NADINE – i collegamenti internet rivelano le tendenze dell’interazione

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 gettare luce sulle 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 paesaggio virtuale. La nostra interazione fornisce dati che, quando vengono scomposti e analizzati, possono aiutarci a capire un’ampia gamma di attività umane, da quelle culturali a quelle economiche.

Finanziato dal 7° PQ nell’ambito dello schema Tecnologie Future ed Emergenti, il progetto NADINE (“New tools and Algorithms for DIrected NEtwork analysis”) contribuisce allo sviluppo di nuovi tipi di motori di ricerca, ponendo l’Europa alla guida di questo importante settore.

“Stiamo cercando di mappare la rete per mostrare come le pagine sono collegate tra loro e come le persone usano questi collegamenti nel loro viaggio attraverso la rete," dice 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 mostrare, ad esempio, le probabilità che la gente visiti determinati siti, faccia scelte, acquisti oggetti o voti in un certo modo.

Perfezionare il modo di tracciare l’interazione online

Per sviluppare e testare le loro metodologie, i ricercatori hanno osservato gli articoli biografici di Wikipedia valutando la possibilità di ordinare le persone consultate in ordine di influenza. Hanno analizzato le 24 lingue principali, considerando il numero di articoli che rimandano agli individui secondo il sistema PageRank di Google, che ritiene una pagina 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.

Le informazioni online scorrono in modo simile agli scambi commerciali

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.

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 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). Adesso che è stata definita chiaramente la metodologia, i ricercatori del consorzio di NADINE intendono continuare il lavoro con vari partner tra cui l’Organizzazione mondiale del commercio.

Collegamento al sito web del progetto

Altri collegamenti
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWART/cheirank/cheirank.html
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWLIB/topwikipeople/
http://www.quantware.ups-tlse.fr/QWLIB/wtnmatrix/
http://en.wikipedia.org/wiki/CheiRank

pubblicato: 2015-02-09
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