De Mascellis, Alberto Maria (2025) Studio dell'industria dell'informazione e dei social media mediante l'utilizzo di strumenti di Data Science. [Tesi di dottorato]
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato |
|---|---|
| Lingua: | Italiano |
| Titolo: | Studio dell'industria dell'informazione e dei social media mediante l'utilizzo di strumenti di Data Science |
| Autori: | Autore Email De Mascellis, Alberto Maria albertodemascellis@gmail.com |
| Data: | 9 Febbraio 2025 |
| Numero di pagine: | 154 |
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: | Scienze Sociali |
| Dottorato: | Scienze sociali e statistiche |
| Ciclo di dottorato: | 37 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: | nome email Amaturo, Enrica enrica.amaturo@unina.it |
| Tutor: | nome email Misuraca, Michelangelo [non definito] |
| Data: | 9 Febbraio 2025 |
| Numero di pagine: | 154 |
| Parole chiave: | network analysis, text mining |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 13 - Scienze economiche e statistiche > SECS-S/05 - Statistica sociale |
| Informazioni aggiuntive: | Appartengo al ciclo 37 |
| Depositato il: | 23 Ott 2025 09:34 |
| Ultima modifica: | 09 Ago 2026 06:05 |
| URI: | https://www.fedoa.unina.it/id/eprint/16675 |
Abstract
Con l'accrescimento esponenziale dei flussi informativi, occorrono nuovi strumenti in grado di parametrarli e mapparli: per ottenere questo scopo sono state utilizzate tecniche di Network Analysis e Text Mining in una strategia inedita capace di individuare i cosiddetti frame di informazione, coerentemente con gli studi in letteratura sulla Framing Analysis. L'efficienza del risultato è stata poi verificata su due casi studio, di rilevanza nazionale e internazionale.
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