L'EVOLUZIONE VERSO IL WEB 2.0 E 3.0 E NUOVI PROCESSI DI BUSINESS

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2 L'EVOLUZIONE VERSO IL WEB 2.0 E 3.0 E NUOVI PROCESSI DI BUSINESS Come le innovazioni del Web stanno profondamente modificando alcuni processi aziendali prof. Carlo Tasso Preside Facoltà di Scienze Matematiche FFNN Laboratorio di Intelligenza Artificiale Università di Udine infofactory srl Parco Scientifico e Tecnologico di Udine Palmanova, 4 Luglio 2008

3 Contenuti del Seminario Parte 1 - Il nuovo Web Dal Web 1 al Web 2.0 Elementi essenziali del Web 2.0 Information overload Content based filtering e adaptive personalization Verso il Web 3.0 Parte 2 - Nuovi processi di business e nuovi modi di eseguire vecchi processi Mass Knowledge Construction e Open Innovation Comunità di pratica professionali Monitoraggio web automatizzato e Reputation Management CGM, Social Network Analysis e Sentiment Analysis Le tecnologie del Laboratorio di Intelligenza Artificiale 2

4 Parte 1 IL NUOVO WEB 3

5 L EVOLUZIONE DEL WEB 4

6 L EVOLUZIONE DEL WEB Web Web Web 3.0 5

7 L evoluzione del Web

8 COS E IL WEB 2.0? Il termine denota uno stato di evoluzione del Web, caratterizzato da nuovi ingredienti, nuovi approcci, nuovi equilibri. 7

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10 Principali caratteristiche dei siti Web 2.0 Contenuti forniti degli utenti, strumenti per la pubblicazione agevole di contenuti e per la condivisione Partecipazione attiva, collaborazione, bidirezionalità della comunicazione Apertura e facilità di accesso Reti sociali, community Folksonimia (demonomia), tagging Mass collaboration, intelligenza collettiva Remixing di contenuti, syndication, mashup, aggregator Web come piattaforma, infrastruttura orientata ai servizi 9

11 Applicazioni, strumenti e approcci tipici del Web 2.0 infofactory BLOG WIKI feed RSS TAG CLOUD AJAX, API, Web Service, XML, Contenuti gratuiti Sistemi di Licenze (Creative Commons, Opensource) Modelli di Business (free, free-to-use-pay-for-service, ) 10

12 Alcuni siti WEB 2.0 molto popolari WikipediA flickr MySpace facebook YouTube LinkedIn SecondLIFE twitter Innocentive BoingBoing LiveMocha ebay Skype 43Things NetVibes chicagocrime Del.icio.us doggdot.us Slashdot upcoming stumbleupon ciao! duespaghi.it last-fm current BeppeGrillo WeatherBonk Digg Technorati BoardTracker IceRocket 11

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14 Dai produttori di informazione ai consumatori di Informazione (WEB 1.0) infofactory idee/concetti/eventi autori, produttori di informazione documenti/doc. multimediali/ /audio-video/ WEB siti e portali ricerca intermediario invio consumatori 13

15 nelweb idee/concetti/eventi/opinioni autore, produttori di informazione documenti/doc. multimediali/ /audio-video/ WEB: siti, portali, blog, social network ricerca intermediario invio utente attivo utente consumatore attivo utente attivo utente attivo utente utente attivo attivo utente attivo utente attivo utente attivo utente attivo utente attivo 14

16 nelweb idee/concetti/eventi/opinioni autore, produttori di informazione documenti/doc. multimediali/ /audio-video/ WEB: siti, portali, blog, social network intermediario invio ricerca UCG - User Generated Content utente attivo utente consumatore attivo utente attivo utente attivo utente utente attivo attivo utente attivo utente attivo utente attivo utente attivo utente attivo 15

