SCIENZA E RICERCA

Scienza dialogica, Machine Learning e Natural Language Processing

Il Dipartimento F.I.S.P.P.A. - Scuola di Psicologia dell'Università di Padova organizza per il 18 giugno 2021 il convegno "Scienza dialogica, Machine Learning e Natural Language Processing: nuove prospettive di analisi per la gestione delle interazioni della comunità”, sulle possibilità che possono derivare dall’integrazione tra la metodologia di analisi del linguaggio offerta dalla scienza dialogica e le moderne tecniche di machine learning.

La partecipazione al convegno (per un minimo di 6 ore) consente di ottenere 6 crediti formativi da parte dell'Associazione Italiana Formatori ed Operatori della Sicurezza sul Lavoro (AiFOS). 

Nel corso dell'incontro, vengono presentati contributi di tipo metodologico-applicativo, attraverso attività di workshop e simulazione di strumenti applicativi con l'utilizzo di alcune applicazioni. Questi contributi sono destinati in particolar modo alla consulenza aziendale, alla promozione della salute nei contesti organizzativi, alla valutazione dell’efficacia della formazione negli enti e alla promozione di strumenti in ambito giuridico. Pertanto, i ruoli professionali a cui può essere rivolto il convegno sono: dirigenti d’azienda, responsabili delle risorse umane, operatrici e operatori sanitari, psicologi, psicologhe, persone professioniste nel campo dell'avvocatura, dell'economia, dell'ingegneria, giudici, studentesse e studenti.

L’evento si struttura in una prima parte, con i contributi di relatrici e relatori di diversi ambiti di ricerca attinenti al tema del convegno (dipartimenti F.I.S.P.P.A. e di Matematica), e una seconda parte pomeridiana in cui vengono proposti workshop durante i quali si presentano i contributi applicativi dell’integrazione tra Scienza Dialogica e Machine Learning.
In particolare, sono in programma i 2 workshop:

  1. La persuasività entro la chat che ha sfidato i grandi investitori: ecco l’analisi delle interazioni attraverso il costrutto di pervasività e Machine Learning nel Caso Studio “Game Stop”.
    Nell’ambito del Workshop si presenta la definizione del costrutto persuasività di un testo e degli indicatori della stessa che consentono di offrire un quantum di pervasività degli assetti interattivi che a cascata, nella continua sovrapposizione dello spazio discorsivo di una determinata configurazione genera un cambiamento delle regole che gestiscono gli assetti interattivi anche in ambito finanziario. Si tratta quindi di offrire, in termini di pervasività, come “il battito d’ali” (che per noi sono come interagiscono i repertori discorsivi) relativo alla piattaforma forum on line Reddit, abbia generato in termini di ricadute “un'ondata di investimenti” legittimati dal moderatore di cui è ignota l'identità.
  2. Osservatorio Hyperion: un’esercitazione su alcuni stralci di testo dell’archivio dell’Osservatorio, raccolti e analizzati con tecniche di Machine Learning in ambito Natural Language Processing, e per i quali è possibile operare i seguenti passaggi:
    - Osservare il contenuto del testo e contare quante volte compaiono le parole “dittatura”,“scontri”, nonché altri termini che vengono considerati più spesso nelle indagini sociologiche e nei sondaggi (si prende come esempio anche un sondaggio di SWG).
    - Osservare le modalità discorsive del testo raccolto nel punto primo, con particolare attenzione ad ogni porzione di testo. Una volta effettuato lo zoom sul colore specifico, si osserva con i partecipanti sia il valore d’uso, sia il contenuto e un grafico che offra l’andamento comunitario secondo l’analisi appena compiuta.

L’evento si svolge in modalità duale, con spazi in presenza e la possibilità di partecipare al convegno in modalità telematica, attraverso la piattaforma Zoom.

Sono aperte le pre-iscrizioni al convegno.

Per informazioni e iscrizioni: convegno.sdml@gmail.com - telefono: 0498276633

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