Strumenti di monitoraggio di dati web non strutturati

Negli ultimi anni i documenti web hanno attratto molta attenzione, poiché vengono visti come un nuovo mezzo che porta quello che sono le esperienze ed opinioni di un individuo da una parte all'altra del mondo, raggiungendo quindi persone che mai si incontreranno. Ed è proprio con la proliferazione del Web 2.0 che l’attenzione è stata incentrata sul contenuto generato dagli utenti della rete, i quali hanno a disposizione diverse piattaforme sulle quali condividere i loro pensieri, opinioni o andare a cercarne di altrui, magari per valutare l’acquisto di uno smartphone piuttosto che un altro o se valutare l’opzione di cambiare operatore telefonico, ponderando quali potrebbero essere gli svantaggi o i vantaggi che otterrebbe modificando la sia situazione attuale. Questa grande disponibilità di informazioni è molto preziosa per i singoli individui e le organizzazioni, che devono però scontrarsi con la grande difficoltà di trovare le fonti di tali opinioni, estrapolarle ed esprimerle in un formato standard. Queste operazioni risulterebbero quasi impossibili da eseguire a mano, per questo è nato il bisogno di automatizzare tali procedimenti, e la Sentiment Analysis è la risposta a questi bisogni. Sentiment analysis (o Opinion Mining, come è chiamata a volte) è uno dei tanti campi di studio computazionali che affronta il tema dell’elaborazione del linguaggio naturale orientato all'estrapolazione delle opinioni. Negli ultimi anni si è rilevato essere uno dei nuovi campi di tendenza nel settore dei social media, con una serie di applicazioni nel campo economico, politico e sociale. Questa tesi ha come obiettivo quello di fornire uno sguardo su quello che è lo stato di questo campo di studio, con presentazione di metodi e tecniche e di applicazioni di esse in alcuni studi eseguiti in questi anni.

Realizzazione di un sistema per l’incremento della leggibilità dei contenuti Web Testuali

Nel primo capitolo parleremo dell'accessibilità ai siti web siccome con la crescita dei contenuti multimediali e dei contenuti dinamici, non vengono sempre presi in causa le disabilità che una persona può avere nel visualizzare determinati contenuti. Si tratterà di crescita del web 2.0 e nascita del web 3.0. La transcodifica dei contenuti e i problemi che ogni persona in base alla sua disabilità può riscontrare usando apparecchi differenti per l'accesso ai dati. Parleremo dell'evoluzione dell'uso dei siti in versione mobile cosi da fare un paragono con l'usabilità tra desktop e mobile. Nel secondo capitolo andremo ad analizzare tutte le specifiche che siamo andati a prendere in considerazione per lo sviluppo di questa estensione. Guarderemo quali sono le motivazioni che ci hanno portato allo sviluppo di un'estensione di questo tipo. Verranno anche descritte tutte le scelte progettuali prese in via di sviluppo per migliorare l'usabilità e l'utilizzo dei dati raccolti, per fornire un servizio più efficiente all'utente. Nel terzo capitolo andremo a spiegare tutta l'implementazione effettuata per ExTraS con tutte le funzionalità considerate e scelte in base ai problemi più importanti di accessibilità attualmente riscontrati nel mondo del web da persone con diversi gradi di disabilità. Le principali disabilità che vengono prese in considerazione per l'utilizzo di questo addon sono persone che soffrono di ipovisione, daltonismo. L'ultimo paragrafo di questo capitolo descriverà test effettuati con utenti reali e con utenti simulati. Il test con utenti simulati è stato effettuato grazie al lavoro di tesi effettuato da Alberto Fariselli il quale ha integrato ExTraS creando un simulatore basato sul Q-learning.