Semantic Social Networks

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1 Semantic Social Networks Andrea De Chiara Nicola De Vivo Gabriele Di Chiara Gaetano Di Lauro Salvatore Esposito Michele Falso Lucio Ferraro Fabio Flora Michele Nasti Fabio Parlato

2 Overview Stato dell arte dei Social Network Applicazioni Social Semantic Network Piattaforme per la creazione e gestione di social network Referenze

3 Overview Stato dell arte dei Social Network Applicazioni Social Semantic Network Piattaforme per la creazione e gestione di social network Referenze

4 L emergere del web sociale Le innovazioni dell architettura e del modello di utilizzo del web hanno portato ad un ruolo completamente diverso del mondo online. Il web 2.0 concepito come una piattaforma per la comunicazione intensa e per interazione sociale. Una recente indagine basata su interviste con adulti, dimostra che internet migliora in modo significativo negli americani la capacità di mantenere la loro integrazione sociale, nonostante i primi timori per gli effetti della diminuzione di contatto della vita reale.

5 L emergere del web sociale (2) La prima ondata di socializzazione sul web: blog, wiki. Applicazioni di successo, permettono l aggiunta di contenuti sul web senza che vi sia una conoscenza del linguaggio HTML. Contemporaneamente vi è la diffusione dei messaggi immediati (ICQ) dovuta non solo all istantanea esigenza di comunicare, ma anche alla capacità di vedere chi è online.

6 L emergere del web sociale (3) 2003, Friendster: il primo social network online. Caratteristiche dei siti dei social network sono paragonabili alle pagine web personali, inoltre però forniscono: Punto d accesso centrale in seguito alla registrazione Condivisione delle informazioni personali Pubblicazione del profilo con informazioni base Possibilità di invito amici a registrarsi e un collegamento con i loro profili. Visualizzazione e navigazione della rete sociale al fine di scoprire amici che si pensava di aver perduto. Potenziali nuove amicizie basate su interessi condivisi.

7 Stato dell arte dei Social network La tendenza dei social network è quella di utilizzare servizi basati sui profili utente e le reti al fine di stimolare lo scambio di diversi contenuti: foto bookmark piani e obiettivi Aggregazione e condivisione notizie Tali sistemi permettono l annotazione collaborativa (folksonomies) per connettere utenti a contenuti pertinenti verso altri utenti che potrebbero essere interessati a simili cose.

8 Stato dell arte dei Social network Applicazioni realizzate con tecnologie quali AJAX, XML, Javascript Utilizzo formati e protocolli come JSON, REST Alcune Applicazioni Web 2.0 aprono i loro dati e servizi alla sperimentazione da parte degli utenti. Applicazioni mashup, siti web basati su combinazioni dei dati e dei servizi forniti da altri sistemi HousingMaps per la ricerca di annunci immobiliari sul territorio americano che utilizza due risorse distinte, Craiglist e GoogleMaps, incrociando i dati dell uno con quelli dell altro

9 Web 2.0 Web SemanticWeb=Web + 3.0? Web 2.0 ha un maggiore effetto sugli utenti che interagiscono con il Web, il Semantic Web apre nuove opportunità tecnologiche per gli sviluppatori web, combinando i dati e servizi provenienti da fonti diverse. Nascono così nuove opportunità che derivano dalla combinazione delle idee di questi due sviluppi.

10 Overview Stato dell arte dei Social Network Applicazioni Social Semantic Network Piattaforme per la creazione e gestione di social network Referenze

11 Overview Applicazioni Social Semantic Network Visualizing semantic network Flink Semantic Wiki AceWiki Semantic MediaWiki

12 Visualizing Semantic Network Cosa è una SNA L Analisi delle reti sociali è una mappatura e misurazione di relazioni tra persone, gruppi, o altri. I nodi della rete sono le persone, mentre i links mostrano le relazioni tra i nodi. Esempi di tali relazioni potrebbero essere tra le persone: parentela: come madre di, moglie di ruolo: come capo di, docente di amico di cognitivo: come sa, consapevole della affettivo: come piace, trust Interazioni come dare consigli, parla, combatte con Relazioni tra le persone e le organizzazioni

