Semantica e Sentiment nel Web

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Semantica e Sentiment nel Web"

Transcript

1 Semantica e Sentiment nel Web Informatica per le Scienze del Linguaggio Prof. Cristiano Chesi Dipartimento di Scienze della Comunicazione Università degli Studi di Siena Carlotta Gaggiotti Emanuele Musca

2 0. INTRODUZIONE La comunicazione tra uomo e macchina sta diventando, negli ultimi anni, una realtà sempre più tangibile. Se fino a qualche decade fa, l'idea di conversare con un'intelligenza artificiale, era materia per romanzi di fantascienza, oggi è molto frequente interpellare un'assistente vocale per smartphone, come Siri, per i più svariati motivi: per una rapida ricerca sulla rete, per avviare un'applicazione o, semplicemente, per farsi una risata con gli amici (Siri conosce addirittura il Conte Mascetti). La tendenza all'integrazione della tecnologia nella vita di tutti giorni attraverso Pervasive ed Ubiquitus Computing rende necessaria una responsività sempre maggiore delle AI nei confronti delle espressioni umane. Un recente esempio di evoluzione nella tecnica e nella tecnologia è Cleverbot: Cleverbot ha partecipato a un test di Turing insieme con degli umani durante il festival Techniche2011 all'iit Guwahati in India, il 3 settembre I risultati dei 1334 voti sono stati annunciati il 4 settembre Cleverbot è stato giudicato essere al 59,3% umano. Gli umani partecipanti hanno raggiunto appena il 63,3%. Un punteggio del 50% o superiore è spesso considerato un superamento del Test. wikipedia Chiacchierando con l'ai sopracitata non si ha la sensazione di parlare ad un software inanimato ma, piuttosto, di essere alle prese con un ragazzino dispettoso e, se vogliamo, anche un po' stupido. Benchè questo tipo di interazione sia arrivata oggi ad ottimi livelli di fluidità la strada per la comprensione del linguaggio naturale, da parte delle macchine, è ancora lunga. Lo sviluppo delle nuove AI deve andare di pari passo con uno studio attento della linguistica in modo da rendere questi strumenti, non soltanto precisi, ma anche realistici.

3 1. MOTORI DI RICERCA SEMANTICI

4 1.1 Semantica nel web In ambito informatico il termine semantica viene usato per indicare diverse situazioni: -semantica nel senso di Semantic Web: ridefinire e ristrutturare i dati su Web in modo che il loro significato sia accessibile non solo a utenti umani (come avviene per il Web attuale), ma anche a programmi che li utilizzano per manipolarli, integrarli, renderli disponibili per diverse applicazioni. -semantica nel senso di approcci probabilistici (search analisys e simili). Il significato emerge da complicati ragionamenti sulle occorrenze e co-occorenze di elementi linguistici (o anche non linguistici); -semantica intesa come analisi del testo che vada oltre i caratteri di cui è composto. -semantica come sinonimo di semantica lessicale. I significati e le relazioni fra di essi vengono ricercati in dizionari e ontologie. Motori di ricerca tradizionali: I motori di ricerca tradizionali vengono definiti sintattici o lessicali poiché eseguono una ricerca nei siti indicizzati delle parole digitate dall utente. Ogni motore di ricerca si serve di programmi chiamati spiders. Compito degli spiders è quello di leggere il contenuto testuale dei vari siti web estraendo le parole che meglio ne rappresentano i contenuti e di memorizzare i link che riportano ad altre pagine aggiungendoli ai risultati dei siti da visitare. Data una lista di keywords questo processo a catena permette di ottenere un enorme quantità di risultati per ogni ricerca, compito dell utente rimane la cernita di tutto il materiale in cerca della risposta che più si adatta alle proprie aspettative. Il motore di ricerca semantico: Un motore di ricerca semantico è uno strumento capace di risolvere query complesse prendendo in considerazione il significato logico della frase e il contesto in cui le parole sono collocate. L input fornito dall utente non sarà più una lista di keyword, ma una frase o una domanda a partire dalla quale il motore sarà capace di estrarre i concetti rilevanti, disambiguarli se necessario, e utilizzare una serie di query per costruire la lista dei risultati richiesti. L ambizione della ricerca semantica è quella di riuscire ad avvicinarsi il più possibile al sistema di apprendimento umano in cui gli argomenti non vengono solamente memorizzati ma principalmente reinterpretati secondo un processo cognitivo di estrapolazione del significato. Secondo questa prospettiva un motore di ricerca potrebbe fornire risposte simili a quelle ricevute da un essere umano. Aspetto linguistico e ambiguità semantica: Nella realizzazione di un motore di ricerca semantico l aspetto linguistico è imprescindibile, in primo luogo a causa dell ambiguità semantica presente in ciascuna lingua. Con l espressione ambiguità semantica si intende la proprietà polisemica di parole il cui significato è totalmente dipendente dal contesto. Per riuscire a superare questo problema è possibile avvalersi di uno strumento come Word Net capace di suddividere i vari termini nei relativi synset ( sinonimi descritti da una sola definizione) e facilitarne la collocazione semantica all interno di una frase ponendo in relazione i vari termini che la compongono. Motori semantici oggi: Il più famoso tra i presunti motori semantici probabilmente è BING (www.bing.com) della Microsoft, nato nel 2009, anche se non tutti sono concordi nel definirlo semantico. Nel marzo 2012 anche il search executive di Google (www.google.it) Amit Singhal (www.google.it) ha comunicato al Wall Street Journal la svolta semantica del motore di ricerca più utilizzato al mondo. Lo strumento più efficiente intanto sembra essere WolframAlpha (www.wolframalpha.com), che è in grado di proporre direttamente delle risposte a domande (in inglese) inerenti principalmente argomenti scientifici invece che offrire una lista di collegamenti ad altri siti web. E inoltre in grado di elaborare input in linguaggio matematico oltre che in linguaggio

5 naturale (ovvero possiede anche le funzionalità di una calcolatrice scientifica); ad esempio, digitando una funzione otteniamo come output il suo grafico con i relativi zeri. Prospettive: Oggi non è ancora possibile pensare ad un motore di ricerca semantico per tutto il web, mentre è possibile per settori che analizzano contesti specifici implementando soluzioni che consentano di ottenere risultati migliori rispetto ai comuni motori di ricerca. Per alcuni settori, definito un contesto specifico, è possibile implementare delle soluzioni che permettano di analizzare i dati in maniera precisa e puntuale.

