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Quando il computer riconosce la nostra personalità

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Il riconoscimento automatico della personalità di un individuo da un suo testo scritto è una sfida che ha iniziato ad appassionare la comunità scientifica solo di recente, a partire dai primi pionieristici tentativi dopo l’esplosione del fenomeno dei blog. Sotto i riflettori da un paio d’anni sono invece i social media, come twitter e facebook, che costituiscono un’enorme risorsa di dati e di informazioni di ogni tipo sugli utenti che li utilizzano in tutto il mondo (circa l’86% degli adulti sul web, secondo l’istituto privato di studi politici, economici e sociali americano Pew Research Center). La sola comunità di Facebook costituisce la terza nazione al mondo, dopo Cina e India.

Le analisi che si possono compiere sui testi estratti dal web riguardano la personalità degli autori che li hanno redatti. Possono essere utili in ambito forense, per la rilevazione delle menzogne, ma anche in psicologia e per chi studia le strategie di diffusione di un prodotto o di un’idea tramite il passaparola virtuale, il cosiddetto “marketing virale”.

«Studiando le interazioni su Twitter, abbiamo rilevato che gli utenti emotivamente stabili hanno interazioni forti, nel nostro caso conversazioni, con una cerchia ristretta di utenti; invece, gli utenti classificati come nevrotici tendono ad avere interazioni deboli, cioè che spesso non ricevono risposta, e cercano di conversare con utenti più lontani nella rete, come se non riuscissero a stabilizzare

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Early warning sismico: un test a posteriori sull’ultimo grande terremoto in Turchia e Siria

edifici crollati nella provincia turca di Hatay

I sistemi di allerta sismica precoce puntano ad avvertire con secondi o decine di secondi di anticipo che è in arrivo un terremoto pericoloso. Si basano sul fatto che quando la crosta terrestre si frattura, si generano due tipi di onde. Le prime, longitudinali, solitamente non causano danni e viaggiano più velocemente delle seconde, trasversali che invece possono causare danni anche significativi agli edifici e quindi alle persone. I sistemi di allerta precoce processano il segnale delle prime onde e prevedono se e dove, nell’area circostante l’epicentro, è probabile che le seconde siano distruttive. Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo alla prova un approccio innovativo all’allerta precoce sfruttando i dati relativi alla prima delle due scosse che hanno colpito la regione tra Turchia e Siria a febbraio del 2023. Quella sequenza sismica ha causato quasi sessantamila morti, lasciando un milione e mezzo di persone senza casa. Nell’immagine: edifici crollati nella provincia turca di Hatay il 7 febbraio 2023. Credit: Hilmi Hacaloğlu/Voice of America.

Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo a punto un sistema per l’allerta sismica precoce e lo ha testato retrospettivamente sulla prima delle due scosse che hanno colpito la regione al confine tra Turchia e Siria il 6 febbraio del 2023. Considerando una soglia di intensità sismica (l’effetto del terremoto su persone e cose) moderata, il sistema si è dimostrato in grado di prevedere la zona da allertare con un anticipo che varia da 10 a 60 secondi allontanandosi dall’epicentro da 20 a 300 chilometri, con una percentuale molto contenuta di falsi allarmi.