Il software Obserbot, nato dall\u2019unione delle parole Observer e Robot, \u00e8 la soluzione proposta dal team di ricercatori dell\u2019ENEA per la sicurezza dei servizi essenziali come trasporti, elettricit\u00e0 e acqua passando attraverso l\u2019analisi dei big data.<\/p>\n
L\u2019Obserbot, presentato il 2 febbraio scorso durante il convegno \u201cBig Open data analysis\u201d, punta a rendere possibile acquisire ed elaborare tutte le informazioni che circolano nel web sui danni subiti dalle infrastrutture critiche a causa di guasti, eventi naturali e attentati terroristici.<\/p>\n
\u201cSi tratta di un software in grado di osservare in maniera totalmente automatizzata la rete grazie alla potenza della nostra infrastruttura di calcolo ENEAGRID\/CRESCO e alla rete nazionale a banda ultralarga GARR. Tra le novit\u00e0 la possibilit\u00e0 di acquisire i dati anche da social network, agenzie di stampa e blog<\/em> – spiega Vittorio Rosato, responsabile del Laboratorio ENEA di Analisi e protezione delle infrastrutture critiche -. L\u2019analisi di queste informazioni \u00e8 molto delicata perch\u00e9 queste fonti richiedono una verifica approfondita del contenuto ma restituiscono una conoscenza diretta dello stato delle infrastrutture grazie alle informazioni messe in rete dagli utenti stessi, il cosiddetto fenomeno del crowdsourcing. In questo modo inauguriamo anche un nuovo modo di ascoltare i cittadini e di renderli proattivi nel favorire la sicurezza e la protezione della collettivit\u00e0 e dei servizi essenziali\u201d.<\/em><\/p>\n \u00a0<\/em>Il risultato ottenuto dal team ENEA permette la realizzazione di una piattaforma in continua espansione capace di arricchirsi, in modo del tutto automatizzato, con le informazioni su incidenti e blackout alle infrastrutture critiche pubblicate online dagli internauti. Dati che il software ENEA classifica in modo molto accurato secondo criteri elaborati a livello europeo insieme al centro di ricerca olandese TNO in base alla tipologia di evento e di infrastruttura coinvolta, di localit\u00e0 interessata, tempistica e danni conseguenti.<\/p>\n \u201cGrazie ad Obserbot ora siamo in grado di individuare gli influencer, ossia quelle persone che pi\u00f9 di altre contribuiscono alla formazione delle opinioni e degli interessi generali, e di misurare la tendenza dei navigatori virtuali ad essere influenzati \u2013 <\/em>ha commentato Gregorio D\u2019Agostino, ricercatore ENEA e team leader dello sviluppo del software -. Un elemento rilevante per questi studi, sviluppati in collaborazione con la Boston University, \u00e8 stato il concetto di temperatura della lingua basato sulla frequenza di ripetizione delle parole nei testi, che consente di avvicinare l\u2019analisi automatica di un messaggio a criteri pi\u00f9 umani nel processo di individuazione delle informazioni d\u2019interesse\u201d.<\/em><\/p>\n Attualmente la Rete costituisce un\u2019enorme fonte di informazioni su quanto avviene nel mondo, ma anche sulle persone, su ci\u00f2 che pensano e le emozioni che provano. La dimensione del web \u00e8 sconfinata: si stima che ci siano 1 miliardo di siti e 5 miliardi di pagine web. I social network contribuiscono costantemente all\u2019aumento di queste dimensioni, visto che ogni secondo nel mondo vengono pubblicati 6.000 tweet e spediti oltre 2 milioni di messaggi di posta elettronica. In questo senso, l\u2019analisi dei dati della rete costituisce un\u2019incredibile sorgente di conoscenza e poter accedere a queste informazioni pu\u00f2 risultare strategico anche per il progresso della ricerca scientifica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Il software Obserbot, nato dall\u2019unione delle parole Observer e Robot, \u00e8 la soluzione proposta dal team di ricercatori dell\u2019ENEA per<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":217,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[5],"tags":[179,134,180,15],"class_list":["post-216","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ricerca-innovazione","tag-big-data","tag-enea","tag-obserbot","tag-security"],"yoast_head":"\n