13 Visualizing Semantic Network Perche è necessaria una SNA Le relazioni tra le entità sociali, eventi e luoghi non possono essere evidenti al primo colpo d'occhio. L analisi delle reti sociali, aiuta a scoprire quali rapporti ci sono in modo esplicito. Per esempio date le informazioni ricavate da risorse distribuite: Abdullah Al roommateof Reshood Aafia Siddique Aafia ismemberof Siddique Al Queda Aafia Siddique traveledto Pakistan Mounir al-motassad traveledto Pakistan La conoscenza potrebbe essere utilizzata per scoprire ulteriori informazioni, come: Abdullah Al Reshood isrelatedto Al Queda? Al Queda isrelatedto Pakistan? le informazioni scoperte possono essere visualizzate al fine di fornire una comoda e facile navigazione amichevole all'interno del modello

14 Visualizing Semantic Network Vantaggi di una Semantic Network: La modellazione delle reti sociali possono essere aiutate da ontologie. La modellazione delle reti sociali tramite ontologie garantisce la validità delle informazioni codificate. Le ontologie, attraverso la deduzione consente di ottenere nuove informazioni.

15 Visualizing Semantic Network Applicazione Flink Vincitore del Semantic Web Challenge del Flink è stato il primo sistema che sfrutta le tecnologie semantiche per fini di analisi di rete, basate su fonti di conoscenze eterogenee : pagine HTML, pubblicazioni. Estrae conoscenza dalle reti sociali della comunità e consolida quanto appreso utilizzando una comune rappresentazione semantica,vale a dire l'ontologia FOAF.

16 Visualizing Semantic Network Flink: funzionamento Informazioni sul profilo: sull'analisi delle pagine web pubblicazioni . pagina mostra una sintesi del rapporto tra i due ricercatori Le informazioni di interesse dei ricercatori è usata per generare una ontologia leggera della comunità Web Semantico

17 Visualizing Semantic Network Flink: System Design Applicazione data-driven, con architettura a tre livelli:

18 Visualizing Semantic Network Flink: Data Acquisition Le informazioni apprese sono rappresentate secondo l'ontologia stessa. Include FOAF ed sue estensioni legami di rete, e metadati sono rappresentati in RDF usando termini FOAF: foaf:knows per relazioni e foaf:topic_interest per gli interessi. FOAF profiles sono raccolti usando il scutter Elmo Informazioni provenienti da sono scaricate da un server POP3 o IMAP e le intestazione sono catturate in un formato RDF. FOAF utilizzato per rappresentare le informazioni sui mittenti e destinatari: nome e indirizzo Informazioni bibliografiche da Google Scholar

19 Visualizing Semantic Network Flink: Storage and reasoning la mappatura è semplice per le ontologie (SWRC e FOAF), tra per esempio swrc:person e foaf:person. La raccolta aggregata dei dati RDF è memorizzato in un server di Sesàme. Infine, in questa fase precalcoliamo, memoriziamo il tipo di statistiche di rete da visualizzare nell'interfaccia.

20 Visualizing Semantic Network Flink: Presentazione Basata sul paradigma Model-View-Controller: Model: Bean Elmo che rappresentano le persone, le pubblicazioni e le Controller: tutti i bean recuperati dallo Story e trasferiti al layer View utilizzando l utility GraphUtil View: JavaServer Pages (JSP) e la Java Standard Tag Library (JSTL) vengono utilizzate per generare un front-end che nasconde gran parte del codice.

21 Overview Applicazioni Social Semantic Network Visualizing semantic network Flink Semantic Wiki AceWiki Semantic MediaWiki

22 Sito web, o comunque una collezione di documenti ipertestuali, che viene aggiornato dai suoi utilizzatori, i cui contenuti sono sviluppati in collaborazione da tutti coloro che vi hanno accesso. Lo scopo è quello di condividere, scambiare, immagazzinare ed ottimizzare la conoscenza in modo collaborativo. Campi di applicazione Documentazione Progetti collaborativi Educazione e formazione collaborativa Knowledge base d'impresa Wiki comunitarie Wiki personali

