1.
BIG DATA:
Una nuova fonte
per la ricerca storica
20 maggio 2016
Danilo Supino

2.
IL LAVORO DELLO STORICO
BIG DATA e la RICERCA SOCIALE
CASI STUDIO
METODOLOGIA e DATA DRIVEN HISTORY
TEAM
BIG DATA: Una nuova fonte per la ricerca storica
BIG DATA: una nuova fonte per la ricerca storica20 maggio 2016

3.
1930s
LES ANNALES
Oggi
Si amplia il concetto di FONTE,
la storia si apre a NUOVE DISCIPLINE
Nuovo campo di
studio
per lo storico
Nuovo campo di
studio
per lo storico
Cinema
Radio
Post
modernita
Modernità Nuove
tecniche
Datafication BIG
DATA
IL LAVORO DELLO STORICO
BIG DATA: una nuova fonte per la ricerca storica20 maggio 2016

4.
IL LAVORO DELLO STORICO
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5.
I BIG DATA E LA RICERCA SOCIALE
BIG DATA: una nuova fonte per la ricerca storica20 maggio 2016
Le ricerche sociali hanno dedicato principalmente i loro studi ai social network

6.
by
Thyco/IMT
I BIG DATA E LA RICERCA SOCIALE
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Esempio di sentiment analysis in occasioni delle elezioni politiche Amministrative
del 2013
By
Thyco/IMT

7.
I BIG DATA E LA RICERCA SOCIALE
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8.
Sensori e DCS
Radio Frequency Identification (RFID)
Quotazioni e transazioni su mercati finanziari
Dati da strumenti scientifici
Dati astronomici
Dati metereologici
Informazioni sanitarie
Dati fiscali, bancari e patrimoniali
Social Network
Blog, Forum
Web server log
Log del traffico di un router
Documenti
Dati provenienti da sistemi di sorveglianza
Dati geografici
Varietà
Volume Assenza di struttura
VelocitàI BIG DATA E LA RICERCA SOCIALE
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9.
Google
flue trends
50 milioni
di parole chiave
dati del Center disease for
control and prevention
raccolti tra il 2003 e il 2008
450 milioni
di modelli matematici
CASI STUDIO
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10.
Walmart
snacks
più di
1 000 000
transazioni giornaliere
per un totale di
2.5 petabytes
raccolti giornalmente
CASI STUDIO
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11.
Amazon
.com
più di
1 000 000
back-end operations
giornaliere
informazioni su:
cataloghi, ricerche, click,
permanenza su pagina,
wish list, carrelli, rivenditori
CASI STUDIO
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12.
Open platform
for real time
urban data
http://senseable.mit.edu/livesingapore/visualizations.html
DATA
COLLECTION
DATA
COMBINA-
TION
DATA
REDISTRIBU-
TION
CASI STUDIO
LIVE Singapore !
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13.
METODOLOGIA
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“Who knows why people do what they do? The point is they do it, and we
can track and measure it with unprecedented fidelity. With enough
data, the numbers speak for themselves.”
"Correlation is enough. We can stop looking for models. We can
analyze the data without hypotheses about what it might show. We can
throw the numbers into the biggest computing clusters the world has ever
seen and let statistical algorithms find patterns where science cannot.”
PhysicWorld, febbraio 2010

14.
COSA? QUESITO BASE PER BUSINESS INTELLIGENCE E PROBLEM SOLVING
LO STORICO INTRODUCE COME DOMANDA FONDAMENTALE PERCHE’?
RICERCA
QUANTITATIVACORRELAZIONI
RICERCA
QUALITATIVA
CASI STUDIO
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15.
DATA DRIVEN HISTORY
RAW
DATA
OSSERVAZIONE
ANALISI
SEMANTIZZA-
ZIONE
TEXT MINING
DATO
FINALE
NARRAZIONE ELLITTICA
RAW
DATA
OSSERVAZIONE
ANALISI
NARRAZIONE
NARRAZIONE LINEARE
METODOLOGIA
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16.
INGEGNERE
2. Data Analysis
TEAM1. Input
3. Output
Gathering
Data
RawData
Information
Knowledge
Selection
Processing
Transformation
Data Mining
Evaluation
Interpretation
STORICO
TEAM
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17.
DATABASE E ARCHIVIO
IMPIEGO DI RISORSE UMANE SPECIALIZZATE
AZIENDE PRIVATE POSSESSORI DI DATI
MASSIVE DATAFICATION DELLA SOCIETA’
LAVORO DI RICERCA
CONCLUSIONI/NUOVE SFIDE
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18.
danilo.supino@gmail.com
@danilotwtts
Danilo Supino
DANILO SUPINO
manfredi.merluzzi@uniroma3.it
Docente presso l’Università degli Studi
Roma Tre
Progetto grafico di Anita Sala
Prof. MANFREDI MERLUZZI
CONTATTI
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