblob_fr<\/em>. Sfortunatamente, nessun supporto per la lingua italiana di nostra conoscenza \u00e8 disponibile. Pertanto dobbiamo prendere una strada leggermente pi\u00f9 complicata nel gestire i tweet italiani e prima tradurli automaticamente in inglese sfruttando l\u2019API Google Translate per poi analizzarne il sentiment secondo l\u2019approccio standard [3].<\/p>\n\n\n\n Dato l\u2019approccio semplicistico utilizzato per arrivare ad una visione quantitativa dell\u2019approvazione dell\u2019operato BCE, alcuni caveat sono d\u2019obbligo:<\/p>\n\n\n\n Risultati<\/strong><\/p>\n\n\n [infogram id=”7a522004-c613-4813-a5cf-d2ac4368bc75″ prefix=”TXP” format=”interactive” title=”ECB twitter sentment analysis”]<\/p>\n\n\n\n Riguardo il sentiment generico nelle diverse lingue, osserviamo come nel complesso i risultati siano in linea con l\u2019evidenza aneddotica: nei paesi di lingua tedesca il supporto per la BCE \u00e8 relativamente tiepido, con la percentuale di tweet negativi relativamente vicina a quella dei positivi, e una forte prevalenza di tweet neutri. Ci\u00f2 corrisponde alla narrativa di \u201cpaesi frugali\u201d in opposizione a una politica monetaria espansiva da parte della BCE. Nei paesi di lingua francese (principalmente Francia e parte del Belgio) d\u2019altra parte si manifesta un preponderante supporto per la BCE. L\u2019Italia si posiziona a met\u00e0 strada, essendo per\u00f2 pi\u00f9 polarizzata, come suggerito dalle percentuali relativamente alte di tweet positivi e negativi. Ci\u00f2 potrebbe segnalare che, pur essendo un paese tradizionalmente favorevole alla politica monetaria espansiva della BCE, la fiducia nelle istituzioni europee sia stata segnata da presunte insufficienze nella risposta dell\u2019Unione al COVID19. Nondimeno, nessuna conclusione definitiva pu\u00f2 essere stabilita dato che non abbiamo misure country-specific di variazione del sentiment nel lungo periodo. Infine, i tweet in inglese \u2013 i quali non possono essere neanche approssimativamente matchati con paesi specifici, dato il ruolo dell\u2019Inglese come lingua globale \u2013 possono essere usati come proxy di un generico sentiment internazionale [4]. Vale la pena osservare come anche in questa categoria il sentiment positivo domini chiaramente quello negativo.<\/p>\n\n\n\n L\u2019effetto dell\u2019annuncio dell\u2019estensione del PEPP<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Sfruttando la discontinuit\u00e0 data dall\u2019annuncio delle decisioni del consiglio direttivo \u2013 principalmente un\u2019estensione del Pandemic Emergency Purchase Programme<\/em> \u2013 possiamo anche valutare la risposta dell\u2019opinione pubblica sul social media alle nuove misure.<\/p>\n\n\n\n Il primo elemento di interesse \u00e8 la crescita nelle interazioni. I tweet che citano la BCE crescono tra le 2.5 e le 5.8 volte post comunicato stampa, un fenomeno che non \u00e8 spiegabile semplicemente dalla stagionalit\u00e0 giornaliera nella pubblicazione di tweet, indicando un chiaro interesse dell\u2019opinione pubblica nelle azioni della banca centrale [5]. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente vero per la lingua italiana, fatto che pu\u00f2 essere intuitivamente spiegato dalla particolare importanza che la politica monetaria accomodante della BCE ha per l\u2019Italia, alla luce del suo alto livello di debito pubblico.<\/p>\n\n\n\n Il secondo elemento di interesse \u00e8 la variazione nel sentiment a seguito del comunicato del consiglio direttivo della BCE. Tra gli utenti di Twitter di lingua tedesca possiamo osservare come tanto la proporzione di tweet positivi quanto di negativi cresca, segnalando un effetto polarizzante delle decisioni di politica monetaria. Pu\u00f2 essere ipotizzato che sia gli utenti pro-euro sia gli utenti euroscettici abbiano reagito attivamente alla mossa della banca centrale. Nei tweet francesi osserviamo un sensibile calo nei tweet positivi, corrispondente a un incremento sia dei negativi che dei