(Fake) Reviews Analysis · * sono per lo piu’ “Ad Hoc” (e.g., music recommendation) * …la misura della CONSAPEVOLEZZA e la FUSIONE delle varie dimensioni? * Esistono classificatori

Post on 29-May-2020

4 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

Transcript

(Fake)ReviewsAnalysisSoBigDataday,EUI,Florence

October11,2017

MarinellaPetrocchiIIT-CNRTrustworthyandSecureFutureInternet

*  ProvinceofLucca*  Hotels,Restaurants,Attractions*  Booking–Tripadvisor*  >300,000reviews*  >155,018uniquereviewers

Datasets

Geo-Distribution

Reviewsovertime

Comparisonamongplatforms

Itineraries

World

*  NewYork*  Singapore*  …*  Lucca*  ...*  Tokyo*  Sidney

Specificterritory

*  StMichaelsquare*  Amphitheatre*  Thewalls*  …*  Filllungostreet*  ....

Fake Content

Fake reviews

Text-scoreDisagreement

Tripadvisormorethan350khotelreviewsNewYork,Rome,RioDeJaneiro,Tokyo,Paris

MichelaFazzolari,VittoriaCozza,MarinellaPetrocchi,AngeloSpognardiAStudyontext-scoredisagreementinonlinereviewsSpringerCognitiveComputation,9(5),2017

Thanksagain!

Falsi followers

Falsi followers

Bolle d’informazione

LA NOSTRA IDEA

Progettazione e implementazione di un

FILTRO per MOTORI di RICERCA e SOCIAL MEDIA

centrato sulla persona:

MY Information Bubble

1. PERSONALIZZAZIONE DINAMICA: SI ai MIEI interessi, ADESSO

3. AFFIDABILITA: SI a informazione SFRONDATA da FALSI

2. CONSAPEVOLEZZA: NO a FILTRI attuati A PRIORI da altri

*  Studi su recommender systems che esaltano uno tra questi fattori: Accuratezza, Diversità, Novità, “Serendipità”… *  sono per lo piu’ “Ad Hoc” (e.g., music recommendation) *  …la misura della CONSAPEVOLEZZA e la FUSIONE

delle varie dimensioni?

*  Esistono classificatori per rilevamento di: *  SPAM su social media (≠ FAKE) *  false recensioni (eg: Sentiment Analysis), ma…. *  GAP tra accademia e principali piattaforme sociali!

MIB: cosa esiste adesso?

*  Fornisce uno strumento FACILE e INTUITIVO per CREARE e PERSONALIZZARE dinamicamente il filtro

*  Crea CONSAPEVOLEZZA sull’esistenza e l’attuazione di filtri automatici in rete, imposti a priori

*  ELIMINA dalla ricerca le informazioni FALSE

MIB: che c'è di nuovo?

Nuovo! Nieuwe! New! Nouveau! Neu! Nuevo!

“In today’s social media world, FOLLOWERS equal POWER. At the very least, they imply IMPORTANCE”

In Progress Expertise

*  SOCIALE: l’utente acquista coscienza critica su informazioni reperibili e su dinamiche di potere online

*  ECONOMICO: il fake detector e’ arbitro per le transazioni commerciali “pulite” = TUTELA dei diritti del consumatore

*  TECNOLOGICO: il progresso della tecnica non al servizio di “ciò che si vuole mostrare agli utenti” bensì di “ciò che vogliono”

*  SCIENTIFICO: pubblicazioni su riviste di eccellente valore e visibilità internazionale

MIB: che impatto ha?

IL PIANO DELLE ATTIVITA

*  Task 1. Abbattimento delle Filter Bubbles attuali

*  Task 2. Individuazione dei falsi

*  Task 3. Realizzazione e validazione della MY INFORMATION BUBBLE

TASK 1

*  Studio delle tecniche di filtraggio implementate correntemente *  Studio delle politiche di privacy vigenti *  Percezione degli utenti sui filtri *  Operazione di reverse engineering per annullare

l’effetto dei filtri

TASK 2

*  Studio delle tecniche di fake detection correntemente definite e/o implementate *  Definizione e validazione di nuove tecniche di

fake detection *  Realizzazione del “Fake Detector Engine”,

rilevatore di fake multipiattaforma

TASK 3

*  Implementazione della MY INFORMATION BUBBLE (= collettore d’informazioni NON filtrante a priori + Fake Detector Engine + Dinamicita’ del perimetro della bolla) *  Rilascio del prototipo e del kit informativo per

gli utenti *  Validazione del prototipo mediante questionari e

sessioni di utilizzo assistite

PianoEconomico

Definizione Costo

Costodelpersonale 104k(2assegnidiricercaper2anni)*

Spesetrasferteepubblicazioni 10k

Attrezzaturahardwareesoftware 8k

Scuoladidottorato 6k

Comunicazioneonline 1k

Costototale 129k

*risultatoprincipalealloscaderedei2anni:prototipofunzionantesuGoogle

IlGruppodiRicerca

Marinella Petrocchi IIT CNR

Angelo Spognardi IIT CNR

Mauro Conti Università di Padova

Maurizio Tesconi IIT CNR

Roberto Di Pietro Università Roma Tre

Gabriele Lenzini Universitee Luxembourg

top related