Twitter data analysis for financial markets

Over the time, Twitter has become a fundamental source of information for news. As a one step forward, researchers have tried to analyse if the tweets contain predictive power. In the past, in financial field, a lot of research has been done to propose a function which takes as input all the tweets for a particular stock or index s, analyse them and predict the stock or index price of s. In this work, we take an alternative approach: using the stock price and tweet information, we investigate following questions. 1. Is there any relation between the amount of tweets being generated and the stocks being exchanged? 2. Is there any relation between the sentiment of the tweets and stock prices? 3. What is the structure of the graph that describes the relationships between users?

Sicurezza dei sistemi di autenticazione basati su credenziali, raccolta ed analisi di un vasto insieme di password

Nell’era dell’informazione in cui viviamo, ogni persona viene sdoppiata in due entità: oltre alla parte reale e materiale vi è un alterego fatto di dati ed informazioni che vive nei database e nei server che compongono il web. Il collegamento tra le due parti è dato dagli account e dalle chiavi di autenticazione, che si presumono essere segrete. Al giorno d’oggi ogni persona possiede almeno un account, sia esso una web mail, un profilo su un social network o l’account di online banking. Quasi la totalità di questi sistemi effettua l’autenticazione dell’utente tramite l’immissione di una password, e la sicurezza di quest’ultima è essenziale per la protezione delle informazioni personali, dei dati bancari e della propria identità. Col passare del tempo le informazioni personali che diamo in custodia al web crescono sempre più velocemente e diventano sempre più personali e delicate, ma purtroppo l’importanza che viene data alla sicurezza informatica non cresce di pari passo sia da parte degli utenti, sia da parte dei fornitori dei servizi web. Questa tesi ha come scopo quello di portare il lettore ad avere più coscienza rispetto alle tematiche della sicurezza informatica e di esporre in modo chiaro e semplice alcune delle problematiche che riguardano la sicurezza dei sistemi di autenticazione.

Proposta metodologica per acquisizione e verificabilita di dati in rete trasmessi in maniera cifrata

Lo sviluppo di tecnologie informatiche e telematiche comporta di pari passo l’aumento di dispositivi informatici e di conseguenza la commissione di illeciti che richiedono l’uso di tecniche dell’informatica forense. Infatti, l'evoluzione della tecnologia ha permesso la diffusione di sistemi informatici connessi alla rete Internet sia negli uffici che nelle case di molte famiglie: il miglioramento notevole della velocità di connessione e della potenza dei dispositivi comporta l’uso di un numero sempre maggiore di applicazioni basate sul web 2.0, modificando lo schema classico d’uso del mezzo e passando da utente “lettore” a utente “produttore”: si potrebbe quasi porre la domanda “Chi non ha mai scritto un commento su un social network? Chi non ha mai caricato un video su una piattaforma di video sharing? Chi non ha mai condiviso un file su un sito?”. Il presente lavoro si propone di illustrare le problematiche dell’acquisizione del traffico di rete con particolare focus sui dati che transitano attraverso protocolli cifrati: infatti, l’acquisizione di traffico di rete si rende necessaria al fine di verificare il contenuto della comunicazione, con la conseguenza che diventa impossibile leggere il contenuto transitato in rete in caso di traffico cifrato e in assenza della chiave di decifratura. Per cui, operazioni banali nei casi di traffico in chiaro (come la ricostruzione di pagine html o fotografie) possono diventare estremamente impegnative, se non addirittura impossibile, quando non si sono previsti appositi accorgimenti e in assenza di idonei strumenti. Alla luce di tali osservazioni, il presente lavoro intende proporre una metodologia completa di acquisizione e uno strumento software che agevoli il lavoro di ricostruzione, e quindi verifica, dei dati contenuti nel traffico catturato, anche cifrato. Infine, verranno mostrati dei casi esemplificativi nei quali tale metodologia si rende opportuna (o meglio, necessaria) con test di ricostruzione dei dati eseguiti con il tool SSLTrafficReader.