neutri. Tale spostamento non \u00e8 di facile spiegazione e pu\u00f2 essere interpretato come un segno di aspettative di stimolo monetario pi\u00f9 elevate rispetto a quanto effettivamente deciso. Nondimeno, bisogna sottolineare come i tweet in francese rimangano nel complesso i pi\u00f9 favorevoli alla banca centrale. I tweet italiani sono il sottogruppo pi\u00f9 positivamente impattato: anche se il sentiment positivo cresce solo marginalmente, vi \u00e8 un forte declino nei tweet negativi, con una corrispondente crescita dei neutri. Tale spostamento potrebbe indicare che la mossa della BCE abbia avuto successo nel placare le critiche di parte degli Euroscettici italiani su Twitter. Infine, i tweet in inglese mostrano un calo sia nei tweet positivi sia nei negativi. Questo pu\u00f2 essere spiegato in parte dal fatto che il comunicato stampa rappresenta una notevole notizia economica che, tuttavia, non ha un particolare coinvolgimento emotivo per chi twitta senza risiedere in un paese che adotta l\u2019Euro. In parte ci\u00f2 pu\u00f2 anche essere dovuto alla composizione di questo gruppo di utenti che \u2013 twittando in inglese \u2013 probabilmente formano un gruppo relativamente pi\u00f9 cosmopolita e meno polarizzato su questi temi rispetto a chi twitta in lingua natia.<\/p>\n\n\n [infogram id=”13a3c80e-5d34-42dd-afce-129320c4e27c” prefix=”5jj” format=”interactive” title=”ECB twitter sentiment analysis 2″]<\/p>\n\n\n\n Un ultimo elemento da prendere in considerazione \u00e8 la polarizzazione, che definiamo come la proporzione di tweet non neutrali: a seguito della diffusione del comunicato e della successiva conferenza stampa, la polarizzazione cala in tutti i sottogruppi con l\u2019eccezione di quello tedesco, nel quale osserviamo un marcato calo nei tweet neutri mentre sia i positivi sia i negativi aumentano. Tali dati indicano come le azioni della BCE possano esacerbare le divisioni nei paesi che rappresentano il nucleo dell\u2019integrazione europea. Nondimeno, va sottolineato come la polarizzazione rimanga relativamente bassa in confronto agli altri sottogruppi, indicando che non si \u00e8 ancora raggiunto un livello di guardia tra il pubblico di lingua tedesca.<\/p>\n\n\n\n Conclusioni<\/strong><\/p>\n\n\n\n Una semplice misura quantitativa della percezione dell\u2019operato della BCE basata su tweet in diverse lingue sembra supportare l\u2019impressione che l\u2019opinione pubblica dei \u201cpaesi frugali\u201d sia relativamente pi\u00f9 fredda nei confronti dell\u2019azione della banca centrale, in opposizione all\u2019opinione dei \u201cpaesi mediterranei\u201d. Il supporto francese \u00e8 particolarmente alto, mentre quello italiano mostra un supporto minore, fatto che potrebbe essere dovuto a una supposta risposta insufficiente delle istituzioni europee all\u2019emergenza COVID19 ma che rima anche con uno scetticismo italiano di lungo periodo. Sfruttando la discontinuit\u00e0 offerta dal consiglio direttivo della BCE, osserviamo come una decisione moderatamente espansiva sia stata recepita da diversi pubblici: gli utenti di lingua tedesca hanno risposto con un balzo nella polarizzazione (che ciononostante rimane nel complesso relativamente bassa), mentre gli utenti italiani mostrano un significativo spostamento dai tweet negativi verso i neutri. Sorprendentemente, i tweet francesi mostrano un certo grado di delusione, potenzialmente dovuto al mancato raggiungimento di aspettative pi\u00f9 elevate. Nondimeno, il sottogruppo francese rimane quello che mostra il maggior supporto per la banca centrale.<\/p>\n\n\n\n In conclusione, il pubblico online sembra essere sensibile alle decisioni di politica monetaria, con risposte che variano significativamente di tono tra paesi. Se politiche espansive sembrano correlate ad una percezione pi\u00f9 favorevole in paesi in difficolt\u00e0, sembrano anche polarizzare l\u2019opinione pubblica in quelli pi\u00f9 fiscalmente responsabili. Nonostante i dati attuali mostrino che siamo ancora lontani da livelli di guardia, il bilanciamento di queste forze opposte non dovrebbe essere trascurato dai decisori pubblici.