6 2. SENTIMENT ANALYSIS

7 2.1 Potenzialità dell analisi semantica: Sentiment Analysis L'analisi semantica di un testo permette di comprendere e catalogare correttamente le informazioni e gli argomenti in esso contenute. Nell'ultimo decennio, il concetto di reputazione on-line ha iniziato a ricoprire un ruolo sempre più importante. Aziende, personalità e politici pongono sempre più attenzione alla comunicazione on-line ed al monitoraggio del dibattito autonomo che gli utenti sviluppano in rete riguardo, ad esempio, a prodotti, servizi e idee politiche.l'atteggiamento e la disposizione degli utenti diventa indice di popolarità e affidabilità. Il gradimento del pubblico diventa successo. Oggi, per analizzare la reputazione sul web serve una approfondita conoscenza informatica, tempo, conoscenze linguistiche e un monitoraggio attento di numerosissime fonti. Compiere manualmente la gestione di un tale quantitativo di informazioni creerebbe seri problemi. L'Analisi del Sentiment (Opinion Mining) si riferisce all'applicazione ed all elaborazione del linguaggio naturale, della linguistica computazionale e dell'analisi del testo per identificare ed estrarre informazioni nei materiali in esame che possono essere i più svariati. Internet mette a disposizione dei motori di ricerca un enorme quantità di pareri, commenti e opinioni provenienti da differenti ambiti socio-culturali: un tesoro di informazioni per chi (o cosa) sa come trattarli. Sul mercato esistono molti strumenti che svolgono l analisi del sentiment su documenti raccolti dal Web dichiarando livelli di precisione elevati. Tra i più conosciuti: Cogito, Sysomos, JiveSBS, Radian6, Content Analizer, Liquida, BlogMeter, BrandWATCH, Sentimetrix, Attentio, Reputation Manager, BuzzMetrix/NHIncite, Lithium, QLIK View, TweetFeel, SAS Teragram, Truecast/Visible Intelligence, Cream, BuzzLogic. 2.2 Polarità In sentiment analysis, one fundamental problem is to recognize whether given text expresses positive or negative evaluation. Such property of text is called polarity. In generale, la sentiment analysis mira a determinare l'atteggiamento di un autore rispetto a qualche argomento o la polarità complessiva contestuale di un documento. L'atteggiamento può essere il suo giudizio, la sua valutazione, lo stato affettivo (stato emotivo dell'autore durante la scrittura) o la comunicazione emotiva prevista (l'impatto emotivo che l'autore desidera avere sul lettore). Esistono svariati metodi per classificare la polarità di un testo ovvero per determinare se il parere espresso in un documento, una frase o una parola è positivo, negativo, o neutro. Nobuhiro Kaji e Masaru Kitsuregawa dell Institute of Industrial Science dell'università di Tokyo individuano alcuni di questi metodi per estrapolare il valore di polarità da grandi quantità di testo: - Chi-square based polarity value - PMI based polarity value - Thesaurus based approach - Corpus based approach Un altro importante discrimine è la capacità del sistema di identificare la soggettività / oggettività di un'enunciato, compito che può essere più complesso rispetto alla classificazione della polarità: l'oggettività di un documento può contenere frasi soggettive come, ad esempio, opinioni o citazioni, e la soggettività di parole e frasi può dipendere dal loro contesto.

8 2.3 WISPO, Qualità dei dati,clearing e Pruning. Un gruppo di ricerca del Dipartimento di Elettronica ed Informazione del Politecnico di Milano sta realizzando uno strumento informatico per la sentiment analysis nei social media. Il nome scelto per il tool è WISPO e l ambizione dei suoi creatori è quella di monitorare Twitter, TripAdvisor e LonelyPlanet per misurare il sentiment dei commenti degli utenti relativamente alla città di Milano. Molti dei dati raccolti da strumenti di Opinion Mining come Wispo provengono da siti di microblogging ed è molto probabile che siano scritti in modo informale, con errori sintattici, grammaticali e ortografici, con l impiego di slang e forme espressive tipiche dei nuovi social media; è necessario che questi testi vengano puliti dalle parti inutili e tradotti in modo da renderli interpretabili da una macchina ed aumentare di conseguenza le performance dell analisi del sentiment. Questa attività è detta di clearing e pruning, e il modulo che la implementa è un insieme di task con funzioni specifiche. Architettura del modulo clearing e pruning di WISPO 2.4 Sarcasmo e Ironia La capacità di identificare sarcasmo ed ironia ha recentemente attratto molta attenzione. Numerosi sistemi, soprattutto quelli che si occupano di Opinion Mining e Sentiment Analysis, tendono a migliorare il loro rendimento nell'arduo compito dell'identificazione del sarcasmo. Uno dei maggiori problemi riscontrato nella funzione di identificazione dell'ironia è l'assenza di accordo tra ricercatori ed esperti del settore su come definire formalmente una struttura dell'ironia e del sarcasmo. Molte teorie impegnate nella spiegazione di questo fenomeno concordano nell'affermare che sia impossibile formulare una una definizione formale di sarcasmo e ironia. È ritenuto plausibile che questi termini siano, in effetti, dinamici ed in continuo cambiamento e che, il sarcasmo, abbia differenti connotazioni dipendenti da cause regionali e sociali. A causa di questi motivi risulta difficile, se non impossibile, creare una definizione adeguata ad addestrare un motore di ricerca o una A.I. Il problema dell'identificare l'ironia diventa ancora più consistente se rapportato all'ambito dell'opinion mining. Un lavoro che si fonda sul giudizio delle presone non può trascendere da esso o, addirittura, stravolgerne il senso. Basti pensare che molti esseri umani hanno difficoltà nel comprendere affermazioni sarcastiche.

9 3. WHAT SENTIMENT ON NETWORK

10 Dalla collaborazione di due giovani azienda senesi, In.Fact e Quest-it, è nato un strumento che si propone di analizzare la reputazione nel web dei clienti sfruttando la sentiment analysis, il suo nome è Whatson. Questo strumento è in grado di riconoscere in significato e l utilizzo delle parole sfruttando un motore semantico e una taratura manuale dei valori. 3.1 Contesto linguistico, personalizzabilità e autoapprendimento Nella società ogni termine, ogni espressione, ogni modo di dire ha un suo specifico significato in ambienti differenti, Whatson è pensato per adattarsi a molti contesti e per individuare ciò di cui si parla, chi ne parla e in che modo se ne parla. Per rendere l analisi precisa, il sistema sfrutta specifici vocabolari settoriali (politico, economico, marketing...). Questi vocabolari sono predisposti da studiosi di comunicazione e sono aperti alle modifiche. Ogni operatore, qualora ve ne fosse il bisogno, potrà ritarare il sistema in autonomia, aggiungendo termini, modificando il sentiment, ampliando il contesto linguistico per rispondere alle specifiche esigenze di ogni cliente. Grazie al machine learning il sistema autoapprenderà e riconoscerà autonomamente le modifiche suggerite. Impatto Nella sua ricerca Whatson fornisce anche un particolare risultato: l'impatto. Si definisce impatto, la quantità di contenuti prodotti da una fonte specifica che sono stati ricondivisi da altri utenti, monitorando cosi anche l interesse e l eco che determinati argomenti hanno presso l opinione pubblica. Analisi del testo per l'assegnazione del sentiment Benchè sia molto complesso fare un esempio proviamo, con il contributo di uno dei programmatori del software ed alcuni screenshot, ad illustrare il funzionamento di una delle funzioni fondamentali di Whatson. Il sistema analizza il testo da un punto di vista morfo sintattico (grammaticale e sintattico). Come vediamo nello screenshot, sotto ogni parola, il sistema evidenzia il tipo grammaticale mentre sopra, con colori uguali, si specificano le dipendenze sintattiche. Ad esempio: Nell'inchiesta MPS ed il fronte d'indagine sono sintagmi preposizionali, quindi le parole che rappresentano un sintagma sono legate tra loro in maniera diretta e dipendono l'una dall'altra per determinare i significati e il sentiment.

