Matteo Murat
BIG URBAN/SOCIAL DATA L'approccio semiotico nell'analisi dei dati dei social media: una base metodologica per la definizione di linee guida progettuali = BIG URBAN/SOCIAL DATA The semiotic approach to the analysis of social media data: a methodological basis for the definition of project guidelines.
Rel. Juan Carlos De Martin, Antonio Dante Maria Santangelo, Antonio Vetro', Marianna Nigra. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città, 2019
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Abstract: |
Considerare la città come complesso mediatico, oltre che architettonico, permette di aprire gli orizzonti per una nuova esperienza sociale basata sulle relazioni e le nuove tecnologie. Diventate ormai parte quasi inseparabile nella nostra quotidianità, queste hanno assunto inevitabilmente un ruolo importante anche nel contesto urbano, innescando un singolare meccanismo che coinvolge l’uomo, lo spazio e i media. Condividere foto, video e pensieri in Rete sono diventati gesti semplici, ormai quasi spontanei, azioni che creano uno strato invisibile di informazioni digitali, estratte proprio dallo spazio fisico. Questo ammasso di informazioni, che generalmente confluisce nella definizione di Big Data, e che ha a che fare con la città può rivelarsi utile nella progettazione architettonica? La raccolta di dati non è certo cosa nuova in architettura e in urbanistica, ma l’utilizzo di questo tipo di informazioni nel campo urbano può rappresentare attualmente un interessante tema di ricerca da approfondire. I social media offrono numerose potenzialità come fonte di informazioni e all’interno della società odierna è difficile ignorare il ruolo e l’influenza che hanno i social network sia nella “geografia liquida” del web, che nei nostri rapporti con chi e con ciò che ci circonda. Lo studio tramite l’estrazione dei dati di questo genere di piattaforme virtuali offre una serie di vantaggi, ad esempio in termini di costo, velocità e ricchezza di dettagli: è possibile raccogliere informazioni per un numero eccezionale di individui in un modo che prima d’ora sembrava impensabile, semplificando l’analisi di complessi fenomeni sociali e culturali. In questa ricerca si è scelto di raccogliere i dati liberamente accessibili dalle diverse sezioni dei principali servizi di social networking come Facebook e Twitter, a cui si sono aggiunte anche informazioni ricavabili da Google Maps. Con l’intento di fornire una base metodologica che possa migliorare la progettazione, soprattutto a livello sociale, si è scelto di lavorare su un caso studio che fosse rilevante da questo punto di vista, individuando tra i vari luoghi torinesi che hanno intrecciato un legame particolare con la popolazione, quello che ha guadagnato più volte l’attenzione della stampa, che è stato oggetto di dibattito pubblico, che quotidianamente instaura uno scambio attivo con i cittadini e che, di tutte queste tracce, ne abbia lasciato testimonianza anche sui vari social media: la Cavallerizza Reale di Torino. Il primo obiettivo di questo lavoro è stato quello di voler ricostruire il significato socio-culturale che alcuni luoghi della città (nel caso specifico la Cavallerizza) possono assumere in Rete e per questo si è scelto un approccio semiotico per l’analisi dei dati ricavati, combinato ad un’analisi testuale automatica. Attraverso gli strumenti della semiotica e della teoria della narrazione è stato possibile tradurre le dichiarazioni individuali (tweet, post, recensioni…) in dati validi per una comunità, grazie all’individuazione di modelli culturali collettivi condivisi, da cui è stato possibile ricostruire la visione del luogo da parte dei cittadini. Questo ha permesso di associare i valori (ovvero i fondamenti di significato del luogo) ai vari spazi della Cavallerizza Reale, offrendo uno strumento utile per il confronto dei masterplan già realizzati, ma anche proponendo un dispositivo in grado di suggerire delle linee guida per il progetto e per la gestione del luogo. |
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Relators: | Juan Carlos De Martin, Antonio Dante Maria Santangelo, Antonio Vetro', Marianna Nigra |
Academic year: | 2019/20 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 120 |
Uncontrolled Keywords: | città, Big Data, social media, Intelligenza Artificiale, analisi semiotica, Torino, Cavallerizza Reale |
Subjects: | A Architettura > AO Design F Filosofia, Psicologia, Religione > FE Filosofia S Scienze e Scienze Applicate > SD Computer software SS Scienze Sociali ed economiche > SSF Scienze sociali U Urbanistica > UK Pianificazione urbana |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-04 - ARCHITECTURE AND ARCHITECTURAL ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | UNSPECIFIED |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/11887 |
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