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@cataldomusto - @semeraro_g - @SWAP_Research
L’IA per il monitoraggio dei social media
IL CASO DELLA FARNESINA E
LA MAPPA ITALIANA DELL’INTOLLERANZA
CATALDO MUSTO, GIOVANNI SEMERARO
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI ‘ALDO MORO’ – ITALY
SWAP RESEARCH GROUP
{cataldo.musto, giovanni.semeraro@uniba.it

Paradigmi comportamentali consolidati sono stati radicalmente
modificati dall’uso delle nuove tecnologie
2
CATALDO MUSTO, GIOVANNI SEMERARO. L’IA per il monitoraggio dei social media: Il Caso della Farnesina e la Mappa Italiana dell’Intolleranza
Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile. Evento Online. 30 Giugno 2021

Cosa
accade in
un minute
sulla
Rete?

Come
possiamo
sfruttare
l’informazione
convogliata
sui social
media?

Qual è il ruolo
dell’intelligenza artificiale
5

Algoritmi: moderni microscopi
6
Gli algoritmi di intelligenza artificiale per
l’analisi di contenuti prodotti in Rete hanno
la valenza dell’introduzione del microscopio
Micro-fenomeni,
apparentemente complessi da
spiegare, possono essere
analizzati con nuove chiavi di
lettura!
6

Intelligenza Artificiale e
Social Media
7
CrowdPulse
Il nostro “microscopio”

8
Cosa è CrowdPulse
Una piattaforma per l’analisi semantica di social media
Musto, C., Semeraro, G., Lops, P., & de Gemmis, M.
(2015). CrowdPulse: A framework for real-time
semantic analysis of social streams. Information
Systems, 54, 127-146.

CrowdPulse
Cosa può fare CrowdPulse?
◦ Estrazione messaggi da Twitter, Facebook e Instagram
◦ Operazioni di Natural Language Processing sul testo
◦ Riconoscimento della Lingua
◦ Elaborazione e Analisi del Testo
◦ Riconoscimento di concetti complessi ed entità
◦ Identificazione del «topic» (politica, sport, tecnologia, etc.)
◦ Sentiment Analysis e Opinion Mining
◦ Clustering e Classificazione dei Contenuti
◦ Geolocalizzazione degli Utenti
◦ Geolocalizzazione dei Contenuti
◦ Visualizzazione Dati mediante Dashboard e Reportistica
Personalizzata
9

CrowdPulse – Demo
10
Quali scenari d’uso?
◦ Analisi fenomeni complessi
◦ Mappa Italiana dell’Intolleranza
◦ Monitoraggio account
istituzionali
◦ L’Aquila Social Urban Network
◦ Comune di Bari (percezione della
sicurezza)
◦ Utilizzo di Lessico Inclusivo

Overall sentiment: :-(
L’Aquila Social Urban Network (2014)
«Brand» Analysis
11

La Mappa dell’Intolleranza
Analizzare i contenuti
pubblicati in Rete,
individuare gli
hate speech
(post intolleranti di natura
omofoba, razzista, sessista,
etc.), geo-localizzare questi
contenuti
12

Metodologia
Connessione ai
Social Network
Estrazione dei
Contenuti
Individuazione dei
Tweet di natura
intollerante
Localizzazione dei
Tweet
Costruzione
delle
Mappe
13

Individuazione dei Tweet
I contenuti testuali
sono caratterizzati da
ambiguità semantica.
La macchina non è in
grado di comprendere
il significato del testo!
14

Individuazione dei Tweet
La nostra piattaforma
permette di analizzare
«semanticamente» i
contenuti, riuscendo a
individuare in
automatico quelli che
convogliano hate
speech
15

16
Distribuzione dei contenuti
Anno Tweet Totali Tweet Geo
2015 ~2 milioni ~40k
2016 ~3 milioni ~110k
2017/2018 ~5 milioni ~104k
2019 ~3 milioni ~80k
2020 ~5 milioni ~223k

17
Generazione delle Mappe
Sessismo Disabilità Islamofobia

18
Generazione delle Mappe
Omofobia Razzismo Antisemitismo

19
Studio dei Picchi (Islamofobia)
Picco
9-10 Maggio 2020

20
Studio dei Picchi (Islamofobia)
Picco
9-10 Maggio 2020

Un nuovo caso d’uso
Analisi dell’account istituzionale
Twitter della Farnesina
Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile. Evento Online. 30 Giugno 2021 21

Abbiamo monitorato
l’account Twitter
istituzionale della
Farnesina (@ItalyMFA) per
tutto il mese di Giugno
314 messaggi prodotti
668 messaggi ricevuti
Come si distribuisce il
sentiment?
22

23
Abbiamo monitorato
l’account Twitter
istituzionale della
sentiment?

24
Abbiamo monitorato
l’account Twitter
istituzionale della
10 Giugno: picco di
messaggi ricevuti

Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile. Evento Online. 30 Giugno 2021 25

Abbiamo monitorato
l’account Twitter istituzionale
della Farnesina (@ItalyMFA)
per tutto il mese di Giugno
sentiment nella data del 10
Giugno?
26
55.6%
negativo
22.2%
positivo
22.2%
negativo
22.2%
positivo
22.2%
positivo

Abbiamo monitorato
l’account Twitter istituzionale
della Farnesina (@ItalyMFA)
per tutto il mese di Giugno
Attraverso la piattaforma
possiamo monitorare anche
l’opinione espressa nei
confronti di personalità
politiche
27
Sentiment dei Tweet che menzionano il ministro di Maio
Nella data del 10 Giugno
50.0%
negativo
50.0%
positivo

Abbiamo monitorato
l’account Twitter
istituzionale della
Farnesina (@ItalyMFA)
per tutto il mese di
Giugno
Ci sono giorni in cui sono
emersi dei picchi
«negativi» superiori al 10
Giugno?
28

Abbiamo monitorato
l’account Twitter
istituzionale della
Farnesina (@ItalyMFA)
per tutto il mese di
Giugno
Tag Cloud relativa ai
termini maggiormente
utilizzati nella data del 2
Giugno
29

Recap – The Unreasonable Effectiveness of Data (2009)
30
• Tecniche di IA per i social media
• combinazione di tecniche di Natural
Language Processing, Analisi Semantica,
Sentiment Analysis
• Open Source Intelligence (OSINT)
• anticipazione di fenomeni sociali
(anticipatory social analytics & predictive
analytics)
• microscopio/lente di ingrandimento per
catturare segnali deboli (weak signals)
• comprensione dei fenomeni che accadono
nella società reale & virtuale
• Disponibilità su progetti ed analisi definiti ad-hoc

Grazie!
cataldo.musto@uniba.it
giovanni.semeraro@uniba.it
@SWAP_research
@semeraro_g
@cataldomusto
Dott. Cataldo Musto
Prof. Giovanni Semeraro
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