<\/p>\n\n\n\n [1] Cio\u00e8 \u201cEZB\u201d per il tedesco, \u201cBCE\u201d per il francese e l\u2019italiano, ed \u201cECB\u201d per l\u2019inglese (si noti che la query di ricerca non \u00e8 case sensitive).<\/em> <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un tipico aneddoto del processo di integrazione europea \u00e8 che stati membri diversi abbiano una diversa percezione dell\u2019operato della loro banca centrale. 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Lingua<\/th> Positivo<\/th> Negativo<\/th> Neutro<\/th> #Tweet<\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/strong><\/td> 23%<\/td> 14.3%<\/td> 62.7%<\/td> 709<\/td><\/tr> Francese<\/strong><\/td> 42.8%<\/td> 17.1%<\/td> 40.2%<\/td> 879<\/td><\/tr> Italiano<\/strong><\/td> 36.0%<\/td> 23.7%<\/td> 40.4%<\/td> 1292<\/td><\/tr> Inglese<\/strong><\/td> 41.1%<\/td> 17.3%<\/td> 41.6%<\/td> 4877<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n SENTIMENT PRE CONSIGLIO DIRETTIVO<\/h4>\n\n\n\n
Lingua<\/th> Positivo<\/th> Negativo<\/th> Neutro<\/th> #Tweet<\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/strong><\/td> 20.1%<\/td> 12.3%<\/td> 67.5%<\/td> 153<\/td><\/tr> Francese<\/strong><\/td> 46.9%<\/td> 14.6%<\/td> 38.6%<\/td> 253<\/td><\/tr> Italiano<\/strong><\/td> 38.8%<\/td> 27.9%<\/td> 36.4%<\/td> 190<\/td><\/tr> Inglese<\/strong><\/td> 46.3%<\/td> 19.1%<\/td> 34.6%<\/td> 1276<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n SENTIMENT POST CONSIGLIO DIRETTIVO<\/h4>\n\n\n\n
Lingua<\/strong><\/th> Positivo<\/th> Negativo<\/th> Neutro<\/th> #Tweet<\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/strong><\/strong><\/td> 23.8%<\/td> 14.8%<\/td> 61.4%<\/td> 556<\/td><\/tr> Francese<\/strong><\/strong><\/td> 41.1%<\/td> 18.1%<\/td> 40.8%<\/td> 626<\/td><\/tr> Italiano<\/strong><\/strong><\/td> 36.0%<\/td> 23.0%<\/td> 41.1%<\/td> 1102<\/td><\/tr> Inglese<\/strong><\/strong><\/td> 39.3%<\/td> 16.6%<\/td> 44.1%<\/td> 3601<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Lingua<\/strong><\/th> Rapporto numero tweet (post vs pre consiglio)<\/strong><\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/strong><\/strong><\/strong><\/td> 3.6<\/td><\/tr> Francese<\/strong><\/strong><\/strong><\/td> 2.5<\/td><\/tr> Italiano<\/strong><\/strong><\/strong><\/td> 5.8<\/td><\/tr> Inglese<\/strong><\/strong><\/strong><\/td> 2.8<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n VARIAZIONE SENTIMENT<\/h4>\n\n\n\n
Lingua<\/th> Positivo<\/th> Negativo<\/th> Neutro<\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/td> 3.7%<\/td> 2.5%<\/td> -6.1%<\/td><\/tr> Francese<\/td> -5.8%<\/td> 3.5%<\/td> 2.2%<\/td><\/tr> Italiano<\/td> 0.2%<\/td> -4.9%<\/td> 4.7%<\/td><\/tr> Inglese<\/td> -7.0%<\/td> -2.5%<\/td> 9.5%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n POLARIZZAZIONE<\/h4>\n\n\n\n
Lingua<\/th> Pre<\/th> Post<\/th> Delta<\/th><\/tr><\/thead> Tedesco<\/td> 32.75<\/td> 38.6%<\/td> 6.1%<\/td><\/tr> Francese<\/td> 61.4%<\/td> 59.2%<\/td> -2.2%<\/td><\/tr> Italiano<\/td> 63.6%<\/td> 58.9%<\/td> -4.7%<\/td><\/tr> Inglese<\/td> 65.4%<\/td> 55.9%<\/td> -9.5%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
[2] Decidiamo di filtrare e ignorare i retweet.<\/em>
[3] Ci\u00f2 implica che la misura per i tweet italiani potrebbe essere meno accurata di quelle disponibili per le altre lingue.<\/em>
[4] Basandosi sull\u2019assunzione che gli utenti di lingua madre inglese (UK, USA, Australia, etc.), per quanto pi\u00f9 numerosi di altri utenti che twittano in inglese, siano relativamente meno interessati alla politica interna dell\u2019area euro rispetto a questi ultimi.<\/em>
[5] Nonostante l\u2019API di Twitter permetta di fare scraping solamente di un campione di tweets, la dimensione del campione \u00e8 proporzionale al numero di tweets che rispondono alla query, pertanto l\u2019inferenza rimane valida.<\/em><\/p>\n\n\n\n