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SPLOD
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- 11. Venere Intendevi … il pianeta … il quadro … la statua …
- 15. 2009 Nascita del web Web 2.0 :social network Web3.0 :web semantico 2020 Web 4.0 … 1990 2000
- 17. Web dei dati2009
- 18. 2009 Web dei dati
- 19. Per rendere i dati Linked data
- 22. + + + + + + + + + + + + + + + + 3.I datidevono essere pubblicatiin formato RDF e rispettandoglistandard 1.URI 2.HTTP URI
- 23. 3.RDF 1.URI 2.HTTP URI + + + + + + + + + + + + + + + + 4.Collegareidatitra loro + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
- 26. I LOD e dove trovarli Wikipedia DBpedia
- 29. Per chi ? Utenti comuni ignari di SPARQL e del formato dei dati Perché? Usare gli standard non è semplice Cosa? Sviluppare SPLOD per guidare gli utenti dai dati grezzi alla visualizzazione per imparare più di quanto ci si poteva aspettare. Dove? È stato integrato in SPOD, un social network per la creazione collaborativa di Open Data, sviluppato presso l’ISISLab.
- 30. SPLOD
- 31. endpoint Puntodi accesso ai LOD. Interrogato attraverso richieste SPARQL inviate attraverso AJAX.
- 32. SPARQL Standard di interrogazione dei LOD. Difficileda utilizzareper sintassie per la necessità diconoscere le URI deidati interrogati.
- 34. concetti Le classi associate alle risorse. Ex. Quadro, persona, museo
- 35. predicati Le relazioni tra risorse. Ex. Autore, è, autore, latitudine, longitudine
- 36. risultati Le risorse, ossia istanze delle classi documentateattraverso i LOD.
- 37. focus La parola evidenziata in gialloe rappresenta l’elementoin base al quale vengonoriempiti i box e corrisponde al soggetto delleoperazioni dell’utente.
- 41. SPLODSPLOD
- 44. Come funziona il riempimento dei box?
- 45. QueryExecutor Dammi 100 museo che ha longitudine e che ha latitudine museo BoxViewer BoxFiller Language Manager
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- 53. SPLOD - Extensions,integrationin SPOD and testing Candidato Martina Garofalo Relatore Vittorio Scarano Delfina Malandrino
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- 58. Vocabolario Identifica univocamente qualsiasi risorsa Standard e riconosciuti, suddivisi percontesto Ma sono presenti tanti dialetti, stili Problema dell’entityresolution
- 62. Lingua Dipende dal provider dei dati Label a volte fornitein diverse lingue Spesso non forniteaffatto
- 66. CONOSCENZA
- 67. CONOSCENZA ‘’Un’immagine ben costruita induce a notare cose che non ci si aspetterebbe di vedere’’ John Tukey
- 68. VISUALIZZAZIONE
- 69. 1°- Dati grezzi 2° -Filtri e operazioni 3° -Visualizzazione
- 70. SPOD SocialPlatform for Open Data Discussioni Data Driven Controllet Wizard: da dati a datalet
- 71. GIUDIZIO
- 72. Solo attraverso lo scambio di idee può nascere una opinione solida
- 73. . . . SPOD - Architettura
- 74. DEEP
- 78. TESTING
- 80. Soddisfazione TESTING PIANIFICAZIONE Nessun training System Usability Survey (SUS) RECLUTAMENTO 15 utenti Lavoro individuale
- 81. Soddisfazione TESTING Esperti in Open Data Esperti IT Non esperti
- 82. Soddisfazione TESTING Esperti in Open Data Esperti IT Non esperti Leconoscenzepregresse sono sufficienti?
- 83. Soddisfazione TESTING Esperti in Open Data Esperti IT Non esperti L’interazione e l’output rispettano le aspettative?
- 84. Molto buona 75-85 Eccellente 86-100 Soddisfazione TESTING SYSTEM USABILITY SURVEY SCORE Buona 53-74 OK 40-52 Povera 26-39 Peggiore possibile 0-25 70
- 85. TESTING PIANIFICAZIONE Training supervisionato Training non supervisionato Goal: analisi quantitativa e qualitativa RECLUTAMENTO 23 studenti del liceo scientifico ‘’ArmandoDiaz’’ Lavoro individuale Lavoro in team Complessità incrementale Problem solving TASK
- 86. TESTING Efficienza ANALISI Task circoscritto e benchiaro Lavoro individuale Task # Domanda Task1 Le categorie dei parchiarcheologici. Task2 I parchi archeologici cheforniscono servizi di assistenza ai disabili. Task3 Gli eventi che si tengono duranteun periodo di tempo chetermina entro il 2018. Task4 Le biblioteche la cuisede haindirizzonella regione Campania. Task5 Gli eventi ospitati dalla Reggia di Caserta chesi tengono duranteunperiodo di tempo che terminaentro il 2018. Task6 I musei con categoria arteoppure chefornisce servizi di biblioteca la cui sede ha indirizzo nella provincia di Caserta.
