Applicazione dei big data nel turismo, marketing ed education - Giglio, Simona; Critelli, Salvatore; Pantano, Pietro (Università della Calabria, 2020)
Il mondo è attualmente inondato da dati e l’avanzare delle tecnologie digitali amplifica questo fenomeno in modo esponenziale. Tale fenomeno viene etichettato con il concetto di Big Data ovvero le tracce digitali che le nostre attività quotidiane lasciano per effetto dell’uso massiccio dei sistemi ICT (Information Communication Technologies). I Big Data sono diventati il nuovo microscopio che rende “misurabile” la società. Per tali ragioni, la ricerca è incentrata sull’analisi dei Big data, estratti dai social media, da indagini online, da piattaforme di recensioni e da database, attraverso l’applicazione di tecniche e strumenti sviluppati nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Algoritmi di machine learning, analisi semantica ed analisi statistica sono stati utilizzati per estrarre, dai Big Data, informazione sotto forma di “conoscenza” e “valore”, dimostrando come dati di grandi dimensioni possano fungere da ricca fonte di informazione, da un lato, per comprendere il comportamento dell’utente, parte integrante di una società complessa (conoscenza), e dall’altro, per sostenere i processi decisionali e i servizi forniti agli utenti/consumatori (valore). Il lavoro si caratterizza per un approccio multidisciplinare tra settori differenti quali le scienze sociali, le scienze statistiche e l’informatica. Questo ha permesso di fondare la ricerca sui Big Data nella teoria, e fornire un efficace recupero e analisi dei dati nella pratica. Le tecniche di machine learning sono state applicate per (i) il riconoscimento delle immagini, (ii) per la creazione di cluster, (iii) per l’analisi del testo (sentiment analysis) e (iv) per la profilazione di classi di utenti. Per il riconoscimento delle immagini l’approccio ha richiamato le reti neurali artificiali (deep artificial neural networks), algoritmi e sistemi computazionali ispirati al cervello umano utilizzando le potenzialità del programma Wolfram Mathematica e la disponibilità di dati estratti da social network quali Flickr, Twitter, Instagram ed altre piattaforme come TripAdvisor. Gli strumenti utilizzati nella ricerca hanno permesso di indagare e di rilevare in modo oggettivo dall’analisi di immagini e di testi condivisi sul web, alcuni comportamenti cognitivi degli utenti/consumatori alla base delle loro scelte nonché l’attrattività di una destinazione turistica e la qualità dell’esperienza dell’utente. Lo studio del significato delle parole nel testo ha aperto la strada al web semantico che permette ad un utente di acquisire informazioni approfondite durante una ricerca attraverso un sistema formato da una rete di relazioni e connessioni tra documenti. Partendo dalle ricerche di Ogden e Richards sullo studio del significato e di Jakobson che studiò i processi comunicativi, si è cercato di strutturare e sistematizzare un processo che riflette un atto comunicativo ed informativo tale che un simbolo (immagine) attraverso l’applicazione di un significante (machine learning che si sostituisce al processo mentale proprio dell’uomo) permettesse l’esplicitazione di un referente (oggetto\etichetta) che opportunatamente porta alla trasmissione di un messaggio sotto forma di conoscenza. Il tutto coordinato da un sistema in grado di coniugare fattori differenti in un’ottica interdisciplinare dove l’analisi dei dati combacia perfettamente con la linguistica. Attingendo da studi precedenti, i risultati raggiunti dimostrano che gli algoritmi di analisi dei Big Data quali l’apprendimento automatico contribuiscono da un lato alla comprensione sull’esperienza dell’utente verso un luogo, una destinazione; d’altra parte, la loro analisi fornisce una conoscenza sistematica delle valutazioni dei consumatori su un determinato prodotto o servizio e verso lo sviluppo di una sorta di “intelligenza sociale”. Inoltre i risultati della ricerca propongono come, un approccio più sofisticato al monitoraggio dei social media nel contesto turistico e nel marketing, nonché nel settore dell’education, possa contribuire a migliorare le decisioni strategiche e le politiche operative degli stakeholder nonché ad avere una visione psicologica sugli atteggiamenti e sul comportamento di un ampio spettro di utenti.
Università della Calabria. Dipartimento di Fisica. Dottorato di ricerca in Scienze ed Ingegneria dell'ambiente, delle costruzioni e dell'energia. Ciclo XXXII
Keywords: Big data; Social network