820 resultados para social network websites


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From several researchers it appears that Italian adolescents and young people are grown up with commercial television which is accused to contain too much violence, sex, reality shows, advertising, cartoons which are watched from 1 to 4 hours daily. Adolescents are also great users of mobile phones and spend a lot of time to use it. Their academic results are below the average of Ocse States. However the widespread use of communication technology and social networks display also another side of adolescents who engage in media activism and political movement such as Ammazzateci tutti!, Indymedia, Movimento 5 Stelle, Movimento No Tav. In which way does the world economic crisis -with the specific problems of Italy as the cutting founds for school, academic research and welfare, the corruption of political class, mafia and camorra organisation induce a reaction in our adolescents and young people? Several researches inform us about their use of internet in terms of spending time but, more important, how internet, and the web 2.0, could be an instrument for their reaction? What do they do online? How they do it? Which is the meaning of their presence online? And, has their online activity a continuity offline? The research aims are: 1. Trough a participant observation of Social Network profiles opened by 10 young active citizens, I would seek to understand which kind of social or political activities they engage in online as individuals and which is the meaning of their presence online. 2. To observe and understand if adolescents and young people have a continuity of their socio-political engagement online in offline activities and which kind of experiences it is. 3. Try to comprehend which was (or which were) the significant, learning experiences that convinced them about the potential of the web as tool for their activism.

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Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.

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Analisi e sviluppo di una applicazione sviluppata con l'ausilio di Phonegap.

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La ricerca dottorale che ho sviluppato si propone di analizzare il percorso di valutazione della genitorialità recentemente delineato dai servizi sociali territoriali della provincia di Bologna attraverso la sperimentazione di strumenti per la diagnosi sociale, valutando gli esiti dell’applicazione, anche in confronto all’utilizzo di metodi tradizionali. Il progetto ha il suo fulcro tematico, nel qualificare le pratiche professionali, con il fine ultimo di giungere ad un percorso di diagnosi sociale scientificamente fondato. Il mio obbiettivo quindi non è stato analizzare in termini astratti e idealtipici le metodologie professionali di riferimento per i 32 operatori coinvolti, quanto piuttosto di formarli all’utilizzo di una serie di strumenti elaborati nelle fasi precedenti del progetto, e condurre una ricerca empirica su un numero, sufficientemente ampio, di “casi concreti” costituito da nuclei familiari in carico ai servizi sociali. Più precisamente l'ambito privilegiato d’analisi è stato individuato nel rapporto tra operatore ed utente, allo scopo di evidenziare pregi e difetti dell'utilizzo di strumenti professionali finalizzati alla diagnosi sociale. Inoltre va sottolineato che l’analisi della letteratura sul tema ha evidenziato l’esistenza di un numero molto limitato di studi empirici sulle metodologie di servizio sociale, condotti peraltro su un numero di casi e di variabili molto ristretto, e per lo più in territorio statunitense, dove il sistema di Welfare si caratterizza per una impostazione tale da rendere veramente difficile la comparazione con la realtà italiana. Quello a cui ho inteso pervenire non è un giudizio ultimo sull’efficacia di questa specifica metodologia tout-court, ma piuttosto analizzare, attraverso l’utilizzo di materiali quanti-qualitativi derivati dalla sperimentazione, quelle che sono le condizioni che si vengono a determinare quando, nel percorso di presa in carico sociale, vengono introdotti strumenti specifici, metodologia chiara e alto coinvolgimento delle componenti relazionali del processo: operatori, familiari e rete sociale allargata.

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Muffin, brownie e cupcake hanno conosciuto negli ultimi anni in Italia un vero boom: grazie a programmi e reality televisivi, ma non solo, anche editoria e social network hanno giocato un ruolo importante. In questo lavoro i tre dolci verranno trattati dal punto di vista storico per poi analizzare le differenze tra ricettari anglosassoni e italiani. In seguito verrà proposta una traduzione di alcune ricette di muffin, brownie e cupcake dall'inglese all'italiano insieme a un commento. Infine, verrà proposta un'analisi culturale del fenomeno dolci anglosassoni sotto diversi aspetti anche grazie a dati raccolti tramite interviste a bakery e cuochi in Italia.

