Workshop ODINet, CNR – Pisa, 24 Marzo 2015

Il Progetto ODINet è realizzato con il determinante contributo della Regione Toscana a

valere sul Programma Operativo Regionale cofinanziato dal FESR per l’obiettivo

“Competitività regionale e occupazione” anni 2007-2013.

La Social Network Analysis applicata alla ricerca semantica

Ernesto Lastres Sistemi Territoriali S.r.l.

Cascina (Pisa), Italy

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• La rete esprime la connettività, cioè come le “cose” sono collegate

• Studio del grafo come oggetto matematico/informatico

• Nella grafo possiamo individuare molte misure (indicatori di rete) che possono caratterizzare i dati (nella rete).

• Sono difficilmente estraibili se non con tecniche di analisi di reti

• I problemi sulle reti sono notoriamente molto complessi

Rete o Grafo

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Cos’è una rete sociale?

• Una Rete Sociale (Social Network) consiste in un gruppo di entità/oggetti connessi tra loro da legami di tipo sociale, tematico, infrastrutturale, ecc.

• Lo scopo dell'Analisi delle Reti Sociali è quello di individuare e analizzare i legami (connessioni) tra le entità per individuare i nodi con un ruolo o significatività particolare secondo un criterio dato: Centralità Coesione Vicinanza Influenza reciproca

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Le Reti Sociali

Relazioni Patrimoniali e Famigliari

Relazioni • Amicizia

• Uso

• Scambio

• Proprietà

• Collaborazione

• Condivisione

• Appartenenza

• Contratto

Attori • Persone

• Famiglie

• Immobili

• Società

• Terreni

• Macchine

• Barche

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La Nostra Rete Sociale

Relazioni • Tematiche (keywords)

• Semantiche (concettuali)

• Links (URL/RDF)

• Sociali Autore Pubblicatore Utilizzatore Feedback

Attori • Concetti

• Termini (literals)

• Datasets

• Cartelle

• Siti Web

• Persone e

Organizzazioni

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Cosa differenza la rete sociale da altri tipi di rete?

es. Rete Idrica o una Rete Stradale

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Small World e 6 Gradi di Separazione

L ~ log(|V|)

• Small World Network – Sono reti che hanno pochi archi e tanti nodi connessi

– Ci sono tantissimi nodi con un solo arco e pochi con molti archi (distribuzione esponenziale)

– Pochi gradi di separazione tra due nodi qualsiasi

• Queste reti hanno un riscontro in tanti aspetti del mondo reale – Società

– Economia

– Sistemi biologici

– Mercati

– Trasporti, ….

• Per questo motivo le proprietà di queste reti vengono studiate molto

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Indici di Centralità • Degree

Il più semplice di tutti. Indice locale in funzione di quanti archi ha il nodo in ingresso e/o uscita

• Eigenvector

È una misura di quanto centrale è il nodo in relazione alla sua influenza (link) con i vicini. Il PageRank di Google è una variante di questo indice

• Betweenness

Indica quanto centrale è il nodo in relazione al passaggio di informazione che lo attraversa proveniente dal resto del grafo

• Closeness

Indica mediamente quanto vicino (in gradi di separazione) è il nodo dal resto del grafo

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Indici di Centralità

Betweenness

alta

bassa

Eigenvector

alta

bassa

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SNA nel Ranking dei Dati • PageRank (quello di Google), ma applicato al grafo di dataset e

concetti • Assunzione: Un dataset è più rilevante per una ricerca se ha più

link entranti provenienti da entità «importanti» del grafo. • Come funziona: conta il numero e l’importanza dei link a

un’entità del grafo per fare una stima di quanto un dataset è importante nel contesto di una ricerca

Se l’amico della mia amica è un tipo importante

probabilmente qualcosa «arriverà» a me.

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La Social Network Analysis e ODINet

• Creazione di un grafo di conoscenza formato dai concetti delle ontologie tematiche di riferimento e dai dataset

• Indici di centralità e di flusso in funzione di un criterio Individuare nodi (sia dataset che concetti) della rete con le caratteristiche

indicate. Ottenere indici di centralità Dare rilevanza ai risultati in funzione dei criteri di ricerca prefissati Ordinare i risultati

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Grazie per l’attenzione