Understanding the impact of Twitter on the financial market

Negli anni la funzione dei social network è cambiata molte volte. Alle origini i social network erano uno strumento di connessione tra amici, ora sono siti internet in cui le persone mettono informazioni e quando un social network ha milioni di utenti, diventa un’incredibile sorgente di dati. Twitter è uno dei siti internet più visitati, e viene descritto come “the SMS of internet”, perchè è un social network che permette ai suoi utenti di inviare e leggere messaggi corti, di 140 caratteri, chiamati “tweets”. Con il passare del tempo Twitter `e diventato una fonte fondamentale di notizie. Il suo grande numero di utenti permette alle notizie di espandersi nella rete in modo virale. Molte persone hanno cercato di analizzare il potere dei tweet, come il contenuto positivo o negativo, mentre altri hanno cercato di capire se avessero un potere predittivo. In particolare nel mondo finanziario, sono state avviate molte ricerche per verificare l’esistenza di una effettiva correlazione tra i tweets e la fluttuazione del mercato azionario. L’effettiva presenza di tale relazione unita a un modello predittivo, potrebbe portare allo sviluppo di un modello che analizzando i tweets presenti nella rete, relativi a un titolo azionario, dia informazioni sulle future variazioni del titolo stesso. La nostra attenzione si è rivolata alla ricerca e validazione statistica di tale correlazione. Sono stati effettuati test su singole azioni, sulla base dei dati disponibili, poi estesi a tutto il dataset per vedere la tendenza generale e attribuire maggior valore al risultato. Questa ricerca è caratterizzata dal suo dataset di tweet che analizza un periodo di oltre 2 anni, uno dei periodi più lunghi mai analizzati. Si è cercato di fornire maggior valore ai risultati trovati tramite l’utilizzo di validazioni statistiche, come il “permutation test”, per validare la relazione tra tweets di un titolo con i relativi valori azionari, la rimozione di una percentuale di eventi importanti, per mostrare la dipendenza o indipendenza dei dati dagli eventi più evidenti dell’anno e il “granger causality test”, per capire la direzione di una previsione tra serie. Sono stati effettuati anche test con risultati fallimentari, dai quali si sono ricavate le direzioni per i futuri sviluppi di questa ricerca.

Multiplex network analysis with application to biological high-throughput data

In questa tesi vengono studiate alcune caratteristiche dei network a multiplex; in particolare l'analisi verte sulla quantificazione delle differenze fra i layer del multiplex. Le dissimilarita sono valutate sia osservando le connessioni di singoli nodi in layer diversi, sia stimando le diverse partizioni dei layer. Sono quindi introdotte alcune importanti misure per la caratterizzazione dei multiplex, che vengono poi usate per la costruzione di metodi di community detection . La quantificazione delle differenze tra le partizioni di due layer viene stimata utilizzando una misura di mutua informazione. Viene inoltre approfondito l'uso del test dell'ipergeometrica per la determinazione di nodi sovra-rappresentati in un layer, mostrando l'efficacia del test in funzione della similarita dei layer. Questi metodi per la caratterizzazione delle proprieta dei network a multiplex vengono applicati a dati biologici reali. I dati utilizzati sono stati raccolti dallo studio DILGOM con l'obiettivo di determinare le implicazioni genetiche, trascrittomiche e metaboliche dell'obesita e della sindrome metabolica. Questi dati sono utilizzati dal progetto Mimomics per la determinazione di relazioni fra diverse omiche. Nella tesi sono analizzati i dati metabolici utilizzando un approccio a multiplex network per verificare la presenza di differenze fra le relazioni di composti sanguigni di persone obese e normopeso.

Agire sui bisogni, condividere responsabilità al tempo di internet: per il disegno di un'applicazione a supporto dello scambio sociale

Dalla volontà di proporre una soluzione al tema delle disabilità fisiche in ambiente cittadino evoluto e tecnologicamente avanzato, è nata l'idea di progettare un'applicazione in grado di generare visibilità attorno ad un tema che dovrebbe progredire nella stessa maniera dello sviluppo tecnologico. Lo scopo di questa tesi è proporre un tentativo concreto per entrare in contatto con una problematica di ordine sociale che lo sviluppo tecnologico dovrebbe tenere in maggiore considerazione. Si vuole cercare di sfruttare Internet come mezzo per enfatizzare un problema concreto come la mancanza di visibilità e coinvolgimento sociale attorno la tematica delle disabilità. I nativi digitali utilizzano costantemente sia social network che piattaforme dedite allo scambio di informazioni e alla creazione di visibilità. Vivono il mondo digitale come una vetrina nella quale potersi mettere in mostra e creare una reputazione. Il mondo digitale, in particolare quello dei social network viene visto dai più come la fonte principale di costruzione dei legami sociali, ciò è sicuramente vero, ma bisogna capire che tipo e quanto profonde possano essere tali relazioni. La mia generazione è cresciuta in un periodo ibrido, coinvolta sia nel mondo analogico sia in quello digitale, molti sono stati risucchiati da un vortice di superficialità e apparenze altamente correlati con gli effetti generati da una società capitalistica perfettamente identificabile nei profili che ogni giorno andiamo a creare per metterci in mostra nei social network. In prima analisi con la collaborazione del Dipartimento disabilità dell'Università di Bologna si era cercato di porre l'attenzione su un approccio più orientativo per venire in contro a problematiche del genere. Qualcosa che permettesse a tutti nella stessa maniera di vivere la realtà accademica e cittadina stimolando l'interazione degli studenti con socialità marginale.

Analisi della polarità su chat di livestreaming

La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.