11 Il processo di disambiguazione semantica consiste nel determinare quale dei significati presenti nei dizionari deve assumere la parola in esame in quello specifico contesto. Prendiamo ad esempio la parola "banda" : nel secondo screenshot il sistema identifica, come significato corretto per la parola banda, il significato legato al dominio semantico della "legge, giurisprudenza", ovvero il significato associato ai seguenti sinonimi "banda, clan, combriccola, congrega, cricca, gang, ganga, genia, ghenga". Come possiamo notare dal terzo screenshot, il sistema sceglie tra undici diversi possibili significati (contesti semantici).

12 Questa operazione di discernimento dei significati viene effettuata per ogni parola, attraverso un algoritmo iterativo di massimizzazione della likelihood complessiva di tutto il testo. Oltre a questo algoritmo di base Whatson ha molte varianti che gli consentono tener conto dell'ambient (indicazione date dall'utente) e delle mancanze di dati nei dizionari. Il processo di disambiguazione semantica è fondamentale per il sentiment. Se la parola banda venisse disambiguata come la banda musicale, potrebbe avere un sentiment positivo invece che negativo! Dunque è proprio questo processo che porta ad una buona o cattiva attribuzione del sentiment. Molti competitors utilizzano dizionari generici senza distinzione dei contesti semantici e senza algoritmi per la disambiguazione semantica. Nel caso uno di questi software si trovasse di fronte alla parola "sequestro" la polarizzerebbe negativamente in maniera assoluta, mentre Whatson ha la capacità di provare a capire se si tratta, ad esempio, di sequestro dei beni della mafia o di sequestro di persona ed assegnare alla frase un'accezione di sentiment adeguata.

13 4. CONCLUSIONI L'applicazione della semantica conferisce al software una sorta di intenzionalità destinata a migliorare l'estetica dell'interazione e a rendere i programmi più interessanti e fruibili. Se fino a ieri i comuni motori di ricerca ci hanno consentito di analizzare il materiale sul web in maniera quantitativa, oggi la linguistica computazionale, ed in particolare i motori di ricerca semantici, ci consentono di farlo in maniera qualitativa. Abbiamo la possibilità di osservare l'enorme flusso di informazione con la velocità di una macchina e la capacità di valutazione di un uomo. Le prospettive future sono molteplici, l'integrazione di semantica e Web apre un ampio ventaglio di possibilità: potremo aggiungere alle nostre pagine un senso compiuto, un significato che va oltre le parole scritte, una personalità che può aiutare ogni motore di ricerca ad individuare ciò che stiamo cercando semplicemente perché lo è, scartando, di fatto, gli altri che non soddisfano la nostra richiesta. Tutto questo non in virtù di sistemi di intelligenza artificiale, ma semplicemente in virtù di una marcatura dei documenti, di un linguaggio gestibile da tutte le applicazioni e dell'introduzione di vocabolari specifici, ossia insiemi di frasi alle quali possano associarsi relazioni stabilite fra elementi marcati. wikipedia

14 BIBLIOGRAFIA Ficetola Francesco - Semantica: un sistema per l indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici - Tesi di Laurea Specialistica Università degli Studi di Napoli Filatova Elena - Irony and Sarcasm: Corpus Generation and Analysis Using Crowdsourcing - Computer and Information Science Department - Fordham University Garbugli Daniele Metodologia per l aggiornamento continuo di una rete semantica orientata alla sentiment analysis nei social media. Tesi di laurea magistrale Milano, Marzo 2011 Kaji Nobuhiro and Kitsuregawa Masaru - Building Lexicon for Sentiment Analysis from Massive Collection of HTML Documents Institute of Industrial Science, University of Tokyo Lazzari, Bianchi, Cadei, Chesi e Maffei (2010) Informatica umanistica. McGraw-Hill Odnopozov Boris - Polarity and Sentiment Analysis - Tel-Aviv Univercity NLP Seminar By Prof. Nachum Dershowiz

15 SITOGRAFIA Cos'è la Sentiment Analysis - articolo L'Ironia non ci spaventa Imprenditori.it Sentiment Analysis : WebFeel Social media analysis e l'evoluzione dei social network: l'opinione di Vincenzo Cosenza Il web semantico e la teoria dei codici semantici: come rendere più "intelligenti" i motori di ricerca intelligenti-i-motori-di-ricerca WHATSON what sentiment on network

16 Carlotta Gaggiotti Emanuele Musca

Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale. Analisi esplorative di dati testuali

Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale. Analisi esplorative di dati testuali Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale Analisi esplorative di dati testuali Il text mining: una definizione Data mining per dati destrutturati ovvero documenti codificati in linguaggio

Dettagli

Question Answering e semantica Tecnologie emergenti per le imprese. IKL 08 - Intercultural Knowledge Landscapes

Question Answering e semantica Tecnologie emergenti per le imprese. IKL 08 - Intercultural Knowledge Landscapes Question Answering e semantica Tecnologie emergenti per le imprese Cos è QuestIT? QuestIT nasce nell ambito di attività di ricerca in Intelligenza Artificiale presso il Dipartimento di Ingegneria dell

Dettagli

Indagini statistiche attraverso i social networks

Indagini statistiche attraverso i social networks Indagini statistiche attraverso i social networks Agostino Di Ciaccio Dipartimento di Scienze Statistiche Università degli Studi di Roma "La Sapienza" SAS Campus 2012 1 Diffusione dei social networks Secondo

Dettagli

WOSM (World Open Source Monitoring): Il migliore sistema al mondo di media intelligence

WOSM (World Open Source Monitoring): Il migliore sistema al mondo di media intelligence 1 WOSM (World Open Source Monitoring): Il migliore sistema al mondo di media intelligence WOSM è un sistema di media monitoring unico al mondo. Restituisce percorsi di lettura dei dati trasversali, fruibili,

Dettagli

Semantica: un sistema per l indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici

Semantica: un sistema per l indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici Tesi di laurea Semantica: un sistema per l indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici Anno Accademico 2007/2008 Relatori Ch.mo prof. Angelo

Dettagli

1 gennaio 25 ottobre 2015. @blogmeter

1 gennaio 25 ottobre 2015. @blogmeter 1 gennaio 25 ottobre 2015 @blogmeter Blogmeter: chi siamo Dal 2007 leader in Italia nella social media intelligence (SMI) 150+ report realizzati nel 2014 110+ clienti nel 2014 3 sedi: Milano, Roma e Torino

Dettagli

Introduzione all Information Retrieval

Introduzione all Information Retrieval Introduzione all Information Retrieval Argomenti della lezione Definizione di Information Retrieval. Information Retrieval vs Data Retrieval. Indicizzazione di collezioni e ricerca. Modelli per Information

Dettagli

Abstract. Paolo Rocca Comite Mascambruno 1

Abstract. Paolo Rocca Comite Mascambruno 1 Paolo Rocca Comite Mascambruno 1 Abstract La progressiva diffusione dei social network, sia generalisti (quali Twitter, Facebook o Google+, la recente piattaforma messa a punto da Google) sia specializzati

Dettagli

Venexia. Fammi la tua domanda...