23 Il wiki per i metadati I metadati per il wiki

24 I wiki Enorme quantità di contenuti digitali Forte connessione tra i contenuti mediante hiperlinks Problema: esiste una struttura, ma è applicabile soltanto a livello di presentazione e non è interpretabile dalla macchina Ricercare contenuti rilevanti risulta difficile L integrazione e lo scambio tra sistemi diversi risulta complesso

25 Creare metadati per il wiki è difficile Richiede conoscenza del dominio Richiede skill di ingegneria della conoscenza Risulta complicato a causa dell insufficienza di tool Il wiki per i metadati Accesso tecnologico semplificato per la creazione dei metadati Collaborazione tra esperti del dominio ed ingegneri della conoscenza Reti e modelli di conoscenza che evolvono dinamicamente

26 Il semantic wiki tenta di combinare la forza di: Semantic web Processabile dalla macchina Integrazione dei dati Query complesse Wiki Facile da usare e da modificare Fortemente interconnesso collaborativo

27 Lo scopo è quello di acquisire informazioni sui dati e le relazioni tra le pagine in modo che queste possano essere interrogate o esportate come se fossero simili a database. Il modello di conoscenza che si trova alla base del wiki semantico viene tipicamente espresso mediante linguaggi formali interpretabili e processabili dalla macchina. Tale notazione può: essere inclusa dall utente stesso. essere derivata dal nome delle pagine o dal significato dei link.

28 Annotazione di strutture esistenti utilizzando metadati interpretabili dai computer Tipi dei link Tipi delle pagine Presentazione dei contenuti in base al contesto Diversi domini hanno modi diversi di presentare i contenuti e preferenze Ricerca e navigazione divengono intelligenti Query alla struttura, visualizzazione della struttura, informazione derivata Migliorata l interoperabilità tra i sistemi Scambio di contenuti, integrazione di sistemi differenti, agenti etc..

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31 Wiki Ontology Semantic wiki

32 Tra i semantic wiki più famosi abbiamo individuato AceWiki Semantic MediaWiki.

33 Semantic wiki basato su Attempto Controlled English (ACE) Vantaggi portati da utilizzo ACE : 1. Si migliora l usabilità e l apprendimento 2. più espressivo rispetto ai linguaggi formali dei wiki semantici esistenti

34 Per rappresentare la conoscenza utilizza un ricco sottoinsieme di termini della lingua inglese Si differenzia sostanzialmente dal linguaggio naturale per il fatto che i contenuti: possono essere processati dalla macchina. sono strutturati in maniera non ambigua.

35 Descrivere minuziosamente il vocabolario. Descrivere la sintassi. Gestire le ambiguità. Spiegare il processing dei riferimenti anaforici.

36 Fornisce all utente un vocabolario di base al quale è possibile aggiungere termini specifici appartenenti ai vai domini di conoscenza. In un testo ACE sono possibili diversi tipi di frasi principalmente raggruppabili in : Semplici : descrive qualcosa ed è della forma soggetto + verbo + complementi + aggiunte. (Es: A customer inserts 2 cards.) Composte : costruite ricorsivamente partendo da frasi più semplici usando operazione come: Coordinazione (A customer inserts a card and enters a code.) Negazione (A customer does not insert a card.) Subordinazione (A customer who is trusted inserts a card that he owns.) Quantificazione (Every customer inserts a card.)

37 Il linguaggio ACE permette all utente anche di fare delle interrogazioni. Le query possibili sono di tipo : Yes/no : richiedono l esistenza o meno di una determinata circostanza (Does a customer insert a card?) Wh : con l aiuto di queste query si può interrogare un testo sui dettagli di una specifica situazione Who inserts a card? Which customer inserts a card? What does a customer insert? How does a customer insert a card? When does a customer enter a card? Where does a customer enter a card?

38 Per assicurare la consistenza dell ontologia, AceWiki si occupa di verificare le eventuali contraddizioni esistenti mediante il reasoner Pellet; tali contraddizioni verranno evidenziate in rosso ed escluse dall ontologia stessa. Per poter ridurre le ambiguità del linguaggio naturale, ACE sostituisce alcuni costrutti ambigui con altri costrutti alternativi non ambigui. Es: A customer inserts a card that is valid and opens an account. A card is valid. A customer inserts the card. The customer opens an account. Nel caso in cui gli utenti non accettino l interpretazione potranno sempre riformulare l input per ottenerne un altro.