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Over the time, Twitter has become a fundamental source of information for news. As a one step forward, researchers have tried to analyse if the tweets contain predictive power. In the past, in financial field, a lot of research has been done to propose a function which takes as input all the tweets for a particular stock or index s, analyse them and predict the stock or index price of s. In this work, we take an alternative approach: using the stock price and tweet information, we investigate following questions. 1. Is there any relation between the amount of tweets being generated and the stocks being exchanged? 2. Is there any relation between the sentiment of the tweets and stock prices? 3. What is the structure of the graph that describes the relationships between users?

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Nell’era dell’informazione in cui viviamo, ogni persona viene sdoppiata in due entità: oltre alla parte reale e materiale vi è un alterego fatto di dati ed informazioni che vive nei database e nei server che compongono il web. Il collegamento tra le due parti è dato dagli account e dalle chiavi di autenticazione, che si presumono essere segrete. Al giorno d’oggi ogni persona possiede almeno un account, sia esso una web mail, un profilo su un social network o l’account di online banking. Quasi la totalità di questi sistemi effettua l’autenticazione dell’utente tramite l’immissione di una password, e la sicurezza di quest’ultima è essenziale per la protezione delle informazioni personali, dei dati bancari e della propria identità. Col passare del tempo le informazioni personali che diamo in custodia al web crescono sempre più velocemente e diventano sempre più personali e delicate, ma purtroppo l’importanza che viene data alla sicurezza informatica non cresce di pari passo sia da parte degli utenti, sia da parte dei fornitori dei servizi web. Questa tesi ha come scopo quello di portare il lettore ad avere più coscienza rispetto alle tematiche della sicurezza informatica e di esporre in modo chiaro e semplice alcune delle problematiche che riguardano la sicurezza dei sistemi di autenticazione.

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La diffusione dei servizi cloud ha spinto anche il mondo degli IDE verso questa direzione. Recentemente si sta assistendo allo spostamento degli IDE da ambienti desktop ad ambienti Web. Questo è determinante per quanto riguarda gli aspetti legati alla collaborazione perchè permette di sfruttare tutti i vantaggi del cloud per dotare questi sistemi di chat, integrazione con i social network, strumenti di editing condiviso e molte altre funzionalità collaborative. Questi IDE sono detti browser-based in quanto i servizi che mettono a disposizione sono accessibili via Web tramite un browser. Ne esistono di diversi tipi e con caratteristiche molto diverse tra di loro. Alcuni sono semplici piattaforme sulle quali è possibile effettuare test di codice o utilizzare tutorial forniti per imparare nuovi linguaggi di programmazione; altri invece sono ambienti di sviluppo completi dotati delle più comuni funzionalità presenti in un IDE desktop, oltre a quelle specifiche legate al Web. Dallo studio di questi ambienti di sviluppo di nuova generazione è emerso che sono pochi quelli che dispongono di un sistema di collaborazione completo e che non tutti sfruttano le nuove tecnologie che il Web mette a disposizione. Per esempio, alcuni sono dotati di editor collaborativi, ma non offrono un servizio di chat ai collaboratori; altri mettono a disposizione una chat e il supporto per la scrittura simultanea di codice, ma non sono dotati di sistemi per la condivisione del display. Dopo l'analisi dei pregi e dei difetti della collaborazione fornita dagli strumenti presi in considerazione ho deciso di realizzare delle funzionalità collaborative inserendomi nel contesto di un IDE browser-based chiamato InDe RT sviluppato dall'azienda Pro Gamma SpA.

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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.

