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ML applicato e data science

ONG — analisi delle risposte di sondaggio con NLP

ONG internazionale · 2025 · analisi NLP su risposte free-text

NLPNGOSurveyTopic modelling

Problema

Un'ONG ha condotto un sondaggio su larga scala in più regioni e ha ricevuto decine di migliaia di risposte free-text a domande aperte. I team comunicazione e policy avevano bisogno di far emergere temi, sentiment e variazione regionale — ma lo facevano via spreadsheet per le wave precedenti, perdendo pattern nella long tail.

Approccio

Pipeline NLP che combina topic modelling (clustering BERTopic-style) con categorizzazione LLM-driven contro una tassonomia curata a mano. Breakdown di sentiment per regione e demografica con confidence scoring. Output strutturato sia per consumo executive-summary rapido sia per analisi deep-dive del team policy con citazioni alle risposte originali.

Stack

Python · spaCy · BERTopic · Claude for taxonomy classification · Pandas · region-level dashboards

Risultato

L'ONG ha fatto emergere temi regionali che le wave precedenti avevano mancato — particolarmente nelle risposte long-tail che il coding spreadsheet-based aveva raggruppato in "altro". La combinazione classificazione + topic-model ha dato al team policy sia il roll-up strutturato sia la coda non strutturata su cui agire.

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