Negli ultimi anni i social media, come ad esempio Facebook, Twitter, WhatsApp, YouTube, si sono diffusi a macchia d'olio.
Ormai quasi tutti accedono giornalmente su almeno uno di questi per informarsi, esprimere opinioni e interagire con altri utenti.
Per questa ragione sono diventati fondamentali per i reparti marketing delle aziende essendo non solo un ottimo canale di comunicazione, ma anche una fonte di informazioni sui clienti e potenziali tali.
La tesi si focalizza proprio su quest'ultimo aspetto.
Il progetto Social Network Analysis (SNA) vuole essere infatti uno strumento attraverso il quale è possibile visionare e analizzare per intero le reti di interazione tra utenti.
Ci si è posti l'obiettivo di realizzare SNA in modo che raccogliesse e si aggiornasse in tempo reale, così da essere sempre al passo con le ultime novità, data la dinamicità delle informazioni all'interno dei social media.
Un progetto come SNA comporta dover affrontare diversi ostacoli.
Oltre a quello di riuscire a realizzare un'architettura che accolga un flusso continuo di informazioni, uno degli ostacoli più importanti è quello di gestire la grande mole di dati.
Per farlo ci si è affidati ad un'architettura distribuita e facilmente scalabile che comprende l'uso di elaborazioni in cluster, di funzioni serverless e di database NoSQL approvvigionati attraverso il servizio cloud di Microsoft, Azure.
In questa tesi SNA è stato progettato e implementato basandosi su Twitter, ma è possibile sfruttare la stessa idea su tanti altri social media
