1. Definiție

PPI-RO (Public Perception index – Romania) măsoară percepția publică online agregată a unei companii care operează în România, exclusiv pe baza conținutului generat de utilizatori și a reacțiilor publice, într-o fereastră temporală fixă (an calendaristic, aici pe 2025).

PPI nu include: performanță financiară, CSR declarat, comunicate oficiale, reclame, advertoriale.

PPI include doar ce spune și face publicul online.

2. Metodologia end-to-end

2.1. Universul de analiză

Companii eligibile

• companii mari (top 200 CA RO, sursa fiind risco.ro, datele fiind publice);

• activitate operațională în România;

• minim 10.000 mențiuni brute/an (brut = mă refer la totalitatea aparițiilor numelui unei companii în mediul online, înainte de orice proces de filtrare sau curățare a datelor. Acestea includ postări, comentarii, răspunsuri, descrieri de conținut, captions, hashtaguri și menționări indirecte în care compania este identificabilă prin brand, produse sau servicii. Nu contează dacă mențiunea este pozitivă, negativă, neutră, irelevantă, duplicată sau generată automat. Este volumul inițial de date, din care, prin etapele ulterioare de curățare, se elimină în mod normal între 80% și 95% din conținut pentru a ajunge la un set de date analizabil);

• scrapping făcut prin Apify MPA.

Perioadă

• 01.01.2025 – 31.12.2025

2.2. Surse de date 

Doar user-generated content:

1. Facebook: postări publice, comentarii, reacții

2. Instagram: comentarii, captions, reels comments

3. TikTok: comentarii + engagement

4. YouTube: comentarii la clipuri relevante

5. Reddit: /r/Romania + global, dacă menționează România (monitorizare prin Feedcomber-C2)

6. Secțiuni de comentarii la articole (doar comentariile, nu articolul, pe principalele 5 platforme de știri din România, topul fiind luat conform datelor BRAT)

Excluderi explicite

• articole de presă (ca text analizat)

• comunicate oficiale

• pagini de brand (nici postările, dar nici comentariile, cele din urmă având o tendință să fie de la persoane nemulțumite punctual de anumite servicii sau produse)

2.3. Curățare și filtrare

1. deduplicare cross-platform

2. eliminare bot-like behavior (pattern temporal, username entropy, spam phrases, toate marcate în data sets și filtrate manual ulterior)

3. limbă: RO + EN (dacă avem un context RO)

4. sarcasm detection (model separat, analiză comentarii, scor penalizant prin natura puterii sarcasmului ăn comentariile publice, analiză contextuală și semantică făcută de Google Gemini 2.0 Flash)

2.4. Analiza de sentiment 

Fiecare unitate de conținut primește:

• Sentiment polarity:
  -2 (foarte negativ) → −1 (negativ) → 0 (neutru) → +1 (pozitiv) → +2 (foarte pozitiv)

• Sentiment intensity:
  0–1 (emoție slabă → puternică)

Scor brut per item: S = polarity × intensity

2.5. Ponderarea prin engagement 

Pentru fiecare item: Engagement Score = log(1 + likes + comments + shares)

Scor final item: Item Score = S × Engagement Score

2.6. Normalizare pe platforme

Pentru a evita dominarea Facebook, în România fiind platforma cea mai completă raportat la acoperirea segmentelor de vârstă (sursă Statista):

2.7. Scor companie

Normalizare finală pe interval standardizat: PPI-RO ∈ [-100, +100]

• +100 = percepție extrem pozitivă

• 0 = polarizare / neutralitate

• −100 = percepție extrem negativă

2.8. Indicatori secundari care pot fi de interes

Normalizare prin raportare la maxim. Cel mai mare scor obținut de o companie devine 100%, celelalte companii se raportează la acest scor.

1. Volume Index – cât de mult se vorbește despre companie. Un scor mare indică o prezență puternică online.

2. Polarization Index – distribuție extremă vs. moderată, cât de polarizată este percepută compania. Un scor mare indică polarizare mare, un scor mic indică un consens.

3. Negativity Dominance – % din engagement negativ, cât de preponderent este discursul negativ în tot discursul disponibil online. Un scor mare indică negativism crescut.