Trustworthiness dei dati nei sistemi di crowdsourcing

Questa tesi affronta la tematica della trustworthiness dal punto di vista dell’utente, a partire dalla sua identità virtuale fino a considerare l’analisi dei parametri che un sito Web dovrebbe adottare perchè sia ritenuto affidabile dagli utilizzatori. Si individueranno quindi le criticità che rendono ancora la trustworthiness una variabile poco considerata nella progettazione di siti Web e gli eventuali accorgimenti e punti di forza che caratterizzano un ambiente di lavoro. La tesi presenta diversi casi esemplificativi di utilizzo, ovvero gli ambienti di commercio elettronico, gli ambienti che condizionano l’acquisto di un utente e i sistemi di knowledge sharing; tutte le analisi di affidabilità sono applicate a siti web che adottano modelli di approvvigionamento dati da parte degli utenti stessi, votazioni e giudizi, recensioni su prodotti e servizi, crowdsourcing di informazioni e di esperienze personali e collettive, basate su progetti di indagine commerciale, analisi e opinione di prodotti o servizi o informazioni condivise per lo sviluppo sociale. La tematica viene analizzata da questi tre punti di vista, ciascuno sotto l’ottica identitaria, di reputazione e di affidabilità. La letteratura, come esaminato in questa tesi, propone alcuni modelli che individuano criteri di valutazione dell’affidabilità dei siti web, su algoritmi già esistenti quindi su siti Web che possiedono sistemi di filtraggio del contenuto o sistemi di valutazione della reputazione o meccanismi di raccomandazione per individuare le intenzioni dell’utente; in altri casi vengono implementati modelli sperimentali e teorie basate su dataset esistenti, per ricercare soluzioni tangibili all’autenticazione di affidabilità di un sistema, compensando la carenza di sistemi di giudizio di trustworthiness su siti Web reali. Vengono proposti alcuni casi d’uso, appartenenti alle categorie prese in oggetto, per esaminare nel dettaglio, le caratteristiche di trustworthiness fornite da ognuno di essi, nel loro campo di applicazione. L’obiettivo è tracciare una mappatura dei principali criteri con cui viene valutata trustworthiness dei dati in qualsiasi ambito d’applicazione della rete, ponendo alcuni criteri fondamentali ed avere così una visione approfondita della problematica.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Media Monitoring

I sistemi di Social Media Monitoring hanno l'obiettivo di analizzare dati provenienti da social media come social network, forum e blog (detti User-Generated Content) per trarre un quadro generale delle opinioni degli utenti a proposito di un particolare argomento. Il progetto di tesi si pone l'obiettivo di progettare e creare un prototipo per un sistema di Social Media Monitoring concentrato in particolare sull'analisi di contenuti provenienti da Twitter.

Query rewriting in information retrieval: automatic context extraction from local user documents to improve query results

The central objective of research in Information Retrieval (IR) is to discover new techniques to retrieve relevant information in order to satisfy an Information Need. The Information Need is satisfied when relevant information can be provided to the user. In IR, relevance is a fundamental concept which has changed over time, from popular to personal, i.e., what was considered relevant before was information for the whole population, but what is considered relevant now is specific information for each user. Hence, there is a need to connect the behavior of the system to the condition of a particular person and his social context; thereby an interdisciplinary sector called Human-Centered Computing was born. For the modern search engine, the information extracted for the individual user is crucial. According to the Personalized Search (PS), two different techniques are necessary to personalize a search: contextualization (interconnected conditions that occur in an activity), and individualization (characteristics that distinguish an individual). This movement of focus to the individual's need undermines the rigid linearity of the classical model overtaken the ``berry picking'' model which explains that the terms change thanks to the informational feedback received from the search activity introducing the concept of evolution of search terms. The development of Information Foraging theory, which observed the correlations between animal foraging and human information foraging, also contributed to this transformation through attempts to optimize the cost-benefit ratio. This thesis arose from the need to satisfy human individuality when searching for information, and it develops a synergistic collaboration between the frontiers of technological innovation and the recent advances in IR. The search method developed exploits what is relevant for the user by changing radically the way in which an Information Need is expressed, because now it is expressed through the generation of the query and its own context. As a matter of fact the method was born under the pretense to improve the quality of search by rewriting the query based on the contexts automatically generated from a local knowledge base. Furthermore, the idea of optimizing each IR system has led to develop it as a middleware of interaction between the user and the IR system. Thereby the system has just two possible actions: rewriting the query, and reordering the result. Equivalent actions to the approach was described from the PS that generally exploits information derived from analysis of user behavior, while the proposed approach exploits knowledge provided by the user. The thesis went further to generate a novel method for an assessment procedure, according to the "Cranfield paradigm", in order to evaluate this type of IR systems. The results achieved are interesting considering both the effectiveness achieved and the innovative approach undertaken together with the several applications inspired using a local knowledge base.