Come si possono prevedere le attività delle persone sulla base dei collegamenti internet? Cosa possiamo dedurre dalle tendenze dell’uso di internet? Il progetto europeo NADINE sta creando algoritmi e metodi per analizzare le attività online, al fine di capire le relazioni tra soggetti, paesi e persino beni di scambio.
Internet è attualmente formato da circa 50 miliardi di pagine collegate tra loro a formare un vasto mondo virtuale. I dati forniti dalle nostre interazioni sulla rete permettono di comprendere un’ampia gamma di attività umane, sia culturali sia economiche.
Finanziato dal 7° PQ nell’ambito delle Tecnologie Future ed Emergenti, il progetto NADINE (New tools and Algorithms for DIrected NEtwork analysis) serve a sviluppare nuovi motori di ricerca europei.“Stiamo cercando di mappare la rete per mostrare come le pagine sono collegate tra loro e come le persone usano questi collegamenti per spostarsi attraverso la rete,” riferisce il coordinatore del progetto NADINE, Dima Shepelyansky, direttore della ricerca presso il Laboratoire de Physique Théorique, CNRS Toulouse.
Il progetto usa vari strumenti, alcuni dei quali forniti da Google, per mostrare quante pagine sono collegate tra di loro. In questo modo si possono prevedere, per esempio, quali sono le probabilità che la gente visiti un determinato sito, faccia specifiche scelte, acquisti oggetti o voti un determinato partito.
Per sviluppare e testare le metodologie ipotizzate dal progetto, i ricercatori hanno studiato i lemmi biografici di Wikipedia, valutando la possibilità di ordinare i profili biografici in rapporto all’influenza delle persone a cui quelli erano riferiti. Hanno analizzato le 24 lingue principali, considerando il numero di lemmi che rimandano alle suddette persone secondo il sistema PageRank di Google, che ritiene che una pagina sia importante se vi rimandano altre pagine importanti.
Questo ha fatto tuttavia emergere un interessante problema da risolvere: lo scienziato Linnaeus sembrava essere l’individuo più importante. Poiché a lui si deve la classificazione degli organismi viventi, ci sono collegamenti verso la sua pagina su ogni pagina di Wikipedia dedicata a piante e animali, e questo ha alterato i risultati.
I ricercatori hanno quindi deciso di introdurre CheiRank, che calcola l’importanza di una pagina in base al numero di collegamenti in uscita. Mettendo insieme questi due sistemi, i ricercatori hanno definito un modo valido per misurare l’importanza. I metodi sviluppati possono anche rilevare le comunità web auto-organizzate e collegate.
Considerando il modo in cui i collegamenti, verso e da una pagina, possono mostrare come vengono scambiate le informazioni, il progetto ha applicato i nuovi risultati all’analisi dei flussi commerciali. NADINE ha usato la banca dati del commercio mondiale delle Nazioni Unite che contiene i dati degli ultimi 50 anni. “Abbiamo sviluppato un nuovo modo di analizzare lo scambio commerciale di 61 prodotti tra i paesi dell’ONU, determinando la sensibilità dell’equilibrio commerciale alle variazioni di prezzo,” spiega Shepelyansky.
NADINE riunisce un partenariato di fisici teorici, matematici e informatici di Francia, Italia, Paesi Bassi e Ungheria. “Il finanziamento transnazionale dell’UE è stato indispensabile per riunire un’equipe di scienziati provenienti da discipline così diverse,” aggiunge ancora Shepelyansky.
Il progetto, sostenuto con quasi 1,22 milioni di euro di finanziamenti dall’UE, è attivo da tre anni e si concluderà ad aprile (2015).
Collegamento al sito web del progetto: http://www.quantware.ups-tlse.fr/FETNADINE/index.html
Linkografia:
http://ec.europa.eu/digital-agenda/en/future-emerging-technologies-fet
http://en.wikipedia.org/wiki/PageRank
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWART/cheirank/cheirank.html
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWLIB/wtnmatrix/
http://en.wikipedia.org/wiki/CheiRank
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWART/cheirank/cheirank.html
