Fenomeni di diffusione delle notizie in siti di microblogging: modelli di analisi e studio di caso.

L'informazione è alla base della conoscenza umana. Senza, non si potrebbe sapere nulla di ciò che esiste, di ciò che è stato o di quello che potrebbe accadere. Ogni giorno si assimilano moltissime informazioni, che vengono registrate nella propria memoria per essere riutilizzate all'occorrenza. Ne esistono di vari generi, ma il loro insieme va a formare quella che è la cultura, educazione, tradizione e storia dell'individuo. Per questo motivo è importante la loro diffusione e salvaguardia, impedendone la perdita che costerebbe la dipartita di una parte di sé, del proprio passato o del proprio futuro. Al giorno d'oggi le informazioni possono essere acquisite tramite persone, libri, riviste, giornali, la televisione, il Web. I canali di trasmissione sono molti, alcuni più efficaci di altri. Tra questi, internet è diventato un potente strumento di comunicazione, il quale consente l'interazione tra chi naviga nel Web (ossia gli utenti) e una partecipazione attiva alla diffusione di informazioni. Nello specifico, esistono siti (chiamati di microblogging) in cui sono gli stessi utenti a decidere se un'informazione possa essere o meno inserita nella propria pagina personale. In questo caso, si è di fronte a una nuova "gestione dell'informazione", che può variare da utente a utente e può defluire in catene di propagazione (percorsi che compiono i dati e le notizie tra i navigatori del Web) dai risvolti spesso incerti. Ma esiste un modello che possa spiegare l'avanzata delle informazioni tra gli utenti? Se fosse possibile capirne la dinamica, si potrebbe venire a conoscenza di quali sono le informazioni più soggette a propagazione, gli utenti che più ne influenzano i percorsi, quante persone ne vengono a conoscenza o il tempo per cui resta attiva un'informazione, descrivendone una sorta di ciclo di vita. E' possibile nel mondo reale trovare delle caratteristiche ricorrenti in queste propagazioni, in modo da poter sviluppare un metodo universale per acquisirne e analizzarne le dinamiche? I siti di microblogging non seguono regole precise, perciò si va incontro a un insieme apparentemente casuale di informazioni che necessitano una chiave di lettura. Quest'ultima è proprio quella che si è cercata, con la speranza di poter sfruttare i risultati ottenuti nell'ipotesi di una futura gestione dell'informazione più consapevole. L'obiettivo della tesi è quello di identificare un modello che mostri con chiarezza quali sono i passaggi da affrontare nella ricerca di una logica di fondo nella gestione delle informazioni in rete.

Metodi di previsione di indici di borsa con tecniche di text & opinion mining applicate a twitter

Il problema relativo alla predizione, la ricerca di pattern predittivi all‘interno dei dati, è stato studiato ampiamente. Molte metodologie robuste ed efficienti sono state sviluppate, procedimenti che si basano sull‘analisi di informazioni numeriche strutturate. Quella testuale, d‘altro canto, è una tipologia di informazione fortemente destrutturata. Quindi, una immediata conclusione, porterebbe a pensare che per l‘analisi predittiva su dati testuali sia necessario sviluppare metodi completamente diversi da quelli ben noti dalle tecniche di data mining. Un problema di predizione può essere risolto utilizzando invece gli stessi metodi : dati testuali e documenti possono essere trasformati in valori numerici, considerando per esempio l‘assenza o la presenza di termini, rendendo di fatto possibile una utilizzazione efficiente delle tecniche già sviluppate. Il text mining abilita la congiunzione di concetti da campi di applicazione estremamente eterogenei. Con l‘immensa quantità di dati testuali presenti, basti pensare, sul World Wide Web, ed in continua crescita a causa dell‘utilizzo pervasivo di smartphones e computers, i campi di applicazione delle analisi di tipo testuale divengono innumerevoli. L‘avvento e la diffusione dei social networks e della pratica di micro blogging abilita le persone alla condivisione di opinioni e stati d‘animo, creando un corpus testuale di dimensioni incalcolabili aggiornato giornalmente. Le nuove tecniche di Sentiment Analysis, o Opinion Mining, si occupano di analizzare lo stato emotivo o la tipologia di opinione espressa all‘interno di un documento testuale. Esse sono discipline attraverso le quali, per esempio, estrarre indicatori dello stato d‘animo di un individuo, oppure di un insieme di individui, creando una rappresentazione dello stato emotivo sociale. L‘andamento dello stato emotivo sociale può condizionare macroscopicamente l‘evolvere di eventi globali? Studi in campo di Economia e Finanza Comportamentale assicurano un legame fra stato emotivo, capacità nel prendere decisioni ed indicatori economici. Grazie alle tecniche disponibili ed alla mole di dati testuali continuamente aggiornati riguardanti lo stato d‘animo di milioni di individui diviene possibile analizzare tali correlazioni. In questo studio viene costruito un sistema per la previsione delle variazioni di indici di borsa, basandosi su dati testuali estratti dalla piattaforma di microblogging Twitter, sotto forma di tweets pubblici; tale sistema include tecniche di miglioramento della previsione basate sullo studio di similarità dei testi, categorizzandone il contributo effettivo alla previsione.