Project Description

  • Start date: 01/02/2014
  • End date: 31/05/2016
  • Duration (months): 28

musca2

  • Total budget: € 998.100
  • Lab Budget: € 184.100
  • Numero di partner: 4
  • Partner: Advantech s.r.l., CICII – Università del Salento, Selex ES SpA, SPHERA. s.r.l.
Il progetto MUSCA si propone di creare un innovativo sistema integrato in grado di analizzare, prevedere, investigare sorgenti di dati multi-modali, provenienti dalle principali piattaforme di social networking e dagli strumenti di comunicazione online.

Il progetto definirà nuovi modelli e tecniche innovative di web crawler dei dati, analisi semantica, e calcolo della reputation. Infine, verrà implementato un cruscotto per una completa analisi e visualizzazione dei dati che avrà lo scopo di validare le tecnologie scelte, l’architettura e i requisiti di sistema.

Il core della piattaforma riguarda le attività di monitoraggio come processo di ascolto e comprensione, dove tecnologia e competenze di analisi comunicativa vengono utilizzate congiuntamente per individuare e governare le tendenze reputazionali prodotte all’interno del web.

La piattaforma sarà costituita principalmente dai seguenti moduli:

  • Un crawler per la rilevazione dei dati dai principali social networks;
  • Un analizzatore semantico per la costruzione di sociogrammi basati sull’analisi del contenuto delle informazioni scambiate;
  • Un motore di calcolo di metriche per la social network analysis e la rilevazione di comunità;
  • Un modulo di reputation computing;
  • Un cruscotto per la visualizzazione integrata e dinamica dei reports statistici (social analytics and web analytics);
  • Un modulo per la simulazione dell’andamento della reputazione nel tempo basato su modelli multi-agente.
All’interno di questo progetto i partner adotteranno o svilupperanno modelli e tecniche di analisi semantica, teoria dei grafi e dinamiche innovative di rete, per costruire un nuovo paradigma per il monitoraggio del marchio. Un cruscotto finale comprenderà tutti i moduli di cui sopra, e strumenti di visualizzazione di base. Questo offrirà la possibilità di validare l’approccio architetturale adottata, così come la sua implementazione tecnica.
Il gruppo di ricerca di SNA, contribuisce al progetto MUSCA mettendo a disposizione la sua decennale esperienza sui fondamentali modelli e strumenti di Social Network Analysis. Il gruppo vuole proporre dei modelli per il processamento delle informazioni e per il decision making ispirato a modelli cognitivi propri della meccanica quantistica, atti ad interpretare fenomeni di rete sociale ed il rilevamento di comunità.
La piattaforma MUSCA integra funzionalità di crawler, analisi sematica/sentiment ed analisi predittive.

I dati di input vengono estratti dai principali social network e dai siti web feed Web: estrazione multicanale da diverse fonti online.

Un ulteriore filtro classifica le informazioni attraverso tecniche di Natural Language Processing.

Un Algoritmo di sentiment analysis non supervisionato è stato sviluppato per calcolare la polarità testo.

Le analisi dei social network e le capacità predittive sono le principali caratteristiche distintive di MUSCA, rispetto alle soluzioni di monitoraggio esistenti.

Algoritmi avanzati individuano i ruoli delle persone nella rete sociale, fornendo indicazione perspicace circa gli influenzatori chiave.

Per maggiori informazioni si prega di contattare: Laura Fortunato (laura.fortunato@unisalento.it)