Evento Codemotion Roma 2016 e slide su analisi della concorrenza

Il 20 e 21 maggio 2016 si è svolto a Roma l’evento Data Diven Innovation – Rome 2016 Open Summit, una iniziativa promossa dal Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli studi Roma Tre e organizzata da Codemotion http://it.codemotionworld.com/ , la più grande conferenza tecnica per developer in Europa, con il contributo scientifico della Fondazione “Centro di iniziativa giuridica Piero Calamandrei”.

Hashtag di riferimento #‎DataDriven16 sito web http://datadriveninnovation.org/ da cui si può leggere la descrizione della tematica affrontata: “una conferenza per discutere dell’innovazione e delle sfide tecnologiche, economiche e sociali determinate dai Big Data e della Data Driven Innovation. Ma che cos’è la Data Driven Innocation? E’ una fenomeno dirompente e fondamentale per la crescita economica, politica e sociale di un Paeseperché ne migliora la produttività e la competitività. I dati sono indispensabili per prendere decisioni e creare strategie”.

Il 20 maggio 2016 nella sessione “Data Driven Social Analytics – La risposta è nei tuoi dati social! Come i dati creano strategie di marketing” Roberto Marmo ha svolto un intervento dal titolo “Social Media per fare analisi della concorrenza” dettagliato nella scheda  http://datadriveninnovation.org/wp-content/themes/event/detail-talk.php?detail=3362 Il materiale presentato è stato pubblicato su Slideshare.net con indirizzo http://bit.ly/1TH8h5d.

Il riassunto della sessione si può leggere su  http://bit.ly/1qWLqdH nell’ambito di Dailyonline.it e sul quotidiano del marketing in rete scaricabile da   http://static.dailynet.it/static/dailynet/dnet-095-mar-24-05.pdf

Analisi pagina Facebook della Università di Pavia

Nel documento scaricabile in formato PDF si può leggere il riassunto della tesi di laurea della dott.ssa Fabiana Varese presentata il 14 aprile 2016 nel Corso di Laurea Interdipartimentale in Comunicazione, Innovazione e Multimedialitá (CIM).

Il lavoro svolto riguarda i’analisi della pagina Facebook Università di Pavia adottata dall’Università di Pavia, per la comunicazione verso gli studenti e verso gli interessati ad iscriversi ai suoi corsi.

La tesi è stata discussa con successo tramite i docenti: relatore Prof. Paolo Costa, correlatore Prof. Giampaolo Azzoni, correlatore Prof Roberto Marmo.

Altri link utili per studiare come le Università italiane sono presenti nei social network sono:

Link per scaricare ebook gratuiti con alcuni consigli per gestire la presenza:

Facebook sperimenta PIPER per riconoscere persone da fotografie non frontali

Sul blog del Wall Street Journal è stato pubblicato un articolo secondo cui Facebook avrebbe sviluppato un metodo di identificazione facciale in grado di riconoscere le persone anche se non sono perfettamente frontali rispetto alla camera, ovvero persone di spalle, con il volto coperto da qualche oggetto o fotografate di profilo.

L’algoritmo si chiama PIPER (Pose Invariant PErson Recognition), proposto come integrazione dell’algoritmo DeepFace attualmente utilizzato per il riconoscimento facciale. L’algoritmo è stato sviluppato con un campione di 37.000 fotografie tratte da Flickr con più di 63.000 volti tratti da 2.350. La classificazione delle fotografie si è basati su: posa, abbigliamento, punto di vista della macchina fotografica, risoluzione ed illuminazione della foto. Il grado di accuratezza della corretta classificazione è stato dell’83%.

Alcuni link di articoli comparsi su blog:

http://blogs.wsj.com/digits/2015/06/23/facebook-claims-photo-recognition-breakthrough/

https://www.newscientist.com/article/dn27761-facebook-can-recognise-you-in-photos-even-if-youre-not-looking#.VYlmuFJHanN

http://nbtimes.it/tecnologie/informatica/20567/facebook-e-biometrico-sempre-anche-a-volto-nascosto.html

http://trovalost.it/2015/06/facebook-sperimentato-piper-il-riconoscitore-facciale-avanzato/

Articolo scientifico in lingua inglese con i dettagli dell’algoritmo ed esempi delle fotografie usate, pubblicato dai ricercatori di Facebook:

http://www.cs.berkeley.edu/~nzhang/papers/piper_camera_ready.pdf

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0969476515301065

https://research.facebook.com/publications/beyond-frontal-faces-improving-person-recognition-using-multiple-cues/, seguire il link “Download paper” per raggiungere l’articolo presentato alla conferenza Computer Vision and Pattern Recognition a Boston, raggiungibile anche da http://arxiv.org/abs/1501.05703 e citazione formato BibTex su http://dblp.uni-trier.de/rec/bibtex/journals/corr/ZhangPTFB15