Applicazione di tecniche semantiche per il processamento di informazioni affettive

Il Word Wide Web è una delle più rivoluzionarie applicazioni nella storia dell’informatica e della comunicazione umana, che ha cambiato le modalità in cui vengono diffuse e cercate le informazioni, il modo in cui il business viene condotto e il modo in cui le persone comunicano. L’avvento del così detto Web 2.0 ha messo gli utenti sempre di più al centro dell’universo del Web rendendoli di fatto i principali attori nella creazione dei contenuti web, mettendo loro a disposizione un’incredibile varietà di servizi ed applicazioni, come blog, fora e social networks, con i quali creare, condividere ed accedere contenuti. Ciò ha determinato un’incredibile esplosione della quantità di dati disponibile sul Web ed ha dato origine ad un nuovo e peculiare tipo di dati, noti come dati “Community Contributed”, caratterizzato dalla maniera collaborativa nella quale vengono creati, uploadati ed annotati. Questa caratteristica si riflette nella loro natura fortemente interconnessa, che unisce indissolubilmente tali risorse Web ai loro creatori e consumatori. Inoltre, come la maggior parte delle azioni comunemente condotte nella vita quotidiana, la creazione e la fruizione di questi dati è significativamente influenzata dalle emozioni. Comunemente, infatti, gli utenti uploadano video e foto che sono legati a particolari momenti della loro vita o postano commenti e giudicano foto o video in base alle emozioni che provano guardandoli. Recenti scoperte nello studio delle emozioni hanno chiaramente rivelato come esse giochino un ruolo fondamentale nelle nostre vite e come siano strettamente connesse con l’intelligenza umana. Per tanto, si è sempre più affermata la consapevolezza di come la capacità di codificare e gestire le informazioni “affettive” possa costituire un fattore chiave per lo sviluppo di nuove e più efficienti applicazioni, come proposto dal paradigma dell’Affective Computing. Inoltre, il Web stesso ha attratto una crescente attenzione anche per il marketing e la previsioni di mercato, per l’immensa quantità di dati relativi alle opinioni delle utenti, ai loro gusti e al loro mood, che rappresentano delle informazioni preziose per gli scopi dell’”Opinion Mining” e della “Sentiment Analysis”. Inoltre, l’espansione vertiginosa del Web e la crescita esponenziale delle informazioni disponibili hanno ridotto l’efficacia dei correnti motori di ricerca che fanno uso di algoritmi statistici basati su parole chiave che si basano unicamente sulla rappresentazione testuale delle informazioni contenute in una pagina web. Il Semantic Web è un’iniziativa nata allo scopo di migliorare il corrente stato del World Wide Web attraverso una più efficiente rappresentazione delle informazioni, in grado di codificare anche la loro semantica in un formato univocamente intepretabile da parte di una macchina. In questo lavoro, si propone un innovative approccio per il processamento delle informazioni affettive basato sull’applicazione di tecniche semantiche. Tali tecniche possono infatti permettere una più efficiente modellazione delle informazioni necessarie alla descrizione del complesso fenomeno delle emozioni e degli stati affettivi, in grado di superare le limitazioni collegate alla mera rappresentazione sintattica di cui fanno uso i linguaggi attualmente usati nella rappresentazione delle emozioni. A tale scopo si è sviluppata un’Ontologia per le Emozioni Umane (HEO) che standardizza i principali modelli per la rappresentazione delle emozioni umane in un’ontologia computazionale. Mediante il collegamento con altre ontologie esistenti per la descrizione delle persone e delle risorse multimediali presenti sul Web, HEO definisce una potente architettura per la codifica semantica di tutte le informazioni rilevanti per la gestione dei dati “Community Contributed” in un’unica base di conoscenza. Sfruttando le capacità di ragionamento messe a disposizione della modellazione semantica delle informazioni, tale conoscenza di base può essere utilizzata per nello sviluppo di applicazioni intelligenti. Inoltre essa pemette l’utilizzo di tecniche innovative per la visualizzazione dei dati, come il così detto faceted browsing, che può essere utilizzato per presentare ed esplorare i dati in maniera accattivante. Inoltre, combinando le capacità di codifica semantiche dei dati messe a disposizione da HEO con una nuova tecnica per la Sentiment Analysis e il detectamento di emozioni dal testo, nota come Sentic Computing, si è proposto un nuovo paradigma per la gestione delle informazioni affettive associate a contenuti web creati collaborativamente, che combina Intelligenza Artificiale e Semantic Web per estrarre, codificare e processare opinioni e sentimenti nel Web. Al fine di dimostrare la realizzabilità e l’efficienza dell’approccio proposto sia per la classificazione delle risorse create in maniera collaborativa sia per applicazioni destinate al marketing, si sono implementati due siti Web dimostrativi. Inoltre, si è esplorata la possibilità di applicare le tecniche semantiche nel campo dell’annotazione video multimediale, che costituisce un’attività particolarmente difficile e dispendiosa in termini di tempo che si occupa di annotare tutte le informazioni contenute in registrazioni di dialoghi che possono essere di interesse per lo studio della comunicazione umana e delle emozioni. Per avere un’idea di come tale attività venga comunemente effettuata, come le annotazioni create vengano gestite e per valutare se tale attività possa trarre benefici dall’applicazione dei tecniche semantiche. Sulla base dei risultati della survey si è tracciata un percorso per l’effettiva applicazione di tecniche semantiche per la gestione del processo di annotazione multimodale. Inoltre si è sviluppato un prototipo per l’annotazione semantica di video di Youtube