Tecnologia

Human Ecosystems usa diverse tecnologie per la raccolta dei dati e per la loro elaborazione ed analisi.

Human Ecosystems, tecnologie di input

Per la raccolta dei dati si possono utilizzare:

  • Web/Social: Facebook, Instagram, Twitter, TripAdvisor, motori di ricerca, notizie online, siti web
  • Sensori: reti di sensori, Internet of Things, tecnologie indossabili connesse in rete, dispositivi biomedici
  • Wireless: access point wifi, bluetooth, beacons
  • Presence: telecamere CCTV, sistemi di head counting, sistemi di accesso (badge), sensori 3D (es.: Kinect)
  • Basi di dati: database, sistemi legacy, Open Data, GIS
  • Infrastrutture: reti mobili, energy grids, sistemi transazionali, sistemi finanziari

 

Human Ecosystems, analisi

Per l’elaborazione dei dati e dell’informazione si utilizzano:

  • Analisi di Linguaggio Naturale: per eseguire analisi semantica, rilevazione del sentiment, classificazioni; eseguita in 29 lingue
  • Emotional Analysis: per eseguire l’analisi emozionale del testo, per classificare le espressioni emotive secondo il Circumplex Model of Affect
  • Analisi Geografica: per analizzare i dati dal punto di vista geografico mediante geo-referenziazione, geo-coding, reverse-geocoding, per aggregare per luoghi, aree geografiche, nazioni
  • Named Entity Recognition: per riconoscere quando vengono menzionati nomi propri (di persone, brand, luoghi, eventi)
  • Network Analysis: per analizzare come i dati sono organizzati in reti di interrelazione, e comprenderne le topologie, i flussi, gli scambi, nel tempo, nello spazio e tra i contesti
  • Machine Learning: per imparare a riconoscere quello che non è conosciuto all’inizio dell’analisi, per scoprire argomenti di interesse (Topic Discovery), emergenze, crisi, opportunità
  • Pattern Recognition: per riconoscere pattern ricorrenti nei dati, al fine di identificare modelli di interesse, cicli virtuosi o viziosi, opportunità ricorrenti