39 Abbiamo sottolineato che il principale obiettivo di AceWiki è mostrare che i wiki semantici possono essere più naturali ed espressivi allo stesso tempo. Per ottenere questo vengono seguiti 3 principi fondamentali : Naturalezza: Uniformità: si intende che tra le semantiche formali ed il linguaggio naturale si abbia una connessione diretta. Un unico linguaggio viene usato a livello di interfaccia utente. Guida dell utente: Un buon editor predittivo assicura che gli statement creati dall utente siano ben formati.

40 1. Campo di testo contentente la sentence immessa dall utente ed accettata dall editor. 2. Campo di testo che viene utilizzato per l immissione delle parole; esso è dotato anche di funzione di autocompletamento. 3. Menù usato per assistere l utente nella costruzione della frase. 4. Menù che viene utilizzato per l immissione di termini non appartenenti al vocabolario di ACE. 5. Menù in cui l utente può inserire riferimenti ad altri termini presenti nella frase.

41 Non tutti i costrutti sono mappati in OWL I costrutti OWL non supportati dal mapping ACE- to-owl sono: Tutti i metadati (import, versioning, annotazioni) URI e namespace (non ci si può riferire a concetti definiti parzialmente in altre ontologie) Alle proprietà non possono essere associati dati che hanno un dominio o un range di dati.

42 AceWiki mostra che: Le ontologie possono essere gestite in modo naturale. I wiki semantici che utilizzano linguaggi naturali controllati, possono essere espressivi. È di facile apprendimento. Assicura la consistenza dell ontologia, che è alla base dei servizi di reasoning integrati.

43 Semantic MediaWiki Semantic MediaWiki è un estensione semantica del popolare software MediaWiki. La condizione principale per sfruttare le tecnologie semantiche è la disponibilità di dati opportunamente strutturati. A tal fine SMW introduce alcuni markup aggiuntivi che consentono agli utenti di aggiungere annotazioni al testo delle pagine del wiki. Questi Tag vengono utilizzati dalle componenti per il parsing e il rendering del SMW.

44 Semantic MediaWiki Architettura: fondata su MediaWiki ed estesa da Semantic MediaWiki SMW fornisce una serie di tipi di dati che possono essere estesi ad altri tipi di dati specifici ad un applicazione Le annotazioni possono essere facilmente esportate in OWL in quanto le proprietà corrispondono alle proprietà OWL, le categorie alle classi di OWL. SMW introduce una proprietà speciale subproperty of che può essere utilizzato per la gerarchie delle proprietà

45 Semantic MediaWiki Grazie ai Tag è possibile: Aggiungere categorie di contesto, inserendo il Tag [[Category:NomeClasse]] Esempio: inserendo il Tag [[Category:Book]] il sistema interpreterà la pagina come individuo di classe Book. Quest associazione verrà rappresentata nella parte inferiore della pagina Mettere il relazione gli articoli utilizzando il Tag [[Proprietà:Risorsa]], creando cosi collegamenti con altre risorse. Esempio [[hasauthor:dante_alighieri]] per indicare l autore del libro

46 Semantic MediaWiki Tag Definire attributi, che particolarizzano la risorsa utilizzando il Tag [[Proprietà:=Valore]] Esempio:[[hasTitle:=Divina Commedia]] possiamo impostare il titolo del libro come Divina Commedia. Questi attributi vengono visualizzati all interno del testo con il loro valore.

47 Semantic MediaWiki Tag Concretamente aggiungiamo semantica attraverso le proprietà

48 Semantic MediaWiki caratteristiche aggiuntive Questi Tag ci permettono : Ricerca di più informazioni in meno tempo e di migliorare la qualità e la consistenza complessiva del wiki. Generazione automatica, dinamica e sempre aggiornata delle liste attraverso le query. Normalmente esse vengono scritte a mano con grado di errore notevole. Evitare l abuso di categorie utilizzando semplicemente le proprietà e le query. Il riuso da parte di applicazioni esterne.

