Utilizzo di dati social per la deanonimizzazione di tracce GPS

Negli ultimi anni la diffusione massiva e pervasiva dei dispositivi di localizzazione ha portato a un aumento esponenziale della produzione di dati di traiettoria. Un numero crescente di applicazioni, in maniera più o meno diretta, raccoglie e memorizza dati relativi al posizionamento degli utenti che le utilizzano. Questi dati racchiudono un potere informativo enorme, che da un lato ha stimolato un forte sviluppo delle tecniche di analisi (si parla di trajectory data mining) ma dall'altro ha portato a una maggiore esposizione della privacy dei soggetti che producono i dati stessi. Attraverso un'analisi approfondita degli spostamenti di un soggetto è infatti possibile dedurre informazioni relative a comportamenti, abitudini e preferenze. Queste informazioni possono essere utilizzate per molteplici scopi, ad esempio fornire servizi personalizzati agli utenti di applicazioni, sistemi di recommendation, o per finalità commerciali. I dati di traiettoria hanno quindi anche un rilevante valore economico, ed è ormai noto che molte compagnie monetizzino dalla loro cessione: ciò ha attribuito ulteriore rilevanza al dibattito sulla privacy degli utenti. Spesso si tende ad anonimizzare i dati, sostituendo l'identità e i riferimenti degli utenti con identificatori randomici, ma la privacy degli utenti, anche in questi casi, non è inattaccabile. Sono state presentate numerose tecniche di de-anonimizzazione, volte ad attribuire vere e proprie identità ai soggetti trovando collegamenti con dati presenti in altre sorgenti. Gli studi evidenziano quindi la possibilità di violare la privacy degli utenti che producono i dati di traiettoria, trovando ad esempio collegamenti con profili personali di social network come Twitter o Facebook. Questo lavoro di tesi in particolare è dedicato allo studio approfondito della letteratura riguardante le tecniche di de-anonimizzazione e all'applicazione concreta di algoritmi su un ampio dataset di traiettorie raccolte utilizzando dispositivi GPS

"FindTheTenth": applicazione mobile per calciatori amatoriali.

L'elaborato di tesi consiste in una applicazione Android pensata per fornire alcuni servizi ad appassionati e giocatori amatoriali di calcio, in particolare nella sua variante a cinque. Lo scopo principale dell'applicazione è quello di risolvere un problema frequente per chi è solito giocare a calcetto con gli amici: se il gruppo non è particolarmente numeroso, è spesso difficile trovare i dieci giocatori necessari a completare una partita, soprattutto se uno dei partecipanti abituali è impossibilitato a giocare, magari all'ultimo momento o con poco preavviso. L'applicazione vuole anche offrire la possibilità a chi vorrebbe giocare a calcetto, ma non ne ha l'occasione, non facendo parte di una squadra o non avendo molti altri amici appassionati, di poterlo fare. Per fornire queste funzionalità, l'applicazione implementa un sistema di annunci, allo scopo di mettere in contatto utenti che vogliono organizzare una partita ma che hanno bisogno di qualche giocatore in più per riuscirci, e altri che hanno voglia di giocare ma non avrebbero con chi poterlo fare. Un utente che cerca di organizzare una partita pubblicherà un annuncio, che tutti gli altri visualizzeranno all'interno della loro "bacheca" virtuale; i giocatori interessati e disponibili a giocare potranno candidarsi per partecipare alla partita, e sarà poi l'organizzatore a decidere se accettare o meno. Gli utenti potranno anche stringere legami di amicizia all'interno dell'applicazione e costituire gruppi virtuali. L'applicazione si propone quindi di mettere in contatto più appassionati possibili e anche di aiutare la nascita di nuove amicizie tramite il campo da gioco

L’ortolano Emberiza hortulana nella Regione Marche: analisi della distribuzione e preferenze ambientali

The Ortolan bunting Emberiza hortulana is one of many species of passerines in great decline in most of Europe. Even in Italy, the species is considered to be in decline, for this reason it is protected for conservation purposes, although it still not appear to be at risk. However, recent studies have shown an increase of breeding pairs in the central eastern portion of the Italian peninsula. In the Marche Region a study was conducted, through the implementation of 2100 points counts, with the aim of verifying the actual presence of Ortolan bunting and study their habitat preferences. The species was found to be moderately widespread, being present in 11.5% of the total point counts monitored. The species presence was correlated positively with farmlands and shrubs, but it seems avoid urban structures like roads and buildings

Making data platforms smarter with MOSES

The rise of data platforms has enabled the collection and processing of huge volumes of data, but has opened to the risk of losing their control. Collecting proper metadata about raw data and transformations can significantly reduce this risk. In this paper we propose MOSES, a technology-agnostic, extensible, and customizable framework for metadata handling in big data platforms. The framework hinges on a metadata repository that stores information about the objects in the big data platform and the processes that transform them. MOSES provides a wide range of functionalities to different types of users of the platform. Differently from previous high-level proposals, MOSES is fully implemented and it was not conceived for a specific technology. Besides discussing the rationale and the features of MOSES, in this paper we describe its implementation and we test it on a real case study. The ultimate goal is to take a significant step forward towards proving that metadata handling in big data platforms is feasible and beneficial