Data Mining per il Quantified Self: il caso Specch.io

We live today in the "Data Age," an era where almost all information is collected and stored, even those who until recently would have been considered unnecessary. With the development of Information Communication Technologies no sector has been excluded from this actual digital revolution: the commercial and the scientific world, the medical and telecommunication industry, web and social media, local and state bureaucracies, are all enormous sources of data. With the passage of time, even the slightest aspects of our daily life are intended to contribute to the increasing mass of the flow of data that already today submerges us. It is within this context that the technological and social heterogeneous branch of scientific research that referred to the man, his behavior and its characteristics has been enhanced with new forms and tools. This regards, in particular, the Quantified Self (QS): a movement or school of thought that aims to use new technological tools to capture and store data on many aspects of people's daily lives, in order to improve their lifestyle. This thesis fits within this framework with the purpose of contributing to the scientific debate, exploring the potential of some data mining techniques based on an innovative research project that is Specch.io. In fact, it consists in the development of an integrated platform in which to gather the personal data collected by some of the numerous wearable devices and the various smartphone applications on the market today and offers interesting ideas for solving some of the limiting factors of development of the QS. The work takes place as follows: The first chapter will outline the basic concepts of the Quantified Self describing its origins, the various expressions, as well as today's challenges. The second chapter is dedicated to various forms of structuring and analyzing data. It will attempt, in this way, to provide a theoretical frame of reference from which to approach to the case study. In the third chapter we will describe Specch.io: the research project developed by Telecom Italia in collaboration with the IT departments of the University of Turin and the Design one of the Politecnico. The fourth chapter concerns the experimental part of the thesis. The discussion will take place starting from the methods used to extract data from the system and will focus on describing how some data mining techniques have been applied to the case study through the use of Weka software. In the last chapter, given to conclusions, we will evaluate the results obtained in the experimental phase of the thesis, focusing on aspects of particular interest to the Specch.io project.

Viviamo oggi nella ¿Data Age¿, un'era in cui quasi ogni informazione viene raccolta e memorizzata, anche quelle che fino a poco tempo fa sarebbero state considerate inutili. Con lo sviluppo delle Information Comunication Technologies nessun settore è rimasto escluso da questa vera e propria rivoluzione digitale: il mondo commerciale e quello scientifico, l'industria medica e quella delle telecomunicazioni, il web e i social media, gli apparati burocratici locali e statali, sono tutte enormi fonti produttive di dati. Con il passare del tempