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Giovanni Semeraro, Cataldo Musto !Università degli Studi di Bari ‘Aldo Moro’ - SWAP Research Group

Stati Generali dell’Innovazione Todi, 22.03.2014

“Social Media, Ragazzi e Cyberbullismo”

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La semplice ricerca keyword-based dei tweet a sfondo discriminatorio non è sufficiente

#nano

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#nano

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Deep Content Analyticspipeline

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Input tweets

+ Lessico prodotto dall’Università di

Roma

Deep Content Analyticspipeline

X X X X

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Input tweets

+ Lessico prodotto dall’Università di

Roma

Deep Content Analyticspipeline

#ricchione#storpio

#puttana#negro

#mignotta

X X X X

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Step 1 Social Extractors

individuano ed estraggono i

contenuti a sfondo intollerante prodotti

sulle Reti sociali !

Vengono estratti solo i tweet

geolocalizzati

Deep Content Analyticspipeline

X X X X

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Step 2 Semantic Taggers elaborano i contenuti

intolleranti ed individuano i concetti

più rilevanti menzionati nel testo

!Output:

semantics-aware content representation

Deep Content Analyticspipeline

X X X X

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Step 3 SASA

(Semantics-Aware Sentiment Analysis)

!Comprende il ‘sentiment’

convogliato dai contenuti intolleranti

!!!

Contributions

Deep Content Analyticspipeline

X X X X

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Step 4 Intolerance Detectors

utilizzano il lessico di input, le informazioni

sul sentiment e i concetti estratti dai

tweet per classificare i

contenuti rispetto alle dimensioni

dell’ intolleranza (temi) di interesse

Deep Content Analyticspipeline

X X X X

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Deep Content Analyticspipeline

Step 5 !Multimodal Open

Data Output i contenuti intolleranti geolocalizzati vengono visualizzati e messi a disposizione delle PA

in formato Open Data

X X X X

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Caso di Studio

4 dimensioni dell’intolleranzaOmofobia - Razzismo - Violenza sulle donne - Disabilità

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Caso di Studio

Monitoraggio Preliminareoltre 200.000 tweet estratti

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Risultati PreliminariOmofobia

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tweet “negativi” (66.791)

tweet “positivi” (19.308)

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Risultati PreliminariOmofobia

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in memoriam

Aaron Swartz Enzo Roberto Tangari

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