- 87. TESTING Efficienza ANALISI Task circoscritto e benchiaro Lavoro individuale = TEMPOMEDIO(min) TEMPOOTTIMO (min) 2 min 5 ± 2.5min
- 88. TESTING Efficienza ANALISI Task circoscritto e benchiaro Lavoro individuale = 1.25 valore minimoTEMPOMEDIO(min) TEMPOOTTIMO (min) 3.75 valore massimo {
- 89. Efficacia TESTING Task situazione reale Lavoro in team Comunicazione solo via chat Utilizzo di SPLOD persupportare le decisioni Dati reperiti da ‘‘Cultura Italia’’ Sulla base delle informazioni presenti, dove posizioneresti un nuovo museo, di cosa dovrebbe trattare? ANALISI
- 90. Efficacia TESTING Che nedite di un museo sulla vita? Questa categoria è già presente! Non trovo nulla che parli di tradizioni locali… Valorizziamo la nostra storia: un museo sui Borboni!!
- 91. Web Component riutilizzabile Altamente modulare ed estendibile Che valorizza i LOD Superando laloro complessità e bassa qualità Grazie a metafore familiariall’utente SPLOD
Editor's Notes
- Accedere a risorse collegate, caricate dinamicamente
- Inserite all’interno di un’unica interfaccia
- Prima ha chiesto di pubblicare i documenti e collegarli tra loro attraverso i link, collegamenti ipertestuali. Con i dati siffatti i motori di ricerca possono indicizzare i documenti, filtrando quelli non inerenti alle keyword inserite nella ricerca, ordinarli secondo dei criteri di ranking.
- Ai TED del 2009 Tim Berners Lee ha proposto di non pubblicare dati assemblati in documenti, ma pubblicare i raw data, che possono essere assemblati più e più volte anche in modi non previsti dal produttore.
- Se i dati sono memorizzati in un formato esplorabile anche dalle macchine, come un grafo, i motori di ricerca possono fare elaborazioni più intelligenti e restituire direttamente la risposta alle tue domande.
- URI: nome univoco anche per le risorse
- Per agevolare la ricerca
- Salve, sono martina garofalo, insieme continueremo a parlare di SPLOD, analizzando alcune estensioni, la sua integrazione in spod e i primi risultati ottenuti
- Quello che vogliamo fare è arrivare nella parte alta della piramide, ma è necessario fare un passo indietro e fare una riflessione sui dati, che ci porterà ad un potenziamento dell’architettura, per poi analizzare conoscenza e giudizio
- Il processo descritto dalla mia collega ci ha portato dai dati a delle tabelle di informazione, ma come abbiamo visto i provider sono numerosi, vorremmo poterli utilizzare tutti allo stesso modo
- Dobbiamo far fronte all’eterogeneità che può presentarsi in tre sfaccettature
- Generalmente le forme più diffuse tramite cui i provider possono fornire i dati sono: endpoint, dump, o esporre delle api
- Le diveristà si riscontrano inoltre soprattutto per i vocabolari, I provider tendono a crearne di proprietari
- Facendo un esempio: la venere di milo ha la sua forma originale, ma tanti artisti l’hanno reinterpretato con il proprio stile, per conservare l’informazione che queste versioni si riferiscono però alla stessa, è necessario che siano collegate tra di loro
- Ma molto spesso questi link non ci sono questo non sarebbe un problema catastrofico se si riscontrasse solo su alcune risorse,
- Se astraiamo dalla venere, vedremo che il problema reale è che questo fenomeno si riscontra sugli elementi fondanti, base della struttura del sistema Come i concetti, che possono essere chiamati in diversi dialetti. È quindi necessario costruire dei moduli ad hoc per ognuno di essi, in modo da arrivare ad un concetto unico che è quello utilizzato da splod
- Infine possiamo avere dati in lingue diverse dalla nostra, se i provider sono internazionali potrebbero fornire etichette in più lingue, molto spesso invece non sono fornite affatto
- Riflettendo questa eterogeneità sull’architettura, abbiamo esteso la componente che interagisce con i dati
- Prevedendo che questa sia una factory, tutte le richieste sono effettuate al query executor che però è una componente astratta, senza implementazione, che ha istanziato la versione corretta che cambierà in base alla tipologia, soprattutto alla struttura e vocabolario dell’endpoint
- Richieste effettuate al language manager che però ha istanziato la versione corretta di linguaggio che gestisce non solo la semplice traduzione di termini del dataset, ma attreverso delle strutture molto flessibili consente di tradurre frasi di senso compiuto Ora che abbiamo potenziato l’architettura…
- Vogliamo passare ai livelli più alti della piramide, partendo dalla conoscenza. Per raggiungerla abbiamo bisogno di un modo più immediato di vedere i dati, rispetto ad una tabella… che può essere molto complessa da analizzare e interiorizzare
- Numerosi studiosi in visualizzazione hanno dimostrato che…
- Inoltre sappiamo che ricordiamo molto poco di ciò che ascoltiamo e leggiamo, mentre l’esperienza di fare e guardare qualcosa restano impresse
