Nell’era della trasformazione digitale, la rapida espansione delle informazioni – in particolare dei dati testuali online – richiede approcci innovativi per un’analisi efficace. Il Text Mining si è affermato come uno strumento fondamentale, consentendo l’esame sistematico di grandi insiemi di dati per supportare le decisioni politiche.
Il 9 ottobre (14:00–16:00) si terrà una sessione online intitolata “Text Mining for Policy-Making within FOSSR”, che riunirà decisori politici ed esperti per discutere il ruolo trasformativo del text mining nell’analisi delle politiche pubbliche.
La sessione esplorerà i risultati del Policy Brief di Antonio Zinilli ed Emanuela Varinetti del CNR-IRCrES, cercando di rispondere a domande come: il text mining può aiutare a valutare l’allineamento delle politiche di finanziamento della R&S con gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs)? Può il text mining monitorare nel tempo le tendenze nei temi ambientali e sociali all’interno dei temi di ricerca?
Verrà mostrato come il progetto FOSSR utilizzi strumenti e metodi all’avanguardia per affrontare le sfide politiche e fornire analisi basate sui dati. La presentazione si concentrerà su come il text mining (TM) possa migliorare l’analisi delle politiche pubbliche, identificando tendenze, questioni chiave e impatti, contribuendo in definitiva a decisioni più informate.
Il FOSSR mira ad applicare tecniche avanzate come il machine learning e la network science per scoprire relazioni nascoste all’interno di grandi insiemi di dati testuali, offrendo preziose intuizioni per la valutazione delle politiche in Scienza, Tecnologia e Innovazione (STI).
Seguiranno commenti di esperti, che condivideranno le loro prospettive sulle applicazioni pratiche del text mining nella definizione delle politiche. L’evento metterà in evidenza l’importanza crescente del text mining come strumento per la valutazione delle politiche, in particolare nell’affrontare gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs).
Scarica il policy brief: https://zenodo.org/records/13850433
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