Venexia. Fammi la tua domanda... Venexia Fammi la tua domanda... Venexia chi sei? Risposta: Io sono Venexia e appartengo alla settima generazione d intelligenze artificiali sviluppate dagli ilabs. Domande collegate: puoi raccontarmi la

Dettagli

SEO: le fondamenta del marketing digitale

SEO: le fondamenta del marketing digitale SEO: le fondamenta del marketing digitale e-book a cura di Andrea Roversi, Note introduttive Alleghiamo in questo e-book alcuni principi guida legati al SEO (Search Engine Optimization). Lo sviluppo accurato

Dettagli

Introduzione alla Linguistica Computazionale

Introduzione alla Linguistica Computazionale Introduzione alla Linguistica Computazionale Salvatore Sorce Dipartimento di Ingegneria Chimica, Gestionale, Informatica e Meccanica Ludici Adattati da Alessandro Lenci Dipartimento di Linguistica T. Bolelli

Dettagli

Breve descrizione del prodotto

Breve descrizione del prodotto Breve descrizione del prodotto 1. Il software AquaBrowser Library...2 1.1 Le funzioni di Search Discover Refine...3 1.2 Search: la funzione di ricerca e di presentazione dei risultati...3 1.2.1 La configurazione

Dettagli

Linguaggi e Paradigmi di Programmazione

Linguaggi e Paradigmi di Programmazione Linguaggi e Paradigmi di Programmazione Cos è un linguaggio Definizione 1 Un linguaggio è un insieme di parole e di metodi di combinazione delle parole usati e compresi da una comunità di persone. È una

Dettagli

RICERCA DELL INFORMAZIONE

RICERCA DELL INFORMAZIONE RICERCA DELL INFORMAZIONE DOCUMENTO documento (risorsa informativa) = supporto + contenuto analogico o digitale locale o remoto (accessibile in rete) testuale, grafico, multimediale DOCUMENTO risorsa continuativa

Dettagli

Analisi dei dati destrutturati in italiano per Oracle Endeca

Analisi dei dati destrutturati in italiano per Oracle Endeca 01.net 13-FEB-2013 Collaboration Analisi dei dati destrutturati in italiano per Oracle Endeca Merito dell integrazione con la piattaforma Iride di Almawave, che unisce le funzionalità di Information discovery

Dettagli

SenTaClAus - Sentiment Tagging & Clustering Analysis on web & social contents

SenTaClAus - Sentiment Tagging & Clustering Analysis on web & social contents Via Marche 10 56123 Pisa Phone +39.050.552574 Fax +39.1782239361 info@netseven.it - www.netseven.it P.IVA 01577590506 REGIONE TOSCANA POR CReO FESR 2007 2013 LINEA D INTERVENTO 1.5.a - 1.6 BANDO UNICO

Dettagli

AREA LINGUISTICO - ARTISTICO ESPRESSIVA ITALIANO

AREA LINGUISTICO - ARTISTICO ESPRESSIVA ITALIANO AREA LINGUISTICO - ARTISTICO ESPRESSIVA ITALIANO TRAGUARDI PER LO SVILUPPO DELLE COMPETENZE AL TERMINE DELLA SCUOLA SECONDARIA DI PRIMO GRADO L alunno è capace di interagire in modo efficace in diverse

Dettagli

Misurare i SOCIAL MEDIA

Misurare i SOCIAL MEDIA www.blogmeter.it Misurare i SOCIAL MEDIA Vincenzo Cosenza @vincos 1 Agenda Il panorama dei social media nel mondo e in Italia Il ROI dei Social Media Un framework per la misurazione e le tecniche di misurazione.

Dettagli

Fondamenti di Informatica 7. Linguaggi di programmazione

Fondamenti di Informatica 7. Linguaggi di programmazione I linguaggi di alto livello Fondamenti di Informatica 7. Linguaggi di programmazione Introduzione alla programmazione Caratteristiche dei linguaggi di programmazione I linguaggi di programmazione di alto

Dettagli

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea Specialistica in Informatica (classe 23/S: Informatica) Corso di Laurea Specialistica in Tecnologie Informatiche (classe 23/S: Informatica)

Dettagli

2014 Vidierre. Media Analysis

2014 Vidierre. Media Analysis Media Analysis 1 1. The world is our media source Sviluppiamo tecnologie e soluzioni olistiche di monitoraggio media in grado di esaminare il più ampio spettro delle fonti aperte, web, tv, stampa e radio.

Dettagli

AREA DELLE COMPETENZE LINGUISTICHE

AREA DELLE COMPETENZE LINGUISTICHE AREA DELLE COMPETENZE LINGUISTICHE PREMESSA 1. Il ruolo dell area nell Istruzione e Formazione Tecnica Superiore Le Unità Capitalizzabili dell area delle competenze linguistiche hanno la finalità di sviluppare,

Dettagli

Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 12

Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 12 Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 12 Nella lezione precedente: In realtà non tutto il data mining è dettato dagli interessi economici (commercial) data mining Abbiamo visto risvolti commerciali

Dettagli

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica)

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica) Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea Magistrale in Informatica CLASSE LM18 (Informatica) Manifesto degli Studi A.A. 2015-2016 (Regolamento didattico

Dettagli

Per questo motivo l'attività online è da considerarsi come parte imprescindibile di quella in presenza.

Per questo motivo l'attività online è da considerarsi come parte imprescindibile di quella in presenza. CORSO DI FORMAZIONE Insegnare e apprendere con i SocialMedia e gli Ambienti didattici 2.0 Ricordo a tutti quanti che le lezioni in presenza avranno un taglio teorico ma anche operativo dal momento che

Dettagli

Tassonomia Web Spam GIUGNO 2005

Tassonomia Web Spam GIUGNO 2005 Prefazione: Questo documento si basa sull originale Web Spam Taxonomy firmato da alcuni ricercatori del dipartimento di Computer Science della Stanford University e pubblicato ad Aprile 2005. Tassonomia

Dettagli

Search Engine Optimization (SEO) up-grade ottobre 2013

Search Engine Optimization (SEO) up-grade ottobre 2013 marketing highlights Search Engine Optimization (SEO) up-grade ottobre 2013 A cura di: dott. Fabio Pinello dott. Dario Valentino La Search Engine Optimization (SEO) individua le attività da mettere in

Dettagli

Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale. Analisi esplorative di dati testualilezione

Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale. Analisi esplorative di dati testualilezione Text mining ed analisi di dati codificati in linguaggio naturale Analisi esplorative di dati testualilezione 2 Le principali tecniche di analisi testuale Facendo riferimento alle tecniche di data mining,

Dettagli

Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te

Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te Analizzare il listening per monitorare il sentiment e pianificare correttamente l attività di Social Media e Digital Pr Mauro Cunial, Amministratore Delegato

