Analizzare e comprendere gli spostamenti degli umani all'interno di un'area geografica (città, territorio, paese, …) è cruciale in diversi ambiti quali la pianificazione urbana e dei trasporti, la pianificazione e gestione di un evento, la gestione delle emergenze, le strategie di marketing, ecc.

Con il rapido sviluppo delle applicazioni web 2.0 le persone sono in grado di pubblicare messaggi e informazioni multimediali sulla propria vita quotidiana, condividere opinioni ed emozioni on-line.

I social media coprono un'ampia varietà di argomenti, da informazioni semplici su eventi e prodotti a questioni più complesse legate alla finanza, alla cultura, alla politica, alla religione, al cibo, alle epidemie, alle carestie, ecc.

Twitter è uno dei più popolari strumenti della rete sociale. Ogni giorno circa 140 milioni di utenti attivi pubblicano oltre 400 milioni di Tweet da 140 caratteri. La velocità e la facilità della pubblicazione hanno reso Twitter un mezzo di comunicazione importante per le persone indipendentemente dalla classe sociale di appartenenza.

Twitter viene utilizzato per condividere informazioni e report sui danni alle popolazioni durante grandi catastrofi naturali, così come per dare informazioni su viaggi di svago o lavoro.

Un ulteriore fonte di informazioni per studiare i movimenti e il comportamento sono i dati che provengono dalla rete della telefonia cellulare. I dati del telefono cellulare rappresentano con precisione la mobilità umana. Il roaming assicura che un dispositivo wireless in viaggio sia collegato a una rete senza interrompere la connessione.

I dati del telefono cellulare sono anche molto rilevanti per le statistiche di mobilità e trasporto. Lo studio delle dinamiche turistiche in arrivo e in uscita, il numero di viaggi, il numero di giorni e notti trascorse, il numero di visitatori unici, il paese di residenza, la destinazione principale, la destinazione secondaria, i transiti, le visite ripetute, …

Il gruppo intende progettare sistemi per l’organizzazione e l’analisi dei Big Data e successivamente cercare di integrare delle tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, in collaborazione con il prof. Carlo Tasso di UNIUD, per l’analisi automatica dei testi e quindi del sentiment di chi pubblica informazioni.