49 I principali siti che utilizzano Semantic MediaWiki OLPC Wiki con un numero utenti pari a 7757 e un numero di pagine attive

50 I principali siti che utilizzano Semantic MediaWiki Recipes Wiki con un numero utenti pari a e un numero di pagine attive

51 Overview Stato dell arte dei Social Network Applicazioni Social Semantic Network Piattaforme per la creazione e gestione di social network Referenze

52 Overview Stato dell arte dei Social Network Applicazioni Social Semantic Network Piattaforme per la creazione e gestione di social network Referenze

53 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

54 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

55 Social network hosting service servizio di web hosting che permette agli utenti di creare proprie social network. Ning KickApps BigTent Social network engine framework che provvede alle funzionalità necessarie alla creazione e alla configurazione di una social network, installabile ed eseguibile su un proprio web server. Elgg PHPIbazi Pligg CMS con l aggiunta di plugin Joomla + Community Builder DrupalSN WordPress + BuddyPress

56 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

57 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

58 Limitazione nell import/export dei profili utente da un applicazione ad un altra Limitazione nell import/export delle relazioni sociali tra gli utenti da un applicazione ad un altra Presenza limitata di dati disponibili in formati machine-readable Le API (Application Programming Interface) sono basate su protocolli e formati personali, molte delle quali risultano essere non standard

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60 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

61 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

62 Iniziative Open Social Web Social Network Portability OpenSocial DataPortability Tecnologie semantiche da adottare per la portabilità dei dati utente e che favoriscono la interoperabilità delle SN FOAF (componente di portabilità della rete sociale) SIOC (componente di portabilità dei contenuti)

63 FOAF è una ontologia per descrivere le persone e le relazioni che esistono tra di loro Rappresenta la componente di portabilità della rete sociale Può essere integrato con altri vocabolari del SW Alcuni servizi, che permettono l export di profili FOAF Le persone possono anche creare il proprio documento FOAF e un link ad esso dalla loro homepage I documenti FOAF di solito contengono informazioni personali, link ad amici, e ad altre risorse correlate FOAF wiki: contiene una raccolta di strumenti utili per creare, aggregare ed usare FOAF, nonché la lista di siti che fanno l export di dati FOAF

64 Con FOAF possiamo descrivere la rete sociale di una persona ed anche il tipo di relazioni che quella persona ha con altre persone (mediante RELATIONSHIP) Una piattaforma per la creazione e gestione di social network dovrebbe essere capace di interfacciarsi con i dati FOAF mediante strumenti compatibili con RDF

65 Obiettivo principale della ontologia SIOC è quello di affrontare le questioni relative alla interoperabilità nel social web Permette di mettere in relazione e descrivere i data content creati da una persona Rappresenta la componente di portabilità dei contenuti Con SIOC è possibile interconnettere più content item Applicazioni SIOC: creazione di dati SIOC utilizzo di dati SIOC (querying, crawling, browsing)

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67 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

68 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

69 CMS open source Offre funzionalità comuni a molti CMS 1. Registrazione e amministrazione degli account utente 2. Gestione dei menù di amministrazione 3. Inserimento dei contenuti 4. Feed RSS 5. Layout personalizzabile E possibile personalizzarlo e aggiungere nuovi comportamenti grazie a moduli Drupal stato eletto il CMS Open Source dell anno 2008 e 2009

70 In Drupal i contenuti sono chiamati nodi, organizzati in due famiglie: 1. Tipologia: indica il tipo di contenuto con cui organizzare una informazione (esempio pagina statica, messaggio ecc) Page: è il tipo usato per rappresentare le pagine statiche. Story: è il tipo usato per rappresentare le pagine dinamiche. Book page: è il tipo usato per rappresentare pagine collaborative. Blog post: è il tipo usato per pubblicare articolo personali Discussioni su forum: è il tipo usato per creare le discussioni nei forum 2. Categoria: permette di classificare i contenuti utilizzando i tag definiti dall amministratore o dall utente.

