Where 2.0. Media digitali ed esperienza del luogo

Lorenza Parisi - La rete è piena di esperienze di luoghi: immagini, video, recensioni, appunti di viaggio, percorsi e mappe. Informazioni condivise che danno accesso a luoghi «oltre» l’esperienza diretta, dati geolocalizzati con i quali ci orientiamo nella vita quotidiana. In che modo questi flussi di comunicazione modificano il nostro senso del luogo? E quali sono i nuovi ambienti creati dai media digitali?

I destini della comunità nella serialità contemporanea

Coviello Massimiliano - Il saggio indaga le forme di costruzione delle comunità dentro e fuori la serialità televisiva del nuovo millennio, focalizzandosi sia su processi di fruizione sia sui modelli di rappresentazione delle formazioni comunitarie.

Copula Grow-Shrink Algorithm for Structural Learning

Musella, F., Vicard, P., Vitale, V. - The PC algorithm is the most known constraint-based algorithm for learning a directed acyclic graph using conditional independence tests. For Gaussian distributions the tests are based on Pearson correlation coefficients. PC algorithm for data drawn from a Gaussian copula model, Rank PC, has been recently introduced and is based on the Spearman correlation.

Reconciling internal and external satisfaction through probabilistic graphical models: an empirical study

Musella, F., Guglielmetti Mugion, R., Raharjo H., Di Pietro, L. - This paper aims to holistically reconcile internal and external customer satisfaction using probabilistic graphical models. The models are useful not only in the identification of the most sensitive factors for the creation of both internal and external customer satisfaction but also in the generation of improvement scenarios in a probabilistic way.

Modelling an Energy Market with Bayesian networks for Non-normal Data

Vitale, V., Musella, F., Vicard, P., Guizzi, V. - Energy markets are typically characterized by high complexity due to several reasons such as the large number of occurring variables, different in nature, and their associative structure. Estimating a statistical model that properly represents the dependencies among the variables is crucial for managing such a complexity.