Web 2.0 e analisi dei dati

Introduzione

• Grazie al web 2.0, è possibile definire un quadro utile per progettare nuovi servizi.
• L'interattività del web influenza le relazioni tra cittadini e contribuisce a definire obiettivi comuni, rafforzando le reti esistenti.
• L'analisi moderata ed efficace dei dati web può favorire un percorso partecipativo e un confronto continuo.
• È essenziale considerare la diversità di culture e linguaggi che reinterpretano i bisogni locali.
• Una buona analisi web deve tenere conto delle molteplici interpretazioni e livelli di coinvolgimento.
• L'analisi, sia qualitativa che quantitativa, permette di capire gli argomenti più popolari online, indipendentemente dalla piattaforma social.

La qualità del dato

• Discutere la qualità del dato implica concentrarsi sulla sua costruzione e sulla validità degli strumenti di rilevazione.
• Bisogna valutare se i nuovi strumenti di ricerca online siano plausibili, poiché permettono di analizzare grandi quantità di informazioni raccolte dai database.
• È importante chiedersi quanto le tecniche online possano essere soggette a distorsioni (bias).
• Gli aspetti da considerare quando si parla di bias sono numerosi e dipendono dallo strumento utilizzato.
• Bisogna valutare l'attendibilità del dato in termini di sincerità, congruenza di significato e, per le tecniche che richiedono classificazioni, esaustività.
• In contesti web 2.0, è necessario riflettere se la parola "dato" abbia ancora senso, considerando il contesto, il tipo di informazione e la provenienza dei dati dai data warehouse.
• Con l'evoluzione del web e degli strumenti di analisi (API, contest analysis, sentiment analysis), la qualità del dato è in continuo cambiamento.
• I software attuali potrebbero presto diventare obsoleti, offrendo un livello di informazione inferiore rispetto alle nuove applicazioni.
• È importante riflettere sulle potenzialità dei data warehouse e sui possibili mash-up di dati, ovvero combinazioni di dati di diversa natura e provenienza.
• Gli esempi includono l'estrazione di dati da YouTube tramite API, la creazione di mappe topografiche dei rischi e la contest analysis su Twitter.
• Quando si parla di bias, non sempre è opportuno attribuire loro una connotazione negativa.
• I bias possono modificare la qualità del dato in diversa misura e, a volte, rivelare nuovi aspetti che diventano importanti per lo studio del fenomeno.
• I dati provenienti dal web possono essere affetti da distorsioni, che si possono dividere in due categorie: errori dovuti allo strumento e bias derivanti dai big data e dai data warehouse.
• È compito del ricercatore comprendere le differenze e trasformare il formato del dato nella forma più utile all'analisi.

La cassetta degli attrezzi

• La rilevazione dei dati è immaginata come il momento in cui il ricercatore va sul campo con la sua cassetta degli attrezzi.
• Gli strumenti includono questionari, interviste e focus group.
• Gli strumenti offerti ai ricercatori sono le interviste, classificate per livello di strutturazione.
• Il massimo livello di strutturazione nelle interviste si ha con i questionari "chiusi".
• Con il web 2.0, il ricercatore non si sposta più sul territorio, ma naviga in rete e trasferisce la quotidianità del mondo reale ai contesti web 2.0.
• L'utilità del web emerge nelle fasi preliminari dello studio, delineando i confini dell'oggetto di ricerca e supportando la formulazione delle ipotesi.
• Il web è utile per la raccolta bibliografica, i dati statistici e l'individuazione degli indicatori per comprendere il fenomeno.
• È importante valutare gli sviluppi degli strumenti web 2.0 e capire se siano una prosecuzione o una nuova cassetta degli attrezzi.
• La prima grande differenza è il legame tra strumenti e analisi dei dati, aspetto presente anche nella cassetta tradizionale, ma non così forte come nelle tecniche web.
• La prima riflessione sulla cassetta degli attrezzi è che esistono tante cassette quante sono le lenti interpretative del ricercatore, perché uno strumento ha senso se coerente con lo sguardo di chi lo utilizza.
• Decidere se uno strumento appartiene a una o un'altra cassetta significherebbe limitare una realtà in continuo cambiamento.
• Gli strumenti utilizzati nel web sono diversi o una forma evoluta degli strumenti tradizionali?
• Grazie a un diagramma di Venn, si distinguono due cassette degli attrezzi in due insiemi, con una zona comune in cui sono rappresentati gli strumenti web che sono la diretta prosecuzione degli strumenti tradizionali.
• La scelta di inserire uno strumento in una determinata area dipende dalla procedura di rilevazione, dal tipo di dato analizzabile, dalla sua qualità e dal tipo di analisi che si può svolgere.
• La prima difficoltà è distinguere tra strumento e analisi, poiché con il web i due aspetti sono più legati rispetto alla ricerca classica, in cui il disegno nasce definendo gli strumenti a partire dall'oggetto di studio.
• Nel web, il pensiero si sposta dall'oggetto di interesse al tipo di analisi possibile, come nella mappatura dei siti web, in cui le preferenze degli utenti si conoscono solo tramite la Network Analysis.
• Il web può entrare a pieno titolo tra gli strumenti di ricerca e essere utilizzato per individuare nuove pratiche organizzative e gestionali.
• Le politiche di pianificazione strategica della Pubblica Amministrazione necessitano sempre più di un'ottica partecipata.
• Il web è il mezzo migliore per realizzare conversazioni specifiche, brainstorming online, focus group sincroni e asincroni, approfondire quanto emerge dalle pagine Facebook e Twitter e tracciare l'analisi delle preferenze nei motori di ricerca.
• Un aspetto importante è il web semantico, che tramite tag permette di monitorare i contenuti e il contesto semantico di una pagina web.