71 Grazie al proposal Drupal RDF Schema proposto dal gruppo Semantic Web Group, sponsorizzato dal DERI (Digital Enterprise Research Institute), Drupal è diventato più semantico. Lo scopo del progetto è quello di rendere compatibile in maniera nativa il core 7 di Drupal alle tecnologie semantiche. - Riutilizzando ontologie standard: FOAF, SIOC, SKOS e DC - Esportando tutti i dati in RDFa - Installando meno moduli per abilitare il semantic web

72 <http://example.com/user/5> sioc:has_function <http://example.com/admin/user/permissions/2>. <http://example.com/admin/user/permissions/2> dc:title "authenticated <http://example.com/admin/user/permissions/2> drupal:has_permission "create book <http://example.com/admin/user/permissions/2> drupal:has_permission "view <http://example.com/admin/user/permissions/2> drupal:has_permission "upload

73 I moduli che hanno permesso, alla versione 6 di Drupal, l utilizzo delle tecnologie semantiche sono: 1. SIOC 2. FOAF 3. RDF API 4. SPARQL 5. Calais Collection (Calais, Marmoset More like this, Topich hubs, Geo) 6. RDF CCK 7. Exhibit 8. RDF External Vocabulary Mapper 9. Relationship 10. Neologism

74 La versione 7 di Drupal, in fase di sviluppo, supporterà nativamente le tecnologie semantiche, inglobando nel core i moduli RDF API e RDF CCK. La nuova versione dovrebbe esporre i dati all utente direttamente in RDFa. Lo scopo del progetto è quello di rendere compatibile in maniera nativa il core 7 di Drupal alle tecnologie semantiche. - Riutilizzando ontologie standard: FOAF, SIOC, SKOS e DC - Esportando tutti i dati in RDFa - Installando meno moduli per abilitare il semantic web

75 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

76 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

77 Tecnologia per il Semantic Web

78 Esempio: Una multinazionale sta valutando l opportunità di acquistare una start-up aziendale specializzata nello sviluppo di tecnologie di Social Network. L azienda obbliga tutti i responsabili del progetto a compilare i moduli con le info relative al progetto. Queste info vengono inviate ad un db centrale in cui sono memorizzate. E molto difficile intraprendere l analisi delle info perché il concetto di Social Network è di alto livello connesso con altri concetti più semplici,come quelli di identità digitali, comunità sociali, ecc Inoltre, vi è un ulteriore ostacolo associato con la dispersione geografica dei vari gruppi di ricerca, ciò implica diverse linee di lavoro e terminologie diverse, dal punto di vista linguistico soprattutto, per descrivere gli stessi concetti.

79 Una prima soluzione:

80 Un miglioramento alla soluzione precedente

81 L obiettivo di questo esempio è che le tecnologie semantiche rappresentano un nuovo paradigma nella gestione delle informazioni, consentendo l uso di concetti, invece dei dati strutturati. Open Calais permette di gestire le informazioni attraverso l uso dei concetti grazie a numerose ontologie a sua disposizione, permettendo quindi la generazione di metadati semantici. I vantaggi di questo approccio: Elaborazione delle informazioni; Comunicazione tra i diversi gruppi di utenti; Gestione della conoscenza; Rappresentazione più chiara di questa conoscenza

82 Input: un testo semanticamente non strutturato Output: un file RDF contenente tutti i metadati relativi al contenuto del testo

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84 RDF è creato sulla base delle Ontologie a disposizione di Open Calais Ontologie secondo lo standard OWL. Le ontologie utilizzate da Open Calais sono disponibili su: 2AAAAhm0jtOQ

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86 Genera automaticamente tag Localizza immagini per i bloggers di WordPress Si può integrare in qualunque momento E progettato per migliorare i WordPress blogs agevolando i suoi lettori e più accessibile dai motori di ricerca Usare i tags nel post, oppure per ottenere immagini automaticamente da Flickr Flickr: un sito web dove si possono condividere fotografie personali

87 Generare facilmente metadati semantici per ogni singola pagina Web. Basta dare l'url della pagina. Estrapola le informazioni sensibili da un documento di partenza e le cataloga.

