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Rischi e opportunità nell'era dei Social Network - Il caso Facebook

I Social Network come contenitori di Big Data

Durante la navigazione sul web o sui Social Network, ogni individuo lascia inconsapevolmente molti più dati di quanto si potrebbe pensare. Proprio questo aspetto risulta essere di grande interesse per gli studiosi di Scienze Sociali Computazionali. Infatti secondo una serie di articoli del Guardian e del Washington Post, è stato rivelato che una delle più grandi agenzie governative statunitensi, il cui scopo è la sorveglianza tecnologica, ha messo in atto un programma di raccolta dei dati usufruendo delle varie piattaforme digitali quali Google, Youtube, Facebook, Skype.


I Social Network risultano essere, quindi, degli strumenti che danno all'utente l'impressione di uno spazio personale; in realtà, si tratta solamente di un falso senso di intimità, che potrebbe spingere gli utenti a mettere online ciò che invece dovrebbe rimanere offline. Per tutte queste motivazioni, i Social Network vengono accostati al termine Big Data, nato nel 2011 per indicare il settore del mercato dell'informatica che mira alla gestione efficiente di database di informazioni dalle dimensioni enormi, ovvero archivi digitali.
Dal punto di vista informatico, la raccolta dei dati da parte dei Social Network prevede tre tipi di strategie: API, Social Media Analytics e i dataset.

1. Con il termine API si indicano una serie di informazioni messe a disposizione dalle piattaforme di social media. L'utilizzo di questa strategia, permette di costruire strumenti specifici per la raccolta di informazioni secondo le proprie esigenze di ricerca. Ma nonostante questo vantaggio, la strategia presenta anche uno svantaggio, poiché sono proprio le piattaforme a decidere a quali dati sia possibile accedere. Per esempio nel caso di Facebook, le informazioni alle quali si può accedere tramite le API riguardano esclusivamente le perfomance, poiché altre informazioni sono protette da privacy.

2. La seconda strategia, quella della Social Media Analytics, prevede l'utilizzo di servizi offerti da terze parti, tramite appunto le applicazioni di Social Analytics, strumenti che permettono di raccogliere dati ed elaborare metriche utili per analisi. Presentano lo stesso svantaggio della strategia tramite API, poiché nel loro codice incorporano le istruzioni delle API. Esse possono essere gratuite, quindi open source, oppure a pagamento quindi premium. Nonostante la presenza di queste due versioni, è presente una terza categoria, quella delle applicazioni freemium, in parte gratuite (free) e in parte a pagamento (premium), grazie a questa versione, l'utente può usufruire di una versione di prova gratuita che gli permetterà di decidere se utilizzare l'applicazione per intero oppure no.

3. Infine, la terza strategia di raccolta dati prevede l'acquisto diretto dei dataset dalle piattaforme di social media, chiamati anche data reseller. Queste sono delle società che permettono di acquistare set di dati presi dai social media, per scopi di ricerca.
Esistono diverse società adibite a queste funzioni, esse prevedono la presenza di un grande database in tempo reale e servizi di raccolta dati storici, alcune di queste sono Gnip (acquisita da Twitter), Datasift e Topsy. Il social media che ricopre perfettamente il ruolo di fornitore di dataset è Twitter. Esso presenta una grande offerta di dati completa, composta quindi da API, servizi di terze parti e data reseller.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Rischi e opportunità nell'era dei Social Network - Il caso Facebook

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Informazioni tesi

  Autore: Chiara De Luca
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi di Palermo
  Facoltà: Scienze della Comunicazione
  Corso: Scienze della Comunicazione per i Media e le Istituzioni
  Relatore: Alberto Trobia
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 33

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