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BIG DATA UNA QUESTIONE DI METODOScritto da AG

Fonti analisi integrazione La ricerca sui big data quelli veri si trova ancora a confrontarsi conaspetti chiave della propria metodologia Lo si egrave visto in una recente presentazione tenuta da PaolaCerchiello lo scorso 4 febbraio allrsquoUniversitagrave di Pavia in occasione del lancio del gruppo di ricerca suldquoAnalisi dei big data in economia e 䃤nanzardquo coordinato dal Prof Paolo Giudici lrsquooccasione eraraccontare i risultati apparsi su una rivista scienti䃤ca internazionale di uno studio sulla rilevazione elrsquoutilizzo delle informazioni 䃤nanziarie ldquopubblicaterdquo su Twitter

IL NODO DELLA METODOLOGIARisultati a cui egrave stato dedicato un tempo tutto sommato marginale alla 䃤ne dellrsquoincontro Il pubblicoera infatti composto in stragrande maggioranza di ricercatori e addetti ai lavori parte di quelnascente ecosistema di startup e innovazione in costruzione a Pavia E quindi le due ore di vivaceconfronto si sono concentrate non sui risultati ma su un altro aspetto piugrave rilevante in questa fase ilmetodo di ricerca

PRIMO ASPETTO LE FONTIPercheacute sembra facile parlare di big data e di Twitter una quantitagrave scon䃤nata di cinguettii e dati(informazioni forse meno) su praticamente ogni aspetto dal quotidiano delle persone agli scandali䃤nanziari E allora il primo nodo da sciogliere per i ricercatori egrave stato schiettamente metodologicocome li seleziono questi big data Come scelgo le fonti rilevanti per lrsquoanalisi in un mare di tweet

17 FEB 2016

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Come raccontato dalla dottoressa Paola Cerchiello ricercatrice allrsquoUniversitagrave di Pavia si egrave cercato unparametro per valutare la rilevanza dei twittatori Una fonte individuata in una lista di pro䃤li Twittersegnalati dal Financial Times come particolarmente autorevoli sulle tematiche 䃤nanziarie

COME VALUTARE LrsquoAUTOREVOLEZZAE giagrave su questo primo punto la sala ha rumoreggiato La classi䃤ca del Financial Timesautorevolezza della testata a parte egrave non solo una fonte esterna ma ha anche adottato comecriterio di selezione il numero di follower di ciascun pro䃤lo Troppo poco forse anche considerandoil fatto che nel frattempo alcuni di quei pro䃤li sono stati disattivati o hanno smesso di produrrecontenuto rilevante Comunque a partire dalla classi䃤ca del FT sono stati elaborati ulterioriparametri per valutare la rilevanza di un follower in estrema sintesi in analogia con la valutazionedellrsquoindice di impatto utilizzato per le pubblicazioni scienti䃤che (ben nota al pubblico dei ricercatori)viene valutato il numero di re-tweet (le ldquocitazionirdquo) dei contenuti (le ldquopubblicazionirdquo) di ciascun utente

COME ANALIZZARE IL CONTENUTOSeconda questione lrsquoanalisi del contenuto E qui emerge tutta la multidisciplinarietagrave dellrsquoanalisi deibig data dopo le competenze statistiche necessarie a elaborare un ldquoindice di impattordquo dei twittatorisi passa a dimensioni fortemente linguistico-testuale Come valutare ad esempio il ldquosentimentrdquo(cioegrave il valore positivo negativo o neutro) di ciascun post e di ogni parola pubblicata Comegiudicare la coerenza di ogni tweet con lrsquooggetto dellrsquoanalisi Un lavoro reso piugrave complicato dallamancanza di una lista di parole rilevanti fondamentale nei problemi di classi䃤cazione testualeLrsquooggetto dellrsquoanalisi (la reazione dei tweeter alla riforma delle Banche popolari per la cronaca haprevalso il sentiment negativo) come detto egrave stato poco discusso