Dettagli

PRESENTAZIONE N #9 OLTRE LA SCRITTURA: IL COMPORTAMENTO NELLA RETE SUI BLOG

PRESENTAZIONE N #9 OLTRE LA SCRITTURA: IL COMPORTAMENTO NELLA RETE SUI BLOG PRESENTAZIONE N #9 OLTRE LA SCRITTURA: IL COMPORTAMENTO NELLA RETE SUI BLOG 16 gennaio 2015 OLTRE LA SCRITTURA: IL COMPORTAMENTO NELLA RETE SUI BLOG Introduzione Le attività dei blogger I social influencer

Dettagli

Introduzione all Information Retrieval

Introduzione all Information Retrieval Corso di Web Mining & Retrieval Introduzione all Information Retrieval (a.a. 2008-2009) Roberto Basili 1 Outline Accesso e Ricerca delle informazioni distribuite Il processo di base dell IR Rilevanza Applicazioni

Dettagli

Webinar. Usabilità a parole: valorizzare i contenuti delle PA per i motori di ricerca

Webinar. Usabilità a parole: valorizzare i contenuti delle PA per i motori di ricerca Webinar Usabilità a parole: valorizzare i contenuti delle PA per i motori di ricerca Webinar Usabilità a parole: valorizzare i contenuti delle PA per i motori di ricerca Scenario Scenario: I risultati

Dettagli

Tesi disponibili nell ambito del progetto FP7 ARISTOTELE. Tesi disponibili nell ambito del progetto INDUSTRIA 2015 KITE.it

Tesi disponibili nell ambito del progetto FP7 ARISTOTELE. Tesi disponibili nell ambito del progetto INDUSTRIA 2015 KITE.it Tesi disponibili nell ambito del progetto FP7 ARISTOTELE Ambiente collaborativo per il design e l innovazione Il lavoro si concentrerà sullo sviluppo di specifici componenti di un ambiente collaborativo

Dettagli

Quick Introduction T-LAB 9.1. Strumenti per l Analisi dei Testi. Marzo 2014. Copyright 2001-2014 T-LAB by Franco Lancia All rights reserved.

Quick Introduction T-LAB 9.1. Strumenti per l Analisi dei Testi. Marzo 2014. Copyright 2001-2014 T-LAB by Franco Lancia All rights reserved. T-LAB 9.1 Marzo 2014 Quick Introduction Strumenti per l Analisi dei Testi Copyright 2001-2014 T-LAB by Franco Lancia All rights reserved. Website: http://www.tlab.it/ E-mail: info@tlab.it T-LAB is a registered

Dettagli

Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco

Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco Indice - Di cosa si occupa l informatica? - Cosa sono gli algoritmi?

Dettagli

Social media analysis

Social media analysis Social media analysis Alessia D Angelo Social Media Analyst & Account Università di Torino 5 giugno 2014 Chi siamo Leader in Italia nella social media intelligence 500+ progetti realizzati 80 clienti Tecnologie

Dettagli

Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te

Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te Chi, Cosa, Come, Quando e Dove parlano di te Analizzare il listening per monitorare il sentiment e pianificare correttamente l attività di Social Media e Digital Pr Agenda Ci presentiamo! MM One Group

Dettagli

COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ. Luisa Mich, Nicola Zeni

COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ. Luisa Mich, Nicola Zeni COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ DELLA COMUNICAZIONE ONLINE Luisa Mich, Nicola Zeni Schema [Il problema] L efficacia della comunicazione [L approccio]

Dettagli

Tracce di approfondimento per il capitolo 6 La ricerca di informazioni per le scienze umane

Tracce di approfondimento per il capitolo 6 La ricerca di informazioni per le scienze umane Tracce di approfondimento per il capitolo 6 La ricerca di informazioni per le scienze umane Vantaggi e limiti delle folksonomie (difficoltà: *) Nel paragrafo 7.4 è stato introdotto il concetto di social

Dettagli

CAPITOLO 3 Previsione

CAPITOLO 3 Previsione CAPITOLO 3 Previsione 3.1 La previsione I sistemi evoluti, che apprendono le regole di funzionamento attraverso l interazione con l ambiente, si rivelano una risorsa essenziale nella rappresentazione di

Dettagli

Che cos'è e come funziona un motore di ricerca

Che cos'è e come funziona un motore di ricerca Che cos'è e come funziona un motore di ricerca Un motore di ricerca è un sistema automatico che analizza un insieme di dati raccolti e restituisce un indice dei contenuti disponibili, classificandoli in

Dettagli

L Italiano nella classe plurilingue: una didattica per l inclusione

L Italiano nella classe plurilingue: una didattica per l inclusione Università per Stranieri di Siena Accademia dei Lincei, progetto Una nuova didattica L Italiano nella classe plurilingue: una didattica per l inclusione Pisa 27 marzo 2015 Prof.ssa Donatella Troncarelli

Dettagli

Tecniche di web marketing

Tecniche di web marketing Tecniche di web marketing Le tecniche Promotion Marketing Online S.E.M. Email Marketing Contextual Advertising Advergame 2/27 3/27 Promotion Marketing Online Riguarda la promozione dell'immagine dell'azienda

Dettagli

Presentazione Servizio SEO

Presentazione Servizio SEO Presentazione Servizio SEO SEO Search Engine Optimization Introduzione al servizio Il servizio è finalizzato a creare visibilità sui principali motori di ricerca per parole chiave rilevanti coi contenuti

Dettagli

Guida avanzata al web marketing

Guida avanzata al web marketing SEO e SEM Guida avanzata al web marketing Black Hat SEO Marco Maltraversi I motori di ricerca, le directory e l influenza dei social network >> SEO e SEM per un web marketing veramente efficace >> Abilità

Dettagli

WEB MARKETING 2.0. La nuova proposta di implementazione di un progetto Marketing 2.0

WEB MARKETING 2.0. La nuova proposta di implementazione di un progetto Marketing 2.0 WEB MARKETING 2.0 La nuova proposta di implementazione di un progetto Marketing 2.0 È un stato di evoluzione del Web, caratterizzato da strumenti e piattaforme che enfatizzano la collaborazione e la condivisione

Dettagli

Marketing 2.0 Web & social media marketing

Marketing 2.0 Web & social media marketing 1 Marketing 2.0 Web & social media marketing Progetto per lo sviluppo di traffico UTILE sul proprio dominio. Walter Garzena Introduzione 2 Il Web-Marketing 2.0 è caratterizzato da un elevata dinamicità

Dettagli

Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 15

Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 15 Informatica per le discipline umanistiche 2 lezione 15 Nella lezione precedente: In realtà non tutto il data mining è dettato dagli interessi economici (commercial) data mining Abbiamo visto risvolti commerciali

Dettagli

Social Media Marketing: Facebook, Google Plus e Twitter Creato by Stefano Basso il 21 aprile 2014 su comeguadagnareconinternet

Social Media Marketing: Facebook, Google Plus e Twitter Creato by Stefano Basso il 21 aprile 2014 su comeguadagnareconinternet Social Media Marketing: Facebook, Google Plus e Twitter Creato by Stefano Basso il 21 aprile 2014 su comeguadagnareconinternet Il Social Media Marketing è strettamente correlato al SEO (Search Engine Optimization).

