16° Congresso Nazionale dell'Associazione Luca Coscioni - Cataldo Musto, Giovanni Semeraro - Bari, 4 Ottobre 2019

1. @SWAP_Research - @semeraro_g - @cataldomusto
L’IA per l’empowerment del cittadino
MAPPA DELL’INTOLLERANZA, MYRROR, PA RISPONDE
GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI ‘ALDO MORO’ – ITALY
SWAP RESEARCH GROUP
{giovanni.semeraro, cataldo.musto}@uniba.it

2. Chi Siamo
Semantic Web Access and Personalization
http://www.di.uniba.it/~swap
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3. Chi Siamo
Semantic Web Access and Personalization
http://www.di.uniba.it/~swap
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4. Intelligenza Artificiale
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5. Intelligenza Artificiale: definizioni
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6. Intelligenza Artificiale: origini
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7. 7
Intelligenza Artificiale: origini
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8. Intelligenza Artificiale?
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9. Intelligenza Artificiale?
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10. Intelligenza Artificiale!
Personal Assistants Face Recognition
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11. Intelligenza Artificiale: definizioni
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12. Intelligenza Artificiale: definizioni
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13. 1. Myrror: una piattaforma per Quantified Self &
Holistic User Modeling
2. La Mappa dell’Intolleranza: riconoscimento
automatico di hate speeches
3. PA Risponde: Question Answering su dati
della Pubblica Amministrazione (PA)
Agenda
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14. 1. Myrror: una piattaforma per Quantified Self &
Holistic User Modeling
2. La Mappa dell’Intolleranza: riconoscimento
automatico di hate speeches
3. PA Risponde: Question Answering su dati
della Pubblica Amministrazione (PA)
Agenda
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15. User Modeling e Personalizzazione
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16. L’ egosistema
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17. Social Networks
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Quotidianamente utilizziamo questi strumenti per esprimere le nostre opinioni,
mostrare i nostri interessi, monitorare le nostre attività o i nostri dati fisiologici
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18. Data Silos
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Problemi: questi enormi «contenitori» di dati non comunicano tra di loro e l’utente non è a conoscenza
di quali dati personali vengono gestiti da ciascuna piattaforma!
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19. «We have 27 online identities» (*)
(*) Survey by Intel Security
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20. Holistic User Modeling: obiettivi
Costruzione di un modello
olistico di rappresentazione
dell’individuo
• Fusione di informazioni
provenienti da sorgenti
dati eterogenee
• Controllo sulla gestione
dei dati personali
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21. Holistic User Model
Affects
Demographics
Interests
Behaviors
Social
Relations
Knowledge
and Skills
Physical
States
Cognitive
Aspects
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22. Holistic User Modeling Workflow
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23. Holistic User Modeling Workflow
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24. Holistic User Modeling Workflow
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Utilizza
tecniche di IA!

25. Holistic User Modeling Workflow
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Determinazione dei topic e delle
preferenze, Riconoscimento
automatico di emozioni e
personalità, Detection di attività
fisica, Individuazione luoghi
visitati, etc…

26. Holistic User Modeling Workflow
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27. Holistic User Modeling Workflow
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28. Myrror - Login
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29. Myrror – Identità Digitali
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30. Myrror – Estrazione Dati Personali
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31. Myrror – Estrazione Dati Personali
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32. Myrror – Estrazione Dati Personali
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33. Myrror – Bio Personalizzata
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34. Myrror – Umore ed Emozioni
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35. Myrror – Personalità
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36. Myrror – Visualizzazione Interessi
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37. Myrror – Luoghi Visitati
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38. Myrror – Attività Fisica
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39. Myrror - Condivisione Dati Personali
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Empowerment degli utenti!
Ogni utente deve poter decidere quali
informazioni condividere con applicazioni di
terze parti!

