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Social Analytics

Le attività di studio e ricerca sono relative alle tecnologie per l’accesso, il recupero, l’estrazione, l’integrazione e l’elaborazione dell’informazione per grandi basi di dati strutturati e non strutturati, con particolare riferimento all’analisi delle reti sociali. La ricerca segue diversi filoni di ricerca:

  1. tecniche di rilevamento statistico dei flussi informativi, anche con tecniche di rilevamento probabilistico o campionario. Ad esempio utilizzando il contatore basato sul MinHashing o mediante l’algoritmo di Flajolet-Martin;

  2. analisi della connettività delle reti sociali, attraverso il calcolo di misure per grandi grafi, come ad esempio il diametro o la distanza media tra i nodi dei grafi, utilizzando tecniche di conteggio dei nodi distinti raggiungibili mediante il rilevamento probabilistico;

  3. Sentiment Analysis applicate alle reti sociali con tecniche di conteggio cumulativo, ovvero senza filtrare e classificare i messaggi ma attraverso la tecnica di quantification, quantificando cioè la dimensione dei classificatori mediante indagine campionaria sull’insieme di indicatori portatori del sentiment (features);

  4. definizione di modelli per piattaforme di Data Analytics altamente scalabili, con particolare riferimento all’uso di:

    1. modelli predittivi, basati su Holt-Winters, Naive Bayes, SVM, regressione lineare, regressione logistica

    2. modelli per la scoperta e la visualizzazione di relazioni tra entità;

  5. piattaforma di analisi per l’elaborazione di flussi informativi in tempo reale;

  6. uso di Spark per l’elaborazione statistica dei dati su R distribuito (SparkR);

  7. implementazione distribuita delle tecnologie in modalità PaaS su cluster di macchine.