Il seguente elaborato si concentra principalmente su un’applicazione del natural language processing, chiamata sentiment analysis, e sugli ensemble methods (metodi d’insieme). Inizialmente vengono presentate le modalità con cui, tramite Python, si ottengono i dati da Twitter (utilizzando una procedura chiamata scraping) e si costruisce un data set con la frequenza delle parole più utilizzate da nove personaggi della politica italiana. Successivamente si utilizza il software SAS per fare un’analisi descrittiva e per ricercare una somiglianza di linguaggio fra i politici in esame. Questa prima parte dell’elaborato, svolta durante il periodo di tirocinio, ha ispirato l’analisi del sentimento e quanto presentato successivamente.