Paolo Nesi e' chair del DISIT Lab dell'Universita' degli Studi di Firenze, ed ordinario di sistemi di elaborazione. Ha coordinato svariati progetti di ricerca ed inovazione, della commissione europea, nazionali e regionali. Attualmente coordina Sii-Mobility MIUR Smart City nazionale mobilita' e trasporti, RESOLUTE H2020 sulla resilienza nelle infrastrutture critiche e dei sistemi di trasporto, mentre DISIT lab contribuisce in vari altri progetti su big data, smart city, smart cloud, industria 4.0.
Twitter Vigilance: Modelli e Strumenti per l’Analisi e lo Studio di Dati Social Media ed il Monitoraggio in Real Time
Le tecniche e gli strumenti di analisi dei Social Media stanno diventando sempre più importanti per la previsione di eventi e tendenze, per la diagnosi precoce tramite il monitoraggio sociale e l’uso degli utenti come sensori. In questo contesto, Twitter.com è uno dei canali più interessanti per la sua diffusione e le dinamiche di risposta veloce; Twitter viene tipicamente classificato come microblog con aspetti sociali: messaggi brevi collegati e relazioni fra gli utenti. Il numero di Tweet prodotti al giorno rientra nel dominio dei big data. Anche restringendo l’insieme dei Tweet a specifiche aree tematiche, spesso la complessità dei processi di acquisizione, gestione ed analisi dei dati in tempo reale per l’analista sono difficilmente gestibili con tecniche tradizionali. A questo riguardo, dall’Aprile 2015 DISIT lab ha attivato lo strumento Twitter Vigilance per permettere a ricercatori ed analisti di effettuare analisi e ricerche su dati derivati da Twitter riferiti ad aree tematiche diverse. In questi ultimi 12 mesi, tramite Twitter Vigilance sono state sviluppate moltissime analisi negli ambiti: ambiente e meteo, disastro ambientale e resilienza, farmacologia, servizi smart city, turismo, cultura, intrattenimento e TV, grandi eventi, etc. In questo articolo si presenta un sintesi della soluzione Twitter Vigilance, con i suoi strumenti, ed alcuni informazioni che possono essere utili per comprenderne i meccanismi
Km4City: una soluzione aperta per erogare servizi Smart City
Molte città, comuni, province, regioni stanno producendo un enorme quantità di dati aperti, a questi si aggiungono i dati meno aperti o privati di operatori di trasporto, telefonia, energia, commercio, turismo, beni culturali, educazione, ma anche quelli provenienti da sensori in città, da social media, meteo, ambiente, etc. Questa enorme quantità di dati crea delle opportunità per (i) tenere sotto controllo lo stato della città e dei suoi servizi, fornire informazioni a supporto delle decisioni, (ii) analizzare la città e la sua evoluzione per migliorare i servizi, aumentarne la sicurezza e la resilienza, (iii) produrre servizi e valore sul territorio. Le pubbliche amministrazioni stesse sono i primi consumatori di questi dati e sono interessate a poterli mettere a disposizione degli operatori in città che potrebbero utilizzarli per il loro business. Per raggiungere questi obiettivi vi sono dei problemi tecnici e infrastrutturali non banali da risolvere quali: (a) la scarsa o inesistente interoperabilità fra i dati, (b) le licenze di utilizzo dei dati, (c) la carenza di soluzioni tecnologiche aperte e a basso costo di attivazione e gestione per trasformare dati in servizi. E’ su questa base che ci siamo attivati per realizzare le soluzioni Km4City per le Smart City, http://www.km4city.org .
