Rilevazione di eventi geo-localizzati sulla piattaforma Twitter: Una valutazione sperimentale

I Social Network sono una fonte di informazioni di natura spontanea, non guidata, provviste di posizione spaziale e prodotte in tempo reale. Il Social Sensing si basa sull'idea che gruppi di persone possano fornire informazioni, su eventi che accadono nelle loro vicinanze, simili a quelle ottenibili da sensori. La letteratura in merito all’utilizzo dei Social Media per il rilevamento di eventi catastrofici mostra una struttura comune: acquisizione, filtraggio e classificazione dei dati. La piattaforma usata, nella maggior parte dei lavori e da noi, è Twitter. Proponiamo un sistema di rilevamento di eventi per l’Emilia Romagna, tramite l’analisi di tweet geolocalizzati. Per l’acquisizione dei dati abbiamo utilizzato le Twitter API. Abbiamo effettuato due passaggi per il filtraggio dei tweet. Primo, selezione degli account di provenienza dei tweet, se non sono personali è improbabile che siano usati per dare informazioni e non vanno tenuti in considerazione. Secondo, il contenuto dei tweet, vengono scartati se presentano termini scurrili, parole come “buon giorno” e un numero di tag, riferiti ad altri utenti, superiore a quattro. La rilevazione di un valore anomalo rispetto all'insieme delle osservazioni che stiamo considerando (outlier), è il primo indice di un evento eccezionale. Per l’analisi siamo ricorsi all’outlier detection come indice di rilevamento di un evento. Fatta questa prima analisi si controlla che ci sia un effettivo picco di tweet in una zona della regione. Durante il periodo di attività non sono accaduti eventi straordinari, abbiamo quindi simulato un avvenimento per testare l'efficacia del nostro sistema. La maggior difficoltà è che i dati geolocalizzati sono in numero molto esiguo, è quindi difficile l'identificazione dei picchi. Per migliorare il sistema si propone: il passaggio a streaming dei tweet e un aumento della velocità di filtraggio; la automatizzazione dei filtri; l'implementazione di un modulo finale che operi a livello del testo.

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.