Con l'avvento della tecnologia moderna, basata principalmente sull'Intelligenza Artificiale, la quantità di informazioni disponibili è aumentata in modo esponenziale rispetto al passato.Tra i vari inconvenienti, possiamo anche identificare la non affidabilità di molte fonti di informazione. I Social Network hanno dato un forte impulso alla condivisione: la libertà di pensiero e l'eterogeneità dei contenuti espressi hanno portato ad avere risorse diverse sullo stesso argomento, senza che queste vengano approfonditamente verificate. In questo lavoro, analizziamo alcune metriche proposte in letteratura per la misurazione del fenomeno della polarizzazione dell'opinione e, come caso di studio, applichiamo queste metriche a un set di dati contenente i risultati di un sondaggio americano che ha raccolto le opinioni degli utenti su varie questioni sociali. L'applicazione delle varie metriche ha permesso di identificare un certo grado di polarizzazione nel dataset che può essere mappato sui due principali allineamenti politici americani. Infine, data la correlazione tra le varie variabili coinvolte nell'analisi, abbiamo sviluppato una rete neurale in grado di predire l'allineamento politico dell'utente con una precisione molto elevata.

Studio della Polarizzazione delle Opinioni nei Social Network attraverso tecniche di Intelligenza Artificiale

ZECCHIN, JACOPO
2021/2022

Abstract

Con l'avvento della tecnologia moderna, basata principalmente sull'Intelligenza Artificiale, la quantità di informazioni disponibili è aumentata in modo esponenziale rispetto al passato.Tra i vari inconvenienti, possiamo anche identificare la non affidabilità di molte fonti di informazione. I Social Network hanno dato un forte impulso alla condivisione: la libertà di pensiero e l'eterogeneità dei contenuti espressi hanno portato ad avere risorse diverse sullo stesso argomento, senza che queste vengano approfonditamente verificate. In questo lavoro, analizziamo alcune metriche proposte in letteratura per la misurazione del fenomeno della polarizzazione dell'opinione e, come caso di studio, applichiamo queste metriche a un set di dati contenente i risultati di un sondaggio americano che ha raccolto le opinioni degli utenti su varie questioni sociali. L'applicazione delle varie metriche ha permesso di identificare un certo grado di polarizzazione nel dataset che può essere mappato sui due principali allineamenti politici americani. Infine, data la correlazione tra le varie variabili coinvolte nell'analisi, abbiamo sviluppato una rete neurale in grado di predire l'allineamento politico dell'utente con una precisione molto elevata.
2021
Study of Opinions Polarization in Social Networks through Artificial Intelligence techniques
polarizzazione
social network
casse di risonanza
bolle di filtraggio
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/10647