Ricerc@Sapienza

Text mining and text classification are gaining more and more importance in AI related research fields. Researchers are particularly focused on classification systems, based on structured data (such as sequences or graphs), facing the challenge of synthesizing interpretable models, exploiting gray-box approaches. In this paper, a novel gray-box text classifier is presented. Documents to be classified are split into their constituent words, or tokens. Groups of frequent m tokens (or m-grams) are suitably mined adopting the Granular Computing framework.

Le neuroscienze contemporanee hanno evidenziato come le emozioni, il pensiero e il linguaggio coinvolgono il funzionamento di aree cerebrali differenti connesse tra loro, le quali consentono il riconoscimento e l’espressione dei propri sentimenti. Scopo di questo studio pilota è di indagare il nesso tra l’espressione verbale delle proprie esperienze emotive (valutata con la Toronto Structured Interview for Alexithymia – TSIA -), la struttura del linguaggio utilizzato e la struttura cerebrale.

Obiettivo di questo contributo è quello di esaminare e discutere presupposti, metodi e risultati dell’analisi
di dati estratti dalla piattaforma di social reading aNobii (http://www.anobii.com/) nell’ambito del progetto
“Leggere in rete. Analisi delle pratiche di lettura in ambiente digitale”, in collaborazione tra Università
degli Studi di Roma La Sapienza e Università degli Studi di Torino. Qui vengono presentati in particolare

Con l’espressione narrative turn si fa riferimento al successo dell’approccio narrativo che si è manifestato
nel campo delle scienze umane a partire dagli anni Novanta del secolo scorso. Il nostro settore non è
estraneo a questo fenomeno, come dimostra una certa narrazione della biblioteca – diffusa negli ultimi
anni e che in quest’ultimo periodo si sta consolidando – che si nutre di un patrimonio mitico fatto di
messaggi altamente condivisibili, fortemente motivanti, sempre positivi, basati su valori indiscutibili.

Il progetto si propone di individuare nuove prospettive per lo studio dei comportamenti dei lettori attraverso l’analisi dei cosiddetti UGC, Users-Generated Content, le grandi masse di dati lasciate volontariamente dai lettori in rete. Si tratta, infatti, di un terreno complesso, fatto di dati ‘in movimento’, fluidi per definizione e inesplorati fino a questo momento rispetto all’obiettivo specifico di comprensione del significato della lettura nel contesto attuale. La conoscenza dei comportamenti di lettura di libri, infatti è ancora basata essenzialmente su indagini statistiche.

La transformación de la lectura que ha supuesto la inmersión en el entorno digital es una temática no tan solo de máxima actualidad, innovadora y relevante, sino también fundamental para seguir promoviendo una sociedad cada vez más culta e inclusiva. Los antecedentes de esta monografía se encuentran en el proyecto de investigación iniciado en 2013 con el objetivo realizar una aproximación al funcionamiento de la práctica de la lectura en el entorno digital, especialmente en el contexto de las redes sociales.

This paper proposes some reflections concerning the practice of reading, its conceptual structure and its transformations, the blurred profile of the information ecology in which it is inserted. At the same time illustrates some outcomes of a research project conducted with tools of text mining and network science on the social reading platform aNobii.

The year 2020 opened with a dramatic epidemic caused by a new species of coronavirus that soon has been declared a pandemic by the WHO due to the high number of deaths and the critical mass of worldwide hospitalized patients, of order of millions. The COVID-19 pandemic has forced the governments of hundreds of countries to apply several heavy restrictions in the citizens’ socio-economic life. Italy was one of the most affected countries with long-term restrictions, impacting the socio-economic tissue.

Motivations: It has recently been argued [1] that the effectiveness of a cure depends on the doctor–patient shared understanding of an illness and its treatment. Although a better communication between doctor and patient can be pursued through dedicated training programs, or by collecting patients’ experiences and symptoms by means of questionnaires, the impact of these actions is limited by time and resources.