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Studio e validazione di un sistema software per l'analisi dei profili utente nei social network e l'identificazione di profili falsi.
Parole chiave DATA ANALYSIS, FACEBOOK, GOOGLE+, MODELING, SOCIAL NETWORKS
Riferimenti ANTONIO SERVETTI
Riferimenti esterni Andrea Valenzano (Freeda)
Gruppi di ricerca INTERNET MEDIA GROUP - IMG
Tipo tesi IMPLEMENTATIVA
Descrizione La tesi consiste nello studio delle API offerte dai principali social network (Facebook, Google+, ..) al fine di identificare le modalità con cui l'interrogazione dei dati relativi ad un profilo in un social network può rivelare un indice di affidabilità delle informazioni fornite dall'utente. Ad esempio si intende definire e validare una tecnica per verificare se l'informazione del genere (maschio o femmina) fornita dall'utente sul profilo social è veritiera o falsa.
Tale attività sarà svolta in collaborazione con la startup Freeda vincitrice del percorso di accelerazione TIM WCAP 2016, che sta realizzando una mobile app per la mobilità sicura delle donne.
Completano il profilo del/della candidato/a una motivazione personale a contribuire allo sviluppo di un'app dalla forte utilità sociale.
Conoscenze richieste - Buona conoscenza di JavaScript o Python
- Gradita conoscenza di Node.js e MongoDB
- Flessibilità/proattività, propensione al problem solving e disponibilità a lavorare in team multidisciplinari e fortemente orientati al raggiungimento dei risultati
Scadenza validita proposta 23/03/2018
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