The Italian Hate Map - Matera

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


Un minuto sul Web.


Information Overload


Un minuto sul Web.


I social network hanno cambiato le nostre abitudini


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)


Information Overload: ostacolo o opportunità?


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


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.


The Italian Hate Map

Il team

Silvia Brena

Maurizio Binetti

Giovanni Semeraro

Cataldo Musto

Vittorio Lingiardi

Nicola Carone

Marilisa d’Amico

Viola Rastrelli


The Italian Hate Map Metodologia

Connessione ai Social Network

Estrazione dei

Contenuti

Individuazione dei Tweet a

sfondo intollerante

Localizzazione dei Tweet

Costruzione delle Mappe


Connessione ai Social Network Step 1

Estrazione dei contenuti da Twitter, utilizzando le API ufficiali.


Estrazione dei Contenuti Step 2

Omofobia

Antisemitismo

Razzismo

Violenza contro le Donne

Disabilità

Definizione di cinque dimensioni dell’intolleranza.



Come selezionare i contenuti da estrarre, data una dimensione?



Lessico di

Riferimento

47 parole chiave

definito dal gruppo di psicologi dell’Università di Roma


Risultati Gennaio – Ottobre 2014


Individuazione dei Tweet intolleranti Step 3

Problemi

Semantica Ambigua

Sentiment Positivo

Tweet non Geolocalizzati


Individuazione dei Tweet intolleranti Problema: Semantica Ambigua

Entrambi contengono la parola chiave «nano»


Individuazione dei Tweet intolleranti

Solo il primo è un tweet di natura intollerante!

Problema: Semantica Ambigua



Entrambi contengono la parola chiave «nano»

Problema: Sentiment Positivo



Solo il primo è un tweet di natura intollerante!

Problema: Sentiment Positivo


● 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


Risultati (filtrati)


Costruzione delle Mappe Razzismo

Basate sulla tecnologia open source OpenStreetMap (http://www.openstreetmap.org)

http://www.openstreetmap.org/


● 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


http://www.di.uniba.it/~swap/musto

[email protected]

@cataldomusto

Cataldo Musto, Ph.D.

Grazie!

http://www.wister.it/



mailto:[email protected]

The Italian Hate Map - Matera

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