17 L utente che scambia dinamicamente il suo ruolo da passivo ad attivo e viceversa: lo spettautore 16

18 L utente che scambia dinamicamente il suo ruolo da passivo ad attivo e viceversa: lo spettautore idee/concetti/eventi/opinioni autore, produttori di informazione documenti/doc. multimediali/ /audio-video/ WEB: siti, portali, blog, social network ricerca intermediario invio consumatore spattautore spettautore spettautore spettautore 17

19 TIME, 13 Dic infofactory The Person of the year 18

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21 L INFORMATION OVERLOAD C è troppa/nuova informazione disponibile in rete Si aggravano i problemi nella ricerca, nell accesso, nell invio di informazioni Web: Non esistono efficaci strumenti di ricerca Troppi errori di ricerca Scarsa tempestività I motori di ricerca tradizionali hanno una precisione media del 15-25% poichè si basano su approcci assai superficiali (parole chiave) e non eseguono un analisi semantica dei documenti Lo stato dell arte corrente richiede strumenti innovativi e strumenti specifici per il Web

22 E DISPONIBILE NUOVA CONOSCENZA (implicita) C è nuova informazione/conoscenza disponibile in rete e nelle social network Conoscenza nei contenuti, nelle relazioni, nelle opinioni, Lo stato dell arte corrente richiede strumenti innovativi e strumenti specifici per il Web 2.0 per catturare queste nuove conoscenze 21

23 COME AFFRONTARE I NUOVI PROBLEMI? Capire i concetti, e non solo riconoscere le parole chiave Aggiungere contesto per disambiguare Personalizzare l interazione 22

24 Le esperienze del Laboratorio di Intelligenza Artificiale dell UniUD Tecniche per Filtraggio Cognitivo: Analisi concettuale del contenuto dei documenti Meccanismi di rappresentazione della conoscenza Filtraggio basato sui contenuti Personalizzazione adattativa: Profili individuali sugli interessi dell utente Tecniche di apprendimento automatico per la costruzione automatica dei profili di interesse 23

25 Cos è il WEB 3.0? Il Web 3.0 è la successiva evoluzione del Web, già ora in atto. Gli strumenti del Web 3.0 saranno ((alcuni lo sono già, ad esempio ifmonitor di infofactory FACTORY) ) in grado di capire automaticamente il significato dei contenuti e di ragionare su di esso. Il Web 3.0 non sarà più un semplice contenitore di parole/ immagini/filmati, ma potrà essere visto come un contenitore di concetti, una base di conoscenze Il Web 3.0 sarà dotato di strumenti in grado di cercare con precisione, mettere in relazione, capire, classificare ed estrarre informazioni Tutto ciò utilizzando tecniche di Intelligenza Artificiale 24

26 Due riferimenti bibliografici interessanti Di Bari, V. (a cura di), Internet è cambiato. E Voi? WEB 2.0. Ed. Il Sole 24 Ore, Milano, Tapscott, D., Williams, A. D., WIKINOMICS: La collaborazione di massa che sta cambiando il mondo. Rizzoli ETAS, Milano,

27 Parte 2 infofactory Nuovi processi di business e nuovi modi di eseguire vecchi processi 26

28 Processi di MARKETING Nuove frontiere per il Marketing infofactory E riconosciuto che gli utenti dei siti Web 2.0 (e più genericamente dei CGM e delle relative community all interno dei social network) giocano un ruolo di stekeholder ad alto potenziale economico che va oltre al semplice ruolo di cliente di servizi, e si estende al diventare un canale distributivo e di marketing virale, un indicatore di bisogni e un asset da valorizzare tramite comunicazione pubblicitaria mirata [C.A. Carnevale Maffè, SDA Bocconi] E chiaro però che la gestione dell ascolto di questi nuovi stakeholder non può procedere con strumenti manuali e sugli attuali motori di ricerca (basati su parole chiave), ma è necessario disporre degli strumenti innovativi del Web

29 Processi di MARKETING Word of Mouth Marketing infofactory Ogni cambiamento tecnologico ha provocato un salto nel paradigma di marketing: radio, televisione, [Noci 2007], pay per click, CGM web 2.0. <<Viviamo in un epoca in cui il marketing tradizionale è già morto ed è nato il nuovo marketing. Quello vecchio si basava sui target, il nuovo sulle COMMUNITY. Ascoltarle significa imparare come costruire i prodotti e i servizi [..]>> F. Zendrini, responsabile comunicazione Gruppo Piaggio. [Digital PR 2005] Oggi gli utenti si fidano delle opinioni degli altri utenti. Il consumatore ha un nuovo potere: influenzare le opinioni ed il comportamento di acquisto di altri. 28

30 29 Processi di MARKETING

31 Processi di MARKETING Word of Mouth Marketing: utilizzare le community infofactory per IMPARARE/CAPIRE: sentiment sul proprio brand, Ottenere comparazioni con concorrenti, Identificare nuovi trend, valutare gli effetti di una nuova campagna pubblicitaria, capire la percezione degli utenti relativamente alla propria linea prodotti/servizi, conoscere meglio il proprio cliente. per COMUNICARE/DIFFONDERE: Stimolare le discussioni sul proprio brand Veicolare messaggi dell azienda attraverso le discussioni degli utenti Intervenire in catene di informazione negativa Supportare i propri clienti (rispondere a domande, fornire assistenza tecnica, risolvere problemi di clienti scontenti, ecc.) Identificare gli opinion leader/influencer 30

32 Processi di Analisi della Concorrenza, Monitoraggio Tecnologico, Aggiornamento professionale, ReputationManagement infofactory (Online) Business Intelligence Monitorare e filtrare l informazione in modo mirato e personalizzato su siti Web, riviste online, portali tematici, community, CGM, ecc. per: Capire i movimenti dei concorrenti Individuare rumors di interesse Monitorare lo sviluppo di nuove tecnologie Individuare violazioni della propria proprietà intellettuale Mantenersi aggiornati su tematiche specifiche (tecniche, normative, legislative, tecnologiche, eventi, ) Identificare occasioni di finanziamento, bandi, Ecc. 31

33 Costruire e condividere conoscenze nelle Comunità di Pratica infofactory Comunità di Praticà: comunità di utenti che condividono obiettivi, interessi, competenze e che utilizzano strumenti virtuali (forum, blog, tagging, folksonomie, ecc.) per affrontare e discutere problemi in modo cooperativo Mass Knowledge Construction Processi di KnowledgeManagement e di Ricerca di Informazioni 32

34 Costruire e condividere conoscenze nelle Comunità di Pratica: LinkedIn infofactory LinkedIn: Più di 20 milioni di utenti (trusted professionals) Moltissimi settori di interesse Molti sottogruppi geografici Molti strumenti per cercare e mettere in relazione informazioni e per gestire relazioni Processi di KnowledgeManagement e di Ricerca di Informazioni 33

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39 Costruire e condividere conoscenze nelle Comunità di Pratica: Del.icio.us Del.icio.us: Social tagging Ricerca per tag Chi tagga cosa Cosa tagga chi Contatti verso un utente specifico Gruppi di utenti Informazioni pubbliche e private Processi di KnowledgeManagement e di Ricerca di Informazioni 38

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45 XING: infofactory Costruire e condividere conoscenze nelle Comunità di Pratica: XING Sistema europeo (tedesco) alla LinkedIn Processi di KnowledgeManagement e di Ricerca di Informazioni 44

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48 Open Innovation Processi di Ricerca e Sviluppo

49 Processi di Ricerca e Sviluppo Open Innovation infofactory Il cliente può essere fonte di innovazione ed essere coinvolto nella progettazione, sviluppo e test del prodotto. Esperti esterni possono contribuire alle attività di R&D Ai processi di R&D dell azienda collaborano utenti sparsi per il mondo, fornendo idee (tecniche, pubblicitarie, ), valutando soluzioni, collaborando allo sviluppo, alla progettazione, provando nuovi prodotti, ASCOLTARE/COINVOLGERE: Clienti, Esperti,!! 48

