Ruolo delle architetture ad eventi nello sviluppo delle applicazioni moderne

Attualmente il panorama informatico è dominato dai dispositivi mobile: smartphone e tablet pc dominano incontrastati la scena del mercato elettronico. Questo comporta un radicale ripensamento e cambiamento del software, le web app e le mobile application richiedono infatti una sempre maggiore reattività dell’interfaccia utente, la persistente connessione a Internet e l’interazione con una moltitudine di dispositivi esterni. Il progettista di software deve oggi far fronte a tutta una serie di problematiche, l’aumentata complessità dei sistemi e i sempre più ristretti tempi di sviluppo e consegna richiedono compromessi tra la semplicità delle tecniche di progettazione e l’efficienza del prodotto ottenuto. Le architetture ad eventi in primis, unitamente al paradigma di programmazione asincrona, si pongono come soluzione ottimale a queste esigenze. L’obbiettivo principale di questa tesi è quello di offrire una panoramica generale sullo stato dell’arte delle architetture ad eventi focalizzandosi sul ruolo che esse assumono nel contesto delle applicazioni moderne, intendendo principalmente con questo termine le web application e le mobile application. Partendo dal concetto di programmazione sincrona e parallela si giunge a descrivere un terzo modello, il modello asincrono, di fondamentale importanza per i sistemi event-driven. Utilizzando come principale linguaggio di riferimento JavaScript si affrontano le problematiche legate alla stesura del codice per la gestione degli eventi, l’asincronicità intrinseca degli eventi e l’utilizzo di funzioni di callback portano a produrre codice di difficile lettura e manutenzione. Si analizzano quindi in dettaglio i pattern fondamentali e le tecniche attualmente utilizzate per l’ottimizzazione della gestione del codice e delle problematiche esposte fornendo numerosi esempi esplicativi.

Elaborazione del linguaggio naturale nell'IA e tecnologie moderne: Sentiment Analysis come caso di studio.

L'informatica e le sue tecnologie nella società moderna si riassumono spesso in un assioma fuorviante: essa, infatti, è comunemente legata al concetto che ciò che le tecnologie ci offrono può essere accessibile da tutti e sfruttato, all'interno della propria quotidianità, in modi più o meno semplici. Anche se quello appena descritto è un obiettivo fondamentale del mondo high-tech, occorre chiarire subito una questione: l'informatica non è semplicemente tutto ciò che le tecnologie ci offrono, perchè questo pensiero sommario fa presagire ad un'informatica "generalizzante"; l'informatica invece si divide tra molteplici ambiti, toccando diversi mondi inter-disciplinari. L'importanza di queste tecnologie nella società moderna deve spingerci a porre domande, riflessioni sul perchè l'informatica, in tutte le sue sfaccettature, negli ultimi decenni, ha portato una vera e propria rivoluzione nelle nostre vite, nelle nostre abitudini, e non di meno importanza, nel nostro contesto lavorativo e aziendale, e non ha alcuna intenzione (per fortuna) di fermare le proprie possibilità di sviluppo. In questo trattato ci occuperemo di definire una particolare tecnica moderna relativa a una parte di quel mondo complesso che viene definito come "Intelligenza Artificiale". L'intelligenza Artificiale (IA) è una scienza che si è sviluppata proprio con il progresso tecnologico e dei suoi potenti strumenti, che non sono solo informatici, ma soprattutto teorico-matematici (probabilistici) e anche inerenti l'ambito Elettronico-TLC (basti pensare alla Robotica): ecco l'interdisciplinarità. Concetto che è fondamentale per poi affrontare il nocciolo del percorso presentato nel secondo capitolo del documento proposto: i due approcci possibili, semantico e probabilistico, verso l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP), branca fondamentale di IA. Per quanto darò un buono spazio nella tesi a come le tecniche di NLP semantiche e statistiche si siano sviluppate nel tempo, verrà prestata attenzione soprattutto ai concetti fondamentali di questi ambiti, perché, come già detto sopra, anche se è fondamentale farsi delle basi e conoscere l'evoluzione di queste tecnologie nel tempo, l'obiettivo è quello a un certo punto di staccarsi e studiare il livello tecnologico moderno inerenti a questo mondo, con uno sguardo anche al domani: in questo caso, la Sentiment Analysis (capitolo 3). Sentiment Analysis (SA) è una tecnica di NLP che si sta definendo proprio ai giorni nostri, tecnica che si è sviluppata soprattutto in relazione all'esplosione del fenomeno Social Network, che viviamo e "tocchiamo" costantemente. L'approfondimento centrale della tesi verterà sulla presentazione di alcuni esempi moderni e modelli di SA che riguardano entrambi gli approcci (statistico e semantico), con particolare attenzione a modelli di SA che sono stati proposti per Twitter in questi ultimi anni, valutando quali sono gli scenari che propone questa tecnica moderna, e a quali conseguenze contestuali (e non) potrebbe portare questa particolare tecnica.