88 Plugin per FireFox, IE Identifica automaticamente le persone, le aziende, i luoghi Permette di effettuare ricerche basandosi sul tipo dell'entità da esso identificato Processa automaticamente pagine da CNN, Google Finance, Wikipedia, New York Times, Wall Street Journal, Yahoo News.

89 Al Jazeera English s blogging The New Republic Slate Magazine News Dots Network I*heart*Mare

90 Tattler: strumento di monitoraggio per il web, Trova e aggrega i contenuti che l utente chiede di monitorare Interceder strumento di monitoraggio di social media, rende facile rintracciare argomenti. utilizza l API DayLife per trovare le ultime notizie e Open Calais per creare i metadati semantici allo scopo di arricchire le notizie e gli altri contenuti web usa Freebase per raccogliere informazioni Ask Jot strumento per l analisi delle pagine web per parole chiave utilizza Open Calais per trovare e identificare le entità in una pagina web

91 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

92 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

93 E una particolare istanza della piattaforma Drupal (versione 6) E una raccolta di moduli, ed è stato adattato per supportare le necessità degli editori del web di oggi Supporta l editoria sociale ed è l ideale per la realizzazione di siti, riviste, giornali e pubblicazioni commerciali Utilizza il servizio di Thomson Reuter OpenCalais per integrare tecnologie sematiche E supportato dalla comunità Drupal

94 A differenza di Drupal, OpenPublish fornisce molti tipi di contenuti di base: - Articoli - Blogs - Contenuti multimediali - Eventi - Risorse - Pacchetti di notizie Propone un ricco insieme di strumenti adatto a supportare le attività di pubblicazione e promozione dell informazione Utilizza servizi di terze parti API key (Calais, Yahoo! Boss, Flickr, Maps di Google)

95 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

96 Introduzione Problematiche Tecnologie da adottare: FOAF e SIOC Drupal OpenCalais OpenPublish Altre piattaforme

97 contiene informazioni su strumenti RDF e OWL usati e a cui si fa riferimento nella home page dei working group del W3C inerenti a RDF e ad OWL

98 Utilizza FOAF e RELATIONSHIP per la gestione dei profili utente Funzionalità: Inserimento/Edit del proprio profilo Aggiunta/Modifica delle relazioni Browsing delle relazioni

99 Referenze [1] John C. Paolillo and Elijah Wright, Social Network Analysis on the Semantic Web:Techniques and Challenges for Visualizing FOAF. [2] Peter Mika, Social Networks and the SemanticWeb, Edizione Springer [3] FOAF Vocabulary Specification, 27 July 2005 [4] Pinar Oezden Wennerberg,Ontology Based Knowledge Discovery in Social Networks: Final Report, Aprile 2005 [5] Tobias Kuhn. How Controlled English Can Improve Semantic Wikis. In Proceedings of the Fourth Workshop on Semantic Wikis, European Semantic Web Conference 2009, CEUR Workshop Proceedings, [6] Tobias Kuhn, Rolf Schwitter. Writing Support for Controlled Natural Languages. In Proceedings of the Australasian Language Technology Association (ALTA) Workshop, [7] Norbert E. Fuchs, Kaarel Kaljurand, Tobias Kuhn. Attempto Controlled English for Knowledge Representation. In Cristina Baroglio, Piero A. Bonatti, Jan Maluszynski, Massimo Marchiori, Axel Polleres, [8] Tobias Kuhn. AceWiki: Collaborative Ontology Management in Controlled Natural Language. In Proceedings of the 3rd Semantic Wiki Workshop, CEUR Workshop Proceedings, [9] Tobias Kuhn. AceWiki: A Natural and Expressive Semantic Wiki. In Proceedings of Semantic Web User Interaction at CHI 2008: Exploring HCI Challenges, CEUR Workshop Proceedings, [10] [11]

100 Social Semantic Desktop

101 Introduzione Internet e la posta elettronica hanno rivoluzionato il modo in cui collaboriamo e comunichiamo Oggi affrontiamo un problema qualitativamente differ ente: il sovraccarico delle informazioni E richiesto un livello di dettaglio maggiore, un suppor to intelligente, a grana fine, per l infor mazione Social Semantic Desktop