50 Processi di R & D Casi di Successo infofactory E emblematico il caso della Goldcorp Inc.: nel 2000/1 mise su Web i suoi preziosi dati geologici e lanciò su Web una gara aperta a tutti per ricevere suggerimenti su dove si poteva trovare altro oro all interno delle sue concessioni. Da 100 Milioni di $ passò ad un fatturato di 9 Miliardi di $. Altri casi: BMW Customer Innovation, Nokia Beta Lab, Procter & Gamble, IBM con Linux. 49

51 open your data to anyone who might use it W3C [fabien, gandon, inria - slideshare] 50 50

52 Strumenti e tecnologie Come utilizzare le informazioni online (es. conversazioni degli utenti) e trasformarle in conoscenza utile per l azienda? 1. Tecnologie avanzate (Analisi semantica dei testi, tecnche di Intelligenza Artificiale, ecc.) 2. Metodologia e Know How 51

53 Prima spinoff ICT dell Università di Udine Laboratorio di Intelligenza Artificiale Monitoraggio e filtraggio WEB, Sviluppo di Siti e Portali, Sviluppo di Applicazioni WEB 52

54 Online Marketing Intelligence sulla Blogosfera (Blog, Forum, Newsgroup) Analisi delle sorgenti Dove monitorare: tipologia delle sorgenti, credibilità, traffico, influenza, Identificazione manuale Identificazione automatica (spider Web) 53

55 Online Marketing Intelligence sulla Blogosfera (Blog, Forum, Newsgroup) Scraping Tecniche di web scraping Navigazione personalizzata Estrazione automatica delle notizie 54

56 Online Marketing Intelligence sulla Blogosfera (Blog, Forum, Newsgroup) Selezione/Filtraggio/estrazione Tecniche di analisi semantica dei testi Identificazione dei concetti e relazioni Semantic annotation Filtraggio personalizzato delle notizie Superare l approccio parole chiave Sistemi di classificazione automatica Sistemi di clustering information extraction 55

57 Online Marketing Intelligence sulla Blogosfera (Blog, Forum, Newsgroup) Statistiche Key Performance Indicators sulla visibilità del brand, del singolo prodotto, del sentiment, Pressione mediatica Comparazione tra diversi argomenti di interesse (profili di ricerca) Concetti più rilevanti Es. Capire di che prodotto si parla di più, comparazione tra due brand concorrenti, ecc. 56

58 Online Marketing Intelligence sulla Blogosfera (Blog, Forum, Newsgroup) Reportistica personalizzata sulle esigenze del cliente Analisi manuale o automatica delle notizie Sentiment Analysis Social Network Analysis (capire la struttura del network, identificare diversi gruppi, identificare influencer, ) Grafici personalizzati (es. posizionamento strategico, percezione brand/prodotto, analisi comparative, ecc.) 57

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60 59

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62 61

63 Da: 62

64 The main connector is Louise. People come to her and she connects to others. Nick is also a connector. 63

65 Filtraggio Cognitivo Personalizzato di Informazioni Esempi positivi di documenti Esempi negativi di documenti Documenti da filtrare (html, xml, pdf, postscript, doc, text, latex) COSTRUTTORE PROFILI PROCESSORE LINGUISTICO Profilo dell utente Contenuto concettuale del documento Relevance feedback MATCHING Valutazione della rilevanza del documento (da C.Tasso, P.Omero, La Personalizzazione dei Contenuti WEB, F.Angeli, Milano, 2002.) 64

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68 I VANTAGGI Precisione: % Superato l approccio one size fits all Categorizzazione automatica Aumento della produttività 67

69 Un riferimento bibliografico Tasso, C., Omero, P. Personalizzazione dei contenuti Web. Franco Angeli, Milano,

70 CONTATTI Prof. Carlo Tasso Dr. Paolo Omero

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