Il lavoro descrive alcune delle più note tecniche di machine learning per l'analisi e la sintesi di dati testuali e le applica all'ampio insieme di messaggi (tweet) riguardanti la pandemia di Covid-19 estratti dalla piattaforma Twitter. Si analizzano i principali argomenti connessi alla pandemia e si costruisce un indicatore in tempo reale dell'opinione media degli utenti sulla situazione corrente basato sulla positività o negatività del tono dei messaggi (sentiment analysis).
Il numero di messaggi sulla piattaforma e l'indicatore di sentiment hanno avuto rispettivamente una forte crescita e una brusca diminuzione con l'avvio della pandemia. All'inizio delle ondate epidemiologiche sono stati prevalentemente discussi i sintomi della malattia; successivamente, c'è stato un aumento di attenzione per la situazione economica e per le conseguenze delle misure di contenimento.
