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Social Computing

Presentazione e collaborazioni

I moderni sistemi informativi, come i sistemi socio-tecnici (STS), stanno diventando via via più complessi, con una natura cross-organizzativa e con l'esigenza di coinvolgere molti stakeholder: essi richiedono una transizione da una prospettiva individualistica ad una societaria. Il Social Computing studia gli aspetti collaborativi e interattivi dei comportamenti mediati dall'ICT: le applicazioni sociali eseguono una computazione sociale che è la somma dei contributi indipendenti di parti autonome ed eterogenee. Essi possono essere formalizzati in maniera naturale basandosi sulla nozione di norma, in una maniera che richiama meccanismi tipici della società umana.

Il Social Computing trova applicazione diretta nella "social informatics", dove le reti sociali sono studiate, e nella "legal informatics", dove le norme della società sono trattate. Richiede lo sviluppo di nuovi modelli e metodologie di software engineering e di business process - che costituiscono il nucleo della progettazione dei sistemi nonché dei sistemi di gestione d'impresa. A questo fine, è necessario appoggiarsi a strumenti sviluppati dell'Informatica, quali "knowledge discovery", elaborazione del linguaggio naturale, ontologie, sistemi multiagente e logica. Noi studiamo diversi aspetti del Social Computing, riassunti, nella figura sottostante, rispetto a due assi: quello dei domini applicativi e quello degli strumenti. Il valore aggiunto del nostro approccio è che è duplicemente interdisciplinare: lo è il livello degli strumenti come lo è anche il livello dei domini, coinvolgendo entrambi aspetti di scienze umane e sociali da un lato e di scienze dell'informazione dall'altro.

Approfondimenti

I temi di ricerca introdotti utilizzano diversi strumenti. In ordine alfabetico:

  • Role, Affordance, STS, Interaction Protocol, Commitment: gli approcci tradizionali al software engineering mal si adattano ai bisogni degli STS in quanto non catturano gli aspetti sociali della computazione, come le relazioni sociali. Le relazioni sociali connettono le parti interagenti, hanno una valenza normativa, possono essere verificati basandosi esclusivamente sul comportamento osservabile delle parti. I sistemi multiagente sono un paradigma promettente in quanto sono composti da agenti autonomi, interagenti. Noi vediamo sia gli agenti che le relazioni sociali come elementi di prima classe: le relazioni sociali sono create durante l'esecuzione di protocolli di interazione e forniscono aspettative sul comportamento degli agenti, le relazioni sociali hanno un impatto sulle decisioni degli agenti che coinvolgono. Da un punto di vista di software engineering appoggiarsi a una rappresentazione esplicita delle relazioni sociali comporta maggiore disaccoppiamento e modularità fra le componenti del sistema.
  • Accountability, Argumentation, Compliance, Conformance, Normative Reasoning: le norme sono fondamentali nel modellare applicazioni sociali - anche gli STS prevedono un layer specifico che contiene le regolamentazioni che normano il comportamento del sistema. C'è bisogno di meccanismi di ragionamento per elicitare informazione riguardo al comportamento degli agenti, e così riguardo alla società. In particolare gli agenti ragionano sulle norme per comprendere quali obblighi, proibizioni, ecc. vincolano il loro comportamento, ragionano sul proprio comportamento per comprendere (a priori o in fase di esecuzione) se/come conformarsi alle norme, argomentano con gli altri agenti per raggiungere accordi su come comportarsi e, in caso di fault/fallimenti, è necessario comprendere quali agenti sono responsabili della situazione.
  • Process Mining, Run-time Verification, Planning, Diagnosis: i processi di business cross-organizzativi e i workflow orientati agli esseri umani sono intrinsecamente sociali. Implementano accordi negoziati fra le parti interagenti. In quanto tali è importante verificare la loro conformità agli accordi. Ciò può essere fatto staticamente (conformance) o dinamicamente (verifica run-time). E' anche importante fare mining sui dati di log e simili per elicitare processi non documentati (uno standard in molte realtà) al fine di verificare la loro compliance/conformance alle norme. Invece quando è necessario adattarsi a particolari condizioni di contesto è possibile costruire dei processi di business al volo appoggiandosi a tecniche di planning. Infine la diagnosi entra in gioco quando occorre trovare una (o tutte) possibile spiegazione del comportamento del sistema.
  • Legal Open Data, Legal Ontology, Norm Extraction, Norm Classification: la legge dovrebbe essere liberamente e facilmente accessibile. Le banche dati on-line e i sistemi di conoscenza legale stanno diventando una realtà via via più ricca. E' importante che la rappresentazione delle leggi si appoggi a ontologie condivise per alimentarne la comprensione e che sia aperta semplificando così il suo uso e riuso. E' anche fondamentale sviluppare strumenti che consentano di estrarre rappresentazioni di norme da testo legale e di inferire automaticamente se una norma abbi un impatto su di un dominio di interesse.
  • Daily Life Social System: questi sono sistemi che supportano i cittadini nella loro vita quotidiana. La loro realizzazione propone molte sfide fra le quali: integrazione di dati istituzionali e informazioni sociali riguardanti la vita di ogni giorno; miglioramento della consapevolezza sociale, self-governance e auto-organizzazione delle comunità locali; realizzazione di ontologie per rappresentare entità sociali; meccanismi di ragionamento per sistemi di gestione della conoscenza multi-facet, multi-purpose e multi-topic; visualizzazione dei dati per migliorare l'accessibilità all' informazione.

Collaborazioni

Computer Science and Communications research Center, Università del Lussemburgo

CIRSFID, Università di Bologna

School of Computing and Communication, Lancaster University

Multiagent Systems and Service-Oriented Computing Laboratory, North Carolina State University 

KBS, Leibniz University Hannover

Nomotika


Notizie

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Contatti

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