Big Data e scale di rating: un modello CUBE per l’analisi delle valutazioni del consumatore

La customer satisfaction è un processo di raccolta delle opinioni di consumo sotto forma di dati strutturati o semi-strutturati ai fini di stimare la qualità, il valore o i meriti di un prodotto, servizio e, più in generale, di un’esperienza, aggregando le diverse esperienze soggettive degli individui. Come metodologia la customer sati-sfaction si affida alla raccolta di quantità massicce di dati, spesso frutto del contri-buto di utenti che hanno usufruito dell'evaluando. Nelle prospettive presenti, questi metodi, spesso associati a tecnologie di valutazione online o rating, implicando l'im-piego di scale multi-punteggio, pongono problemi legati alle tecniche d’indicizza-zione del processo valutativo. Il presente contributo propone di affrontare tali pro-blemi ricorrendo ai modelli CUBE. Appartenenti alla più ampia famiglia dei mo-delli di mistura, i modelli CUBE sono caratterizzati dalla combinazione di due fun-zioni di distribuzione di probabilità e, data la natura composita dei fattori che con-dizionano il giudizio valutativo, appaiono maggiormente idonei. Al fine di testare l’efficacia dei suddetti modelli, il lavoro propone un’applicazione su un dataset co-struito osservando 5 anni di recensioni su TripAdvisor relativi a servizi e prodotti di una catena di ristorazione. L’analisi mostra come i CUBE appaiano maggior-mente idonei a modellare le dinamiche intrinseche nel processo di valutazione del consumatore.