Dettagli

Indicazioni pratiche per realizzare una campagna marketing digitale

Indicazioni pratiche per realizzare una campagna marketing digitale Indicazioni pratiche per realizzare una campagna marketing digitale La fase strategia SEO: la scelta delle keyword Questa fase è fondamentale, qualunque attività SEO risulta essere priva di senso se non

Dettagli

Indicizzazione terza parte e modello booleano

Indicizzazione terza parte e modello booleano Reperimento dell informazione (IR) - aa 2014-2015 Indicizzazione terza parte e modello booleano Gruppo di ricerca su Sistemi di Gestione delle Informazioni (IMS) Dipartimento di Ingegneria dell Informazione

Dettagli

Data Mining e Analisi dei Dati

Data Mining e Analisi dei Dati e Analisi dei Dati Rosaria Lombardo Dipartimento di Economia, Seconda Università di Napoli La scienza che estrae utili informazioni da grandi databases è conosciuta come E una disciplina nuova che interseca

Dettagli

Brevi istruzioni su come fare una tesi. I testi riportati sono tratti da: pagina web sul libro di Umberto Eco Come si fa una tesi di laurea

Brevi istruzioni su come fare una tesi. I testi riportati sono tratti da: pagina web sul libro di Umberto Eco Come si fa una tesi di laurea Brevi istruzioni su come fare una tesi I testi riportati sono tratti da: pagina web sul libro di Umberto Eco Come si fa una tesi di laurea L inizio e la fine Una delle prime cose da fare per cominciare

Dettagli

PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO

PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO Modello di PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO Anno Scolastico 2011/2012 Scuola secondaria di 1 grado classe II Referente DSA o coordinatore di classe 1. Dati relativi all alunno Cognome e Nome Stefano Data

Dettagli

What you dream, is what you get.

What you dream, is what you get. What you dream, is what you get. mission MWWG si propone come punto di riferimento nella graduale costruzione di una immagine aziendale all'avanguardia. Guidiamo il cliente passo dopo passo nella creazione

Dettagli

GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE

GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE di K A T H A G E D O R N, A R G U S A S S O C I A T E S MARZO 2 0 0 0 traduzione di: BARBARA WIEL MARIN DICEMBRE 2009 1 GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE

Dettagli

Prime sperimentazioni d'indicizzazione [semi]automatica alla BNCF

Prime sperimentazioni d'indicizzazione [semi]automatica alla BNCF Prime sperimentazioni d'indicizzazione [semi]automatica alla BNCF Maria Grazia Pepe - Elisabetta Viti (Biblioteca nazionale centrale di Firenze) 6. Incontro ISKO Italia Firenze 20 maggio 2013 SOMMARIO

Dettagli

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15 http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Laurea Magistrale L obiettivo della laurea magistrale in Ingegneria informatica (Master of Science

Dettagli

Informatica per le discipline umanistiche e linguistiche

Informatica per le discipline umanistiche e linguistiche Informatica per le discipline umanistiche e linguistiche Roberto Zamparelli (parte prima) Marco Baroni (parte seconda) Precursori nel precedente ordinamento (509): IU B/C/D Informatica Umanistica A (=

Dettagli

Documentazione Demo online

Documentazione Demo online READ-IT Documentazione Demo online ILC-CNR ItaliaNLP Lab Sommario 1 MISURAZIONE DELLA LEGGIBILITÀ DI UN TESTO 2 1.1 Analisi globale della leggibilità 3 1.1.1 Valutazione globale della leggibilità del documento

Dettagli

PROPOSTE PRIMARIA STORIA, SCIENZE PERO BISOGNA ESSERE COLLEGATI IN RETE INTERNET E ISCRIVERSI, ISCRIZIONE GRATIS WWW.PIANETINO.IT

PROPOSTE PRIMARIA STORIA, SCIENZE PERO BISOGNA ESSERE COLLEGATI IN RETE INTERNET E ISCRIVERSI, ISCRIZIONE GRATIS WWW.PIANETINO.IT PROPOSTE PRIMARIA STORIA, SCIENZE PERO BISOGNA ESSERE COLLEGATI IN RETE INTERNET E ISCRIVERSI, ISCRIZIONE GRATIS WWW.PIANETINO.IT MATEMATICA, GEOMETRIA, PIANI CARTESIANO, TRIGONOMETRIA www.ripmat.it MATEMATICA

Dettagli

SCENARIO. Formazione Unindustria Treviso - Business 2.0 LAB

SCENARIO. Formazione Unindustria Treviso - Business 2.0 LAB BUSINESS 2.0 LAB Laboratorio operativo sui nuovi strumenti di Business, Marketing & Reputationper aumentare la visibilità e il potere attrattivo delle aziende SCENARIO Oggi il percorso di acquisto e informazione

Dettagli

ITALIANO TRAGUARDI PER LO SVILUPPO DELLE COMPETENZE AL TERMINE DELLA SCUOLA PRIMARIA

ITALIANO TRAGUARDI PER LO SVILUPPO DELLE COMPETENZE AL TERMINE DELLA SCUOLA PRIMARIA ITALIANO TRAGUARDI PER LO SVILUPPO DELLE COMPETENZE AL TERMINE DELLA SCUOLA PRIMARIA L allievo partecipa a scambi comunicativi (conversazione, discussione di classe o di gruppo) con compagni e insegnanti

Dettagli

LEGENDA ed ESEMPI PER LA COMPILAZIONE DI ALCUNE PARTI DEL PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO AD USO DEL CONSIGLIO DI CLASSE.

LEGENDA ed ESEMPI PER LA COMPILAZIONE DI ALCUNE PARTI DEL PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO AD USO DEL CONSIGLIO DI CLASSE. LEGENDA ed ESEMPI PER LA COMPILAZIONE DI ALCUNE PARTI DEL PIANO DIDATTICO PERSONALIZZATO AD USO DEL CONSIGLIO DI CLASSE PERCORSO DIDATTICO PERSONALIZZATO ANNO SCOLASTICO 2011/2012 Dati relativi all alunno

Dettagli

WEB INTELLIGENCE. Università di Udine Laboratorio di Intelligenza Artificiale e INFOFACTORY srl Parco Scientifico e Tecnologico L.

WEB INTELLIGENCE. Università di Udine Laboratorio di Intelligenza Artificiale e INFOFACTORY srl Parco Scientifico e Tecnologico L. WEB INTELLIGENCE Prof. CARLO TASSO Università di Udine Laboratorio di Intelligenza Artificiale e INFOFACTORY srl Parco Scientifico e Tecnologico L. Danieli - Udine Trieste, 4 Ottobre 2013 OTTOBRE 2013

Dettagli

PROGETTO DI SISTEMI AD AGENTI

PROGETTO DI SISTEMI AD AGENTI PROGETTO DI SISTEMI AD AGENTI Anno Accademico: 2012-2013 Professore: Vincenzo Loia Introduzione alle Social Network. Indice Presentazione del Progetto di Sistemi ad Agenti. 1 Social Network Una rete sociale

Dettagli

La ricerca estensiva Perché?

