L’obiettivo del corso è fornire allo studente le conoscenze fondamentali e le abilità pratiche relative al mondo dell’informatica sociale. Vengono trattati sia i cosiddetti Social media (Facebook, Twitter, ecc.) sia il fenomeno del Crowdsourcing: nel primo caso il comportamento sociale viene supportato da sistemi computazionali; nel secondo caso i sistemi computazionali vengono supportati dal comportamento sociale. La trattazione riguarda sia gli aspetti concettuali, sia i fondamenti teorici, sia le applicazioni pratiche. Il corso è diviso nelle quattro parti seguenti.

1. Introduzione

a. Esempi di social media, importanza per la scienza dei dati (fonte di dati, di utenti, luogo in cui accadono fenomeni interessanti)

b. Esempi di Crowdsourcing di successo e non

2. I Social media

a. Concetti: Definizioni. Esempi. Classificazione (generalisti, verticali, privati)

b. Fondamenti: Cenni storici (analisi reti sociali, scienza delle reti). Cenni di

Scienza delle reti

c. Applicazioni: API per accesso ai dati dei social (casi di studio: Twitter o

Facebook o Telegram)

3. Il Crowdsourcing

a. Concetti: Definizioni, Esempi. Intelligenza collettiva

b. Fondamenti: Il caso generale della Human computation. Caratteristiche

necessarie per il successo. Cenni di computabilità

c. Applicazioni: uso di una piattaforma di crowdsourcing (Amazon’s Mechanical Turk) per progettazione ed esecuzione di

esperimenti. Analisi dei risultati

4. Approfondimenti

a. Aspetti etici, morali, legali.

b. Aspetti economici (SEO, modelli di business, crowdfunding)

c. Programmazione social-aware (Sistemi multiagente, society design;

algoritmi genetici; map/reduce)

d. Sistemi ibridi