Post on 07-Jul-2015
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La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
The Italian Hate Map La mappa italiana dell’intolleranza
Cataldo Musto, Ph.D. Dipartimento di Informatica - Università degli Studi di Bari
SWAP Research Group
Matera, 25 Novembre 2014
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Un minuto sul Web.
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Information Overload
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Un minuto sul Web.
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
I social network hanno cambiato le nostre abitudini
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Twitter: alcuni dati
● 904 milioni di account
– 232 milioni di account attivi
– 11 nuovi account creati al secondo
● 175 milioni di tweet al giorno
● In Italia
– 10 milioni di account attivi
– 35% attivi, 64% da mobile (sopra la media)
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Information Overload: ostacolo o opportunità?
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Intolleranza: alcuni dati
● Nel 2013, In Italia
– 68 donne vittime di femminicidio
– Il 75% dei gay ha subito forme di discriminazione
– Il 28% dei giovani ha subito cyberbullismo
– Il 45% dei giovani ha atteggiamenti xenofobi
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La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
The Italian Hate Map
Obiettivo: Analizzare le conversazioni che avvengono quotidianamente sui
social network per
individuare le aree del paese dove si registrano più
comportamenti intolleranti.
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
The Italian Hate Map
Il team
Silvia Brena
Maurizio Binetti
Giovanni Semeraro
Cataldo Musto
Vittorio Lingiardi
Nicola Carone
Marilisa d’Amico
Viola Rastrelli
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
The Italian Hate Map Metodologia
Connessione ai Social Network
Estrazione dei
Contenuti
Individuazione dei Tweet a
sfondo intollerante
Localizzazione dei Tweet
Costruzione delle Mappe
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Connessione ai Social Network Step 1
Estrazione dei contenuti da Twitter, utilizzando le API ufficiali.
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Estrazione dei Contenuti Step 2
Omofobia
Antisemitismo
Razzismo
Violenza contro le Donne
Disabilità
Definizione di cinque dimensioni dell’intolleranza.
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Estrazione dei Contenuti Step 2
Come selezionare i contenuti da estrarre, data una dimensione?
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Estrazione dei Contenuti Step 2
Come selezionare i contenuti da estrarre, data una dimensione?
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Estrazione dei Contenuti Step 2
Lessico di
Riferimento
47 parole chiave
definito dal gruppo di psicologi dell’Università di Roma
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Risultati Gennaio – Ottobre 2014
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Individuazione dei Tweet intolleranti Step 3
Problemi
Semantica Ambigua
Sentiment Positivo
Tweet non Geolocalizzati
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Individuazione dei Tweet intolleranti Problema: Semantica Ambigua
Entrambi contengono la parola chiave «nano»
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Individuazione dei Tweet intolleranti
Solo il primo è un tweet di natura intollerante!
Problema: Semantica Ambigua
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Individuazione dei Tweet intolleranti
Entrambi contengono la parola chiave «nano»
Problema: Sentiment Positivo
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
Individuazione dei Tweet intolleranti
Solo il primo è un tweet di natura intollerante!
Problema: Sentiment Positivo
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
● Filtrare l’insieme dei tweet, eliminando
– Tweet con semantica ambigua
● Utilizzo di algoritmi di analisi semantica dei contenuti;
– Tweet che esprimono un sentiment positivo
● Utilizzo di algoritmi di sentiment analysis;
– Tweet non geolocalizzati
Soluzione Individuazione dei Tweet intolleranti
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Risultati (filtrati)
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Costruzione delle Mappe Razzismo
Basate sulla tecnologia open source OpenStreetMap (http://www.openstreetmap.org)
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● Evidenza dell’efficacia delle strategie di analisi ed estrazione di Big Data
● Sinergia tra gruppi di ricerca eterogenei;
● Progetto ancora in corso
– 5000 euro raccolti su Limoney.it (piattaforma di Crowdsourcing)
– Collaborazione con la Regione Puglia
● Mappe rese disponibili in formato Open Data e donate alle pubbliche amministrazioni
– Predisposizione di attività di prevenzione e recupero, progettate su misura per il territorio;
Conclusioni The Italian Hate Map
La Rete e il fattore C competenze, consapevolezze, conoscenze
http://www.di.uniba.it/~swap/musto
cataldo.musto@uniba.it
@cataldomusto
Cataldo Musto, Ph.D.
Grazie!