40. Myrror - Recap
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Holistic User Profiling
◦ Modello di profilazione utente basato su otto diverse sfaccettature
◦ Costruito mediante integrazione di »tracce» digitali raccolte da
sorgenti dati eterogenee
◦ Permette di superare data silos problem!
Myrror
◦ Piattforma che supporta la creazione di holistic user profiles
◦ Strumento di empowerment: gli utenti hanno il totale controllo sui dati
estratti dalle identità digitali ed esposte verso applicazioni esterne
◦ I profili sono resi disponibili attraverso API REST verso servizi di terze parti
e sviluppatori

41. Myrror - Recap

42. 1. Myrror: una piattaforma per Quantified Self &
Holistic User Modeling
2. La Mappa dell’Intolleranza: riconoscimento
automatico di hate speeches
3. PA Risponde: Question Answering su dati
della Pubblica Amministrazione (PA)
Agenda
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43. La Mappa dell’Intolleranza - Obiettivo
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Analizzare i contenuti
pubblicati in Rete,
individuare gli
hate speech
(post intolleranti di natura
omofoba, razzista, sessista,
etc.), geo-localizzare questi
contenuti

44. La Mappa dell’Intolleranza - Obiettivo
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Silvia Brena
Prof. Giovanni Semeraro
Cataldo Musto
Prof. Vittorio Lingiardi
Nicola Carone
Prof.ssa Marilisa D’Amico
Cecilia Siccardi

46. La Mappa dell’Intolleranza - Obiettivo
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47. La Mappa dell’Intolleranza - Genesi
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(American)
Hate Map
Progetto della
Humboldt State
University
http://users.humboldt.edu/mstephens/hate/hate_map.html

48. Hate Speech
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49. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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Connessione ai
Social Network
Estrazione dei
Contenuti
Individuazione dei
Tweet di natura
intollerante
Localizzazione dei
Tweet
Costruzione
delle
Mappe

50. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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Ogni social network offre strumenti (detti API, Application Programming Interface)
per estrarre informazioni
prodotte dagli utenti (UGC, User Generated Content)
1. Connessione ai Social Network

51. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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2. Estrazione dei Contenuti
Omofobia
Antisemitismo
Razzismo
Sessismo
Disabilità
Islamofobia
Definizione delle «dimensioni dell’intolleranza»

52. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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2. Estrazione dei Contenuti
Definizione di un lessico per ognuna delle dimensioni dell’intolleranza

53. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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2. Estrazione dei Contenuti
76 termini sensibilidefiniti dagli psicologi dell’Università di Roma La Sapienza

54. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
Problemi
Ambiguità
Semantica
Analisi del
«sentiment»
Tweet non
Geolocalizzati

55. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
I contenuti testuali sono caratterizzati da ambiguità semantica.
La macchina non è in grado di comprendere il significato del testo!

56. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
I contenuti testuali
sono caratterizzati da
ambiguità semantica.
La macchina non è in
grado di comprendere
il significato del testo!

57. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
Entrambi contengono la parola chiave «nano»
ma solo il primo è un tweet interessante rispetto alla dimensione
«Disabilità»

58. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
Soluzione: utilizzo di algoritmi di analisi semantica dei contenuti per la
comprensione del «significato» del testo e filtraggio dei Tweet non intolleranti

59. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
I contenuti postati in Rete hanno un sentiment (una polarità) associata.
Siamo interessati ai contenuti aventi polarità negativa!

60. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
Entrambi contengono la parola chiave «nano»,
ma solo il primo è un tweet di natura intollerante

61. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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3. Individuazione dei Tweet
Soluzione: utilizzo di algoritmi di «sentiment analysis» per la
comprensione della «polarità» del testo e
filtraggio dei Tweet non intolleranti

62. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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4. Geolocalizzazione dei contenuti
Soluzione: utilizzo di semplici tecniche per la localizzazione dei
contenuti, al fine di aumentare il numero di Tweet geolocalizzati
Problema: una piccolissima
percentuale dei Tweet
contiene informazioni sulla
localizzazione

63. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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4. Geolocalizzazione dei contenuti
Anno Tweet Totali Tweet Geo
2015 ~2 milioni ~40k
2016 ~3 milioni ~110k
2017/2018 ~5 milioni ~104k
2019 ~3 milioni ~80k

64. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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4. Geolocalizzazione dei contenuti
Topic 2017/2018 2019 Confronto
Omofobia 4,24% 5,14% =
Antisemitismo 2,65% 10,01% :(
Razzismo 17,01% 32,74% :((
Disabilità 9,46% 10,99% =
Sessismo 53,85% 26,27% :))
Islamofobia 12,79% 14,84% :(

65. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
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4. Geolocalizzazione dei contenuti

66. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
66GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
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5. Generazione delle Mappe
Sessismo Disabilità Islamofobia

67. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
67GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
Fiera delle Libertà - 16° Congresso Nazionale dell’Associazione Luca Coscioni – Bari – 4 Ottobre 2019
5. Generazione delle Mappe
Omofobia Razzismo Antisemitismo

68. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
68GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
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5. Studio dei Picchi (Razzismo)
Oltre alle mappe, sono
state prodotte analisi
linguistiche e temporali
che consentono di
analizzare meglio le
dinamiche degli utenti
in corrispondenza di
picchi di Tweet
intolleranti

69. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
69GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
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5. Studio dei Picchi (Islamofobia)
Oltre alle mappe, sono
state prodotte analisi
linguistiche e temporali
che consentono di
analizzare meglio le
dinamiche degli utenti
in corrispondenza di
picchi di Tweet
intolleranti

70. La Mappa dell’Intolleranza - Metodologia
70GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
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5. Studio dei Picchi
Concetto già noto!

71. La Mappa dell’Intolleranza - Recap
71GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
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• Applicazione di Tecniche di IA
• combinazione di tecniche di Natural Language
Processing, Analisi Semantica, Sentiment
Analysis
• aumenta la consapevolezza del cittadino e
permette di pianificare interventi di
monitoraggio e gestione di sacche di
intolleranza
• 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
• Progetto in corso: edizione 2020 in partenza
• Disponibilità per le PA che ne facciano richiesta di
Mappe e contenuti in formato Open Data

73. 1. Myrror: una piattaforma per Quantified Self &
Holistic User Modeling
2. La Mappa dell’Intolleranza: riconoscimento
automatico di hate speeches
3. PA Risponde: Question Answering su dati della
Pubblica Amministrazione (PA)
Agenda
GIOVANNI SEMERARO, CATALDO MUSTO. L’IA per l’empowerment del cittadino: Mappa dell’Intolleranza, Myrror, PA Risponde
Fiera delle Libertà - 16° Congresso Nazionale dell’Associazione Luca Coscioni – Bari – 4 Ottobre 2019 73

74. PA Risponde
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75. PA Risponde
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76. PA Risponde
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77. PA Risponde
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78. PA Risponde
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79. PA Risponde
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80. AQP Risponde
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81. Conclusioni
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82. Asimmetria Informativa
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“Information asymmetry deals with the
study of decisions in transactions where one
party has more or better information than
the other. This creates an imbalance of
power in transactions”
J.Stiglitz
Nobel Prize 2001
I processi decisionali (e gli algoritmi) basati su «conoscenza»
estratta dai dati sono un’applicazione concreta del principio
dell’Asimmetria Informativa

83. Asimmetria Informativa
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“Information asymmetry deals with the
study of decisions in transactions where one
party has more or better information than
the other. This creates an imbalance of
power in transactions”
J.Stiglitz
Nobel Prize 2001
I casi d’uso mostrati in questa presentazione «bilanciano» il
principio dell’asimmetria informativa! Il «potere» derivante dai dati
viene nuovamente messo nelle mani degli individui

84. Big Data: moderni microscopi
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L’introduzione di algoritmi per l’estrazione e
l’analisi di contenuti prodotti in Rete ha la
valenza dell’introduzione del microscopio
Micro-fenomeni,
apparentemente complessi da
spiegare, possono essere
analizzati con nuove chiavi di
lettura!

85. Big Data: moderni microscopi
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86. L’irragionevole efficacia dei dati
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• tanti e grandi dati hanno
bisogno di algoritmi di
analisi appropriati
(predictive analytics)
• ma Chi sono i pochi e
piccoli cervelli?
NOI
con la nostra necessità di
• protesi tecnologiche per
superare i ns.limiti
• nuovi microscopi per
trovare spiegazioni a
fenomeni altrimenti oscuri
Forse non ci resta che affidarci alla
«irragionevole efficacia dei dati» per
ampliare le nostre capacità e superare i
nostre preconcetti

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