102 Introduzione (2 ) L attuale infrastruttura di computazione non suppor ta del tutto gli ingegneri della conoscenza. Ad es: inviare un singolo file ad una mailing list complica il processo cognitivo per filtrare, archiviare ed organizzare questo file Le infrastrutture collaborative centralizzate offrono di sicuro un estensione, ma non permettono di interconnettere tra loro dati diversi e meno ancora di condividerli con altre persone! Social Semantic Desktop

103 Soluzione: Social Semantic Desktop M ostreremo come le diverse spinte tecnologiche si stanno evolvendo per produrre il cosiddetto Social Semantic Desktop Il quale permette alle persone ed alle communities di collaborare e ridurre il tempo speso per filtrare ed archiviare informazioni Social Semantic Desktop

104 Social Semantic Desktop Ogni giorno riceviamo centinaia di , spesso con documenti allegati da progetti differenti e dalle comunità alle quali par tecipiamo Questi sono creati all interno di un contesto nella macchina dell autore, ma è come se non lo avessero. I dati arrivano senza metadati fidati che permetterebbero una catalogazione automatica sulla macchina che li riceve. Le cause sono: la struttura del filesystem metadati persi durante invio diversi schemi di classificazione dei metadati Social Semantic Desktop

105 Semantic Desktop P2 P computing Condividere documenti e metadati con connessioni P2 P dirette. Derivare poi successivamente i metadati in manier a distr ibuita, attr aver so consenso implicito o esplicito I membri della comunità possono poi accedere alle connessioni e alle relazioni con altri pezzi di informazione. Si costruisce così una conoscenza distrubuita intorno ai documenti e le infor mazioni contenute in essi Social Semantic Desktop

106 Semantic Desktop Component architecture Reti Sociali e Community: Aspetti Sociali e della Conoscenza Informazioni del profilo condiviso Relazioni di fiducia Processi di consenso Communities e supporto all interazione Servizi P2P: Gestione delle informazioni distribuite in modo omogeneo Semantic Desktop: Gestione delle informazioni personali Servizi di replicazione contenuti Autenticazione e sicurezza Publish/subscribe Gestione peer-group Routing basato su contenuti Interrogazione metadati distribuiti Convenzioni di naming Ontologie standardizzate per desktop incapsulamento di informazioni Consultare dati e metadati multidimensionali Memorizzazione e interrogazione di metadati Linking di data items Social Semantic Desktop

107 Semantic Desktop fasi di sviluppo Social Semantic Desktop

108 Stato dell arte: NEPOM UK Nepomuk vuole essere una soluzione completa per estendere il personal computer in un ambiente collaborativo e migliorare collaborazione e gestione dei dati online Questo workspace personale sarà: Semantico: dando all informazione un significato pr eciso Sociale: suppor tando l interconnessione e lo scambio con altri desktop e i loro utenti Social Semantic Desktop

109 NEPOM UK Per raggiungere l obiettivo di interconnessione con altri desktop e i loro utenti, gli NEPOM UK si propone di sviluppare: 1. Strumenti per costruire relazioni sociali e lo scambio di conoscenza all interno di comunità sociali 2. Tecniche per la ricerca distribuita e la memor izzazione dell infor mazione L idea di un Social Semantic Desktop raggiungerà il suo pieno potenziale se sarà adottato da una grande e attiva comunità di persone

110 NEPOM UK - Architettura necessari per memorizzare e recuperare i metadati semantici dal desktop locale condivisione e scambio di risorse,messaggistica sulla rete Social Semantic Desktop

111 Local Storage: Memorizza metadati, creator, lastused, etc. Social Semantic Desktop

112 Local Search: Indice, query SPARQL, ranking Social Semantic Desktop

113 Data Wrapper: Estrae metadati da altre sorgenti (che non usano direttamente il local storage) Social Semantic Desktop

114 PIM: astrae il modello delle informazioni personali Viene utilizzato frequentemente Social Semantic Desktop

115 Notification Service: notifica gli altri servizi quando i dati nel Local Storage cambiano Fortemente accoppiato Social Semantic Desktop

116 Helper Services: Information Integration Local Data Alignment Reasoning Service Social Semantic Desktop

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