- Quindi l’idea è di guidare l’utente dai dati grezzi, alla visualizzazione passando per filtri e operazioni che potrebbero rendere ancora più interessanti i dati Questo è in effetti lo stesso flusso di lavoro seguito in SPOD
- Spod è una piattaforma sociale, sviluppato in isislab presso questa università nell’ambito del progetto route to pa, il cui scopo è valorizzare i dati forniti dalle pubbliche amministrazioni, coinvolgendo attivamente i cittadini I punto di svolta rispetto ai classici social network sono le discussioni guidate dai dati, infatti tramite la cosiddetta controllet wizard ci consente di ottenere visualizzazioni, chiamate datalet. È in questo contesto che si inserisce splod, oltre a sfruttare open data (considerati dati a tre stelle) sfrutta linked open data, ovvero dati a 5 stelle
- A questo punto ci rendiamo conto che stiamo aggiungendo il giudizio!! Siamo in un social, possiamo lavorare insieme per sfruttare al meglio questi dati e portare ad una idea, cambiamento nel mondo reale
- Infatti sono scambiando informazioni e pareri si possono instaurare delle vere e proprie opinioni che si rispecchiano nelle azioni di tutti i giorni
- Per comprendere al meglio come si integra SPLOD, analizziamo l’architettura semplificata di spod, i dati possono essere recuperati da numerosi provider, c’è una componente che si occupa di autenticazione e sicurezza, ma la parte più interessante per i nostri scopi è il DEEP
- L’intera architettura è fondata sul concetto di web component, cioè piccoli componenti altamente riutilizzabili, il deep è il luogo in cui tutti questi pezzi vengono posizionati, il nostro lavoro è stato quello di inserire una nuova componente
- A sua volta composto di tre moduli: il primo è splod nella sua purezza, gli altri due si occupano di filtraggio e visualizzazione proprio come a seguire il flusso di lavoro mostrato precedentemente. Siamo pronti a ricavare qualche visualizzazione dal dataset creato in precedenza
- Ci rendiamo conto che il dataset creato prima era il primo passo dello SPLOD wizard, al secondo passo selezioniamo le colonne di interesse, nella modalità esperto sottostante è possibile applicare filtri, raggruppamenti o addirittura interrogare la tabella
- Infine si passa al terzo e ultimo step, il sistema sulla base dei dati, suggerisce la tipologia migliore di grafico, in questo caso ovviamente ci suggerisce una mappa, otteniamo una visualizzazione con la quale è possibile interagire
- Al termine dell’implementazione, il sistema è stato sottoposto a testing
- Di usabilità. Secondo l’ISO sono tre gli aspetti da valutare:
- Per analizzare la soddisfazione dell’utente è stato sottoposto il sistema senza un training preventivo, dopodichè gli è stato chiesto di rispondere a 10 semplici domande secondo il test standard SUS
- Il campione era eterogeneo Avente a che fare con tre contesti differenti
- è stata riscontrata la necessità di training per spiegare a grandi linee il funzionamento e la tipologia di dati sottostanti
- In ogni caso però quasi tutti hanno trovato il sistema abbastanza intuitivo, le operazioni forniscono in output ciò che ci si aspetta
- Nella scala identificata dal sus, abbiamo raggiunto la parte alta della fascia di buona usabilità
- Sulla base dei risultati della fase precedente, è stata elaborata una seconda fase di testing può strutturata È stata condotta una fase di training supervisionato da esperti, poi non supervisionata. È stata reclutata una classe del liceo scientifico di San nicola la strada che ormai da due anni collabora con SPOD per il progetto scuola lavoro
- Gli è stato chiesto di eseguire 6 task, di complessità crescente che vanno dal ricavare le categorie dei parchi archeologici A task che coinvolgono le operazioni più tecniche e complesse del sistema
- dopodichè abbiamo analizzato la differenza tra tempo medio di esecuzione e tempo ottimo, per i task medio semplici il tempo medio è di 5 min con uno scarto pari a 2.5, il tempo ottimo è di circa 2 min
- Ovviamente vorremmo un risultato molto vicino ad 1, ci avviciniamo ad esso nel caso migliore, in quello peggiore non ci distanziamo di troppo
- Infine gli studenti sono stati divisi in gruppi per risolvere un problema reale: gli è stato chiesto di identificare dove posizionare un nuovo museo e di cosa dovesse parlare
- Un gruppo in particolare ci ha stupito, inizialmente pensavano ad un museo sull’origine della vita, ma analizzando i dati hanno notato che questa categoria era già trattata e che invece nulla parlava di tradizioni locali, hanno così deciso di valorizzare la propria storia con un museo sui borboni.
- In conclusione splod è… Che nasconde la complessità grazie a metafore come la query in linguaggio naturale, familiare all’utente