La ricerca estensiva Perché? RICERCA ESTENSIVA La ricerca estensiva Perché? Per misurare e validare in termini estensivi la percezione e decodifica da parte dei soggetti destinatari; ma anche per segmentarli in modo appropriato Per

Dettagli

I motori di ricerca. Che cosa sono. Stefania Marrara Corso di Sistemi Informativi

I motori di ricerca. Che cosa sono. Stefania Marrara Corso di Sistemi Informativi I motori di ricerca Stefania Marrara Corso di Sistemi Informativi a.a 2002/2003 Che cosa sono Un motore di ricerca è uno strumento per mezzo del quale è possibile ricercare alcuni termini (parole) all

Dettagli

SMART TOURISM 2.0: 90 ORE DI TEORIA 300 ORE DI STAGE GARANTITO. TIME VISION Agenzia Formativa accreditata Regione Campania

SMART TOURISM 2.0: 90 ORE DI TEORIA 300 ORE DI STAGE GARANTITO. TIME VISION Agenzia Formativa accreditata Regione Campania SMART TOURISM 2.0: Esperto in tecnologie e strategie digitali per la promozione turistica 90 ORE DI TEORIA 300 ORE DI STAGE GARANTITO Corso di Formazione promosso e organizzato da TIME VISION Agenzia Formativa

Dettagli

Agenda. Marcello Pellacani Vice President Corporate Division, Expert System

Agenda. Marcello Pellacani Vice President Corporate Division, Expert System Viaggio al centro della te cnologia semantica: dal trattamento dei Big Data all analisi del sentiment, passando attraverso il Natural Language Processing Marcello Pellacani Vice President Corporate Division,

Dettagli

International Language Centre

International Language Centre ILC - è l unità di ETAss specificamente dedicata all apprendimento delle lingue. Abbiamo dato vita ad un unità specializzata perché nell ambito formativo l area linguistica è di strategica importanza,

Dettagli

I MOTORI DI RICERCA (I Parte)

I MOTORI DI RICERCA (I Parte) Introduzione I MOTORI DI RICERCA (I Parte) Una delle cose più incredibili che possiamo affermare riguardo ad Internet è che possiamo trovarci veramente di tutto. Qualsiasi argomento che ci viene in mente

Dettagli

NON C È PEGGIOR SORDO DI CHI NON VUOLE ASCOLTARE. Maggio 2014

NON C È PEGGIOR SORDO DI CHI NON VUOLE ASCOLTARE. Maggio 2014 NON C È PEGGIOR SORDO DI CHI NON VUOLE ASCOLTARE Maggio 2014 1 UNA REGOLA DI VITA Courage is what it takes to stand up and speak, courage is also what it takes to sit down and listen Winston Churchill

Dettagli

Ascolto. Analizzo. Agisco. reputation, analysis and content. Top Manager di Stato Report 2014

Ascolto. Analizzo. Agisco. reputation, analysis and content. Top Manager di Stato Report 2014 Ascolto. Analizzo. Agisco. reputation, analysis and content Top Manager di Stato Report 2014 Indice dei contenuti Sommario o Sintesi dei dati o Analisi quantitativa delle citazioni o Distribuzione reputazionale

Dettagli

Lo scenario online del risparmio gestito in Italia

Lo scenario online del risparmio gestito in Italia Il risparmio gestito sul web è poco presente. Sui social network addirittura inesistente. Invece la Rete è un mondo da esplorare da parte delle società come già avviene negli USA. Mauro Panebianco, Associate

Dettagli

TRADUZIONI TECNICHE E SICUREZZA

TRADUZIONI TECNICHE E SICUREZZA TRADUZIONI TECNICHE E SICUREZZA Localizzazione ed utilizzo della terminologia di settore nel processo di corretta redazione della documentazione tecnica. Dott.ssa Carlotta Aristei Sales Manager Divisione

Dettagli

Un idea per Eden Viaggi

Un idea per Eden Viaggi Università degli Studi di Urbino Carlo Bo Facoltà di Sociologia Corso di Laurea in Comunicazione e Pubblicità per le Organizzazioni (CPO) Un idea per Eden Viaggi Anno Accademico 2009/2010 INDICE Premessa

Dettagli

Ecco come ho posizionato in 1 pagina di Google la keyword Strategie di marketing, da 1500 ricerche al mese

Ecco come ho posizionato in 1 pagina di Google la keyword Strategie di marketing, da 1500 ricerche al mese Ecco come ho posizionato in 1 pagina di Google la keyword Strategie di marketing, da 1500 ricerche al mese Premessa : Il dominio dove insiste l articolo è stato acquistato soltanto il 6 febbraio 2014,

Dettagli

Tesi disponibili nell ambito del progetto INDUSTRIA 2015 KITE.it

Tesi disponibili nell ambito del progetto INDUSTRIA 2015 KITE.it Tesi disponibili nell ambito del progetto INDUSTRIA 2015 KITE.it Previsioni sul rischio di disfunzione di processi di business in esecuzione Il lavoro prevede l implementazione di una libreria non-blocking

Dettagli

Laboratorio di Informatica

Laboratorio di Informatica Laboratorio di Informatica Introduzione al Web WWW World Wide Web CdL Economia A.A. 2012/2013 Domenica Sileo Università degli Studi della Basilicata Introduzione al Web : WWW >> Sommario Sommario 2 n World

Dettagli

ICT4LAW. ICT Converging on Law: Next Generation Services for Citizens, Enterprises, Public Administration and Policymakers

ICT4LAW. ICT Converging on Law: Next Generation Services for Citizens, Enterprises, Public Administration and Policymakers ICT4LAW ICT Converging on Law: Next Generation Services for Citizens, Enterprises, Public Administration and Policymakers ICT for Law 1 Agenda ICT4LAW Il progetto I Partner Università CNR Imprese Tecnologie

Dettagli

DIZIONARI E CORSI DI LINGUE

DIZIONARI E CORSI DI LINGUE CATALOGO 2015 DIZIONARI E CORSI DI LINGUE EDITORE 3 MOTIVI PER IMPARARE LE LINGUE CON I CORSI DI LINGUA DIGITAL PUBLISHING Corso 1 inglese 59,00 Contenuto: cd-rom libro di testo cuffia-microfono NUOVA

Dettagli

Spettabile. Termine attività PREMESSA

Spettabile. Termine attività PREMESSA Spettabile Ogetto: Regione Lazio - Bando per l educazione permanente degli adulti. Misura 1.a di Sistema. Delibera Giunta Regionale n. 30 dell 11/01/2001 - (Pubblicato nel BUR Lazio n.5 del 20 febbraio

Dettagli

Internet of Things, Big Data e Intelligenza Artificiale.