INTEGRARE BIG DATA E INFORMAZIONI GIAgrave DISPONIBILIPiugrave rilevante che si sia arrivati a de䃤nire mappe che rappresentano le occorrenze delle parolefrequenti individuando cluster di termini che ricorrono insieme e de䃤nendo sentiment precisi perciascun cluster Percheacute a partire da queste mappe si egrave toccato il tema dellrsquointegrazioneConfrontando lrsquoandamento del sentiment con quello delle azioni delle banche (quelle quotateovviamente) E individuando correlazioni tra diverse banche come in un classico modello dildquocontagiordquo eventi negativi riferiti a una banca hanno un impatto negativo (in termini di tweet e valorein borsa) su una seconda banca o piugrave Da qui il tentativo di aggiustare il rischio di default diciascuna banca (rappresentato dalla valutazione di una nota societagrave di rating) in base allacorrelazione di ogni singola banca alle altre tenendo conto dellrsquoeffetto a cascata di eventuali eventinegativi

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Come detto conta il metodo non i risultati laquoIl 䃤lone di ricerca in corso a Pavia ndash commenta MarioBonelli Presidente di RES ndash egrave collegato alla nostra iniziativa RES Academy che unisce lrsquoattivitagrave diricerca in ambito big data al sostegno a start up innovative nel settore Con lrsquoUniversitagrave di Pavia e ilgruppo di lavoro del Prof Giudici si egrave creato sin da subito unrsquointesa particolare Ci abbiamo credutocome RES e ci abbiamo investito come RES Academy Oggi a poco piugrave di sei mesi dallrsquoinizio dellacollaborazione possiamo giagrave vedere i frutti di questa pro䃤cua collaborazione Il dottorando chesovvenzioniamo con una borsa di studio di tre anni Gancarlo Nicola insieme al team di RampD di RESsta giagrave realizzando un prototipo per lrsquoanalisi testuale dei big data in ambito 䃤nanziario che prestopotragrave diventare un prodotto licenziabile Sono convinto che questa sia la strada giusta per tutticoloro che vogliano creare un futuro tangibile e duraturo sia che si tratti di unrsquoimpresa sia che sitratti di un giovane che vuole entrare nel mondo del lavororaquo

laquoLrsquointera attivitagrave bancaria si basa sulle informazioni ndash aggiunge Enzo Rocca Vice Direttore Generaledi Credito Valtellinese ndash dallrsquoerogazione del credito al denaro stesso trasformato in dati Guardiamoquindi con grande interesse a queste attivitagrave di ricerca come nel caso dei rating ci vorranno anchepersone con competenze integrate di informatica statistica ed economia e 䃤nanza per guardare aidati e valutare le opportunitagrave enormi che racchiudonoraquo

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COME VALUTARE LrsquoAUTOREVOLEZZAE giagrave su questo primo punto la sala ha rumoreggiato La classi䃤ca del Financial Timesautorevolezza della testata a parte egrave non solo una fonte esterna ma ha anche adottato comecriterio di selezione il numero di follower di ciascun pro䃤lo Troppo poco forse anche considerandoil fatto che nel frattempo alcuni di quei pro䃤li sono stati disattivati o hanno smesso di produrrecontenuto rilevante Comunque a partire dalla classi䃤ca del FT sono stati elaborati ulterioriparametri per valutare la rilevanza di un follower in estrema sintesi in analogia con la valutazionedellrsquoindice di impatto utilizzato per le pubblicazioni scienti䃤che (ben nota al pubblico dei ricercatori)viene valutato il numero di re-tweet (le ldquocitazionirdquo) dei contenuti (le ldquopubblicazionirdquo) di ciascun utente

COME ANALIZZARE IL CONTENUTOSeconda questione lrsquoanalisi del contenuto E qui emerge tutta la multidisciplinarietagrave dellrsquoanalisi deibig data dopo le competenze statistiche necessarie a elaborare un ldquoindice di impattordquo dei twittatorisi passa a dimensioni fortemente linguistico-testuale Come valutare ad esempio il ldquosentimentrdquo(cioegrave il valore positivo negativo o neutro) di ciascun post e di ogni parola pubblicata Comegiudicare la coerenza di ogni tweet con lrsquooggetto dellrsquoanalisi Un lavoro reso piugrave complicato dallamancanza di una lista di parole rilevanti fondamentale nei problemi di classi䃤cazione testualeLrsquooggetto dellrsquoanalisi (la reazione dei tweeter alla riforma delle Banche popolari per la cronaca haprevalso il sentiment negativo) come detto egrave stato poco discusso

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