Applicazioni di marketing per i geo-social network: il caso Foursquare

La geolocalizzazione e i LBS (Location-based services), servizi associati a questi tecnologia stanno trasformando radicalmente il modo in cui i consumatori interagiscono con brand, prodotti e aziende, sia online che nel mondo reale. L 'esplosione nell'utilizzo degli smartphone ha causato un notevole aumento dell'interesse degli utenti per i servizi geolocalizzati, che aprono nuove frontiere sia ai consumatori che ai marketers. Questa tesi di laurea analizza in particolare il fenomeno Foursquare nel mondo e in Italia definendo il modello di business associato a questa tecnologia, servendosi di numerose case history e testimonianze.

ArtMap geo-social street art

Il progetto ArtMap! mette a disposizione un applicativo user, destinato agli utenti, che tramite una struttura a social network, propone una mappatura globale di street art. Viene messo a disposizione un archivio di informazioni, aggiornate direttamente dagli utenti, relative a opere ed artisti e la possibilità di creare itinerari personali. Inoltre, è stato sviluppato un applicativo di supporto per la convalidazione delle informazioni inserite dagli utenti, destinato ai gestori del database di informazioni.

Progettazione e realizzazione di un'applicazione per l'estrazione, l'analisi e l'integrazione di social data e linked open data.

Studio ed analisi delle principali tecniche in ambito di Social Data Analysis. Progettazione e Realizzazione di una soluzione software implementata con linguaggio Java in ambiente Eclipse. Il software realizzato permette di integrare differenti servizi di API REST, per l'estrazione di dati sociali da Twitter, la loro memorizzazione in un database non-relazionale (realizzato con MongoDB), e la loro gestione. Inoltre permette di effettuare operazioni di classificazione di topic, e di analizzare dati complessivi sulle collection di dati estratti. Infine permette di visualizzare un albero delle "ricondivisioni", partendo da singoli tweet selezionati, ed una mappa geo-localizzata, contenente gli utenti coinvolti nella catena di ricondivisioni, e i relativi archi di "retweet".

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.