Internet of Things, Big Data e Intelligenza Artificiale. Oracle Ticino Day Lugano 26 Marzo 2015 Internet of Things, Big Data e Intelligenza Artificiale. Prof. Luca Maria Gambardella direttore IDSIA, istituto USI-SUPSI, Manno Le nuove sfide La società globale

Dettagli

Temi avanzati SEMINARIO

Temi avanzati SEMINARIO Temi avanzati SEMINARIO WEB 2.0: Tecnologie ed opportunità per business Prof. Folgieri, Università dell Insubria aa 2009/2010 WEB 2.0 come utilizzare quanto visto per incrementare il business Quale business...

Dettagli

Indice. Prefazione Introduzione. Parte prima - Progettazione di un sito web 1

Indice. Prefazione Introduzione. Parte prima - Progettazione di un sito web 1 Indice Prefazione Introduzione XIII XV Parte prima - Progettazione di un sito web 1 Capitolo 1 Analisi dei requisiti 4 1.1 Introduzione 4 1.2 Tipologia dei requisiti del sito 5 1.2.1 Requisiti di architettura

Dettagli

2012 Extreme srl riproduzione riservata

2012 Extreme srl riproduzione riservata Web & Social Media: il BIG DATA* Le aziende devono gestire il BIG DATA perché è attraverso di esso che sviluppano relazioni con i clienti, riscontrano e gestiscono la customer satisfaction, studiano e

Dettagli

Ingegneria dei Requisiti

Ingegneria dei Requisiti Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica Corso di Ingegneria del Software A. A. 2008 - Ingegneria dei Requisiti E. TINELLI Contenuti I requisiti del software Documento dei requisiti I processi

Dettagli

Indicizzazione. Fasi del processo di IR. Indicizzazione: due aspetti. Corpus: Costruzione delle viste logiche dei documenti: Termine indice

Indicizzazione. Fasi del processo di IR. Indicizzazione: due aspetti. Corpus: Costruzione delle viste logiche dei documenti: Termine indice Fasi del processo di IR Indicizzazione Information need text input Pre-process documents Parse Query Index Rank Indicizzazione: due aspetti Costruzione delle viste logiche dei documenti: Per ogni documento

Dettagli

Approccio comunicativo e tecnologie informatiche per l apprendimento della LS

Approccio comunicativo e tecnologie informatiche per l apprendimento della LS Approccio comunicativo e tecnologie informatiche per l apprendimento della LS Esperienze didattiche con alunni DSA Giulia Lampugnani Direttivo Nazionale AID Le difficoltà degli alunni DSA nell'acquisizione

Dettagli

Esplorazioni e visualizzazioni Rocco Tripodi rocco@unive.it

Esplorazioni e visualizzazioni Rocco Tripodi rocco@unive.it Università Ca Foscari di Venezia Linguistica Informatica Mod. 1 Anno Accademico 2010-2011 Esplorazioni e visualizzazioni Rocco Tripodi rocco@unive.it Schema Input Text Teoria informazione Espressioni Regolari

Dettagli

10 ingredienti da tenere sempre in cucina ovvero,

10 ingredienti da tenere sempre in cucina ovvero, 10 ingredienti da tenere sempre in cucina ovvero, la SEO Checklist per andare a cena con Google Licenza Creative Commons - Non commerciale - Non opere derivate 3.0 Unported (CC BY-NC-ND 3.0) introduzione

Dettagli

Ci becchiamo su Facebook: social network ed educazione, si può fare? Elena Pacetti Università di Bologna elena.pacetti@unibo.it

Ci becchiamo su Facebook: social network ed educazione, si può fare? Elena Pacetti Università di Bologna elena.pacetti@unibo.it Ci becchiamo su Facebook: social network ed educazione, si può fare? Elena Pacetti Università di Bologna elena.pacetti@unibo.it Ciascuno di noi ha oggi a disposizione uno spazio potenzialmente illimitato

Dettagli

Architettura dell informazione. Sistemi di ricerca

Architettura dell informazione. Sistemi di ricerca Architettura dell informazione Sistemi di ricerca Sistemi di ricerca Il sistema di ricerca è un elemento centrale della navigazione supplementare. La ricerca è uno degli strumenti preferiti dagli utenti

Dettagli

Data Mining: Applicazioni

Data Mining: Applicazioni Sistemi Informativi Universitá degli Studi di Milano Facoltá di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Dipartimento di Tecnologie dell Informazione 1 Giugno 2007 Data Mining Perché il Data Mining Il Data

Dettagli

È ORA DI DIVENTARE GRANDI MASTER IN GRAPHIC E WEB DESIGN 328 ORE 76 LEZIONI DA 4 ORE 2 VOLTE A SETTIMANA + 6 WORKSHOP MASTER IN WEB DESIGN

È ORA DI DIVENTARE GRANDI MASTER IN GRAPHIC E WEB DESIGN 328 ORE 76 LEZIONI DA 4 ORE 2 VOLTE A SETTIMANA + 6 WORKSHOP MASTER IN WEB DESIGN MASTER IN GRAPHIC E WEB DESIGN 328 ORE 76 LEZIONI DA 4 ORE 2 VOLTE A SETTIMANA + 6 WORKSHOP È ORA DI DIVENTARE GRANDI MASTER IN WEB DESIGN CERTIFIED ASSOCIATE ABC FORMAZIONE PROFESSIONALE Viale degli Ammiragli,

Dettagli

Lo scenario italiano della Social TV: tra comportamenti degli utenti e broadcaster

Lo scenario italiano della Social TV: tra comportamenti degli utenti e broadcaster Lo scenario italiano della Social TV: tra comportamenti degli utenti e broadcaster Vincenzo Cosenza social media strategist @blogmeter @vincos Metodologia e perimetro OBIETTIVO Rilevare le performance

Dettagli

DIPARTIMENTO LINGUISTICO a. s. 2013/14

DIPARTIMENTO LINGUISTICO a. s. 2013/14 DIPARTIMENTO LINGUISTICO a. s. 2013/14 BIENNIO (S.C., L.S., ITT, T.T.) OBIETTIVI COMPORTAMENTALI E TRASVERSALI Il dipartimento linguistico individua obiettivi comportamentali trasversali indispensabili

Dettagli

Introduzione al Semantic Web

Introduzione al Semantic Web Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Corso di Sistemi Informativi Modulo II A. A. 2013-2014 Giuseppe Loseto Dal Web al Semantic Web 2 Dal Web al Semantic Web: Motivazioni Il Web dovrebbe

Dettagli

ISTITUTO PROFESSIONALE PER I SERVIZI COMMERCIALI, SOCIO- SANITARI, PER L ENOGASTRONOMIA E L OSPITALITA ALBERGHIERA. Alessandro Filosi - Terracina

ISTITUTO PROFESSIONALE PER I SERVIZI COMMERCIALI, SOCIO- SANITARI, PER L ENOGASTRONOMIA E L OSPITALITA ALBERGHIERA. Alessandro Filosi - Terracina SEDE LEGALE: Via Roma, 125-04019 - Terracina (LT) - Tel. +39 0773 70 28 77 - +39 0773 87 08 98 - +39 331 18 22 487 SUCCURSALE: Via Roma, 116 - Tel. +39 0773 70 01 75 - +39 331 17 45 691 SUCCURSALE: Via

Dettagli