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Lo sviluppo di tecnologie informatiche e telematiche comporta di pari passo l’aumento di dispositivi informatici e di conseguenza la commissione di illeciti che richiedono l’uso di tecniche dell’informatica forense. Infatti, l'evoluzione della tecnologia ha permesso la diffusione di sistemi informatici connessi alla rete Internet sia negli uffici che nelle case di molte famiglie: il miglioramento notevole della velocità di connessione e della potenza dei dispositivi comporta l’uso di un numero sempre maggiore di applicazioni basate sul web 2.0, modificando lo schema classico d’uso del mezzo e passando da utente “lettore” a utente “produttore”: si potrebbe quasi porre la domanda “Chi non ha mai scritto un commento su un social network? Chi non ha mai caricato un video su una piattaforma di video sharing? Chi non ha mai condiviso un file su un sito?”. Il presente lavoro si propone di illustrare le problematiche dell’acquisizione del traffico di rete con particolare focus sui dati che transitano attraverso protocolli cifrati: infatti, l’acquisizione di traffico di rete si rende necessaria al fine di verificare il contenuto della comunicazione, con la conseguenza che diventa impossibile leggere il contenuto transitato in rete in caso di traffico cifrato e in assenza della chiave di decifratura. Per cui, operazioni banali nei casi di traffico in chiaro (come la ricostruzione di pagine html o fotografie) possono diventare estremamente impegnative, se non addirittura impossibile, quando non si sono previsti appositi accorgimenti e in assenza di idonei strumenti. Alla luce di tali osservazioni, il presente lavoro intende proporre una metodologia completa di acquisizione e uno strumento software che agevoli il lavoro di ricostruzione, e quindi verifica, dei dati contenuti nel traffico catturato, anche cifrato. Infine, verranno mostrati dei casi esemplificativi nei quali tale metodologia si rende opportuna (o meglio, necessaria) con test di ricostruzione dei dati eseguiti con il tool SSLTrafficReader.

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Negli anni la funzione dei social network è cambiata molte volte. Alle origini i social network erano uno strumento di connessione tra amici, ora sono siti internet in cui le persone mettono informazioni e quando un social network ha milioni di utenti, diventa un’incredibile sorgente di dati. Twitter è uno dei siti internet più visitati, e viene descritto come “the SMS of internet”, perchè è un social network che permette ai suoi utenti di inviare e leggere messaggi corti, di 140 caratteri, chiamati “tweets”. Con il passare del tempo Twitter `e diventato una fonte fondamentale di notizie. Il suo grande numero di utenti permette alle notizie di espandersi nella rete in modo virale. Molte persone hanno cercato di analizzare il potere dei tweet, come il contenuto positivo o negativo, mentre altri hanno cercato di capire se avessero un potere predittivo. In particolare nel mondo finanziario, sono state avviate molte ricerche per verificare l’esistenza di una effettiva correlazione tra i tweets e la fluttuazione del mercato azionario. L’effettiva presenza di tale relazione unita a un modello predittivo, potrebbe portare allo sviluppo di un modello che analizzando i tweets presenti nella rete, relativi a un titolo azionario, dia informazioni sulle future variazioni del titolo stesso. La nostra attenzione si è rivolata alla ricerca e validazione statistica di tale correlazione. Sono stati effettuati test su singole azioni, sulla base dei dati disponibili, poi estesi a tutto il dataset per vedere la tendenza generale e attribuire maggior valore al risultato. Questa ricerca è caratterizzata dal suo dataset di tweet che analizza un periodo di oltre 2 anni, uno dei periodi più lunghi mai analizzati. Si è cercato di fornire maggior valore ai risultati trovati tramite l’utilizzo di validazioni statistiche, come il “permutation test”, per validare la relazione tra tweets di un titolo con i relativi valori azionari, la rimozione di una percentuale di eventi importanti, per mostrare la dipendenza o indipendenza dei dati dagli eventi più evidenti dell’anno e il “granger causality test”, per capire la direzione di una previsione tra serie. Sono stati effettuati anche test con risultati fallimentari, dai quali si sono ricavate le direzioni per i futuri sviluppi di questa ricerca.

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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.

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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.

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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.

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Farm animals may serve as models for evaluating social networks in a controlled environment. We used an automated system to track, at fine temporal and spatial resolution (once per minute, +/- 50 cm) every individual in six herds of dairy cows (Bos taurus). We then analysed the data using social network analyses. Relationships were based on non-random attachment and avoidance relationships in respect to synchronous use and distances observed in three different functional areas (activity, feeding and lying). We found that neither synchrony nor distance between cows was strongly predictable among the three functional areas. The emerging social networks were tightly knit for attachment relationships and less dense for avoidance relationships. These networks loosened up from the feeding and lying area to the activity area, and were less dense for relationships based on synchronicity than on median distance with respect to node degree, relative size of the largest cluster, density and diameter of the network. In addition, synchronicity was higher in dyads of dairy cows that had grown up together and shared their last dry period. This last effect disappeared with increasing herd size. Dairy herds can be characterized by one strongly clustered network including most of the herd members with many non-random attachment and avoidance relationships. Closely synchronous dyads were composed of cows with more intense previous contact. The automatic tracking of a large number of individuals proved promising in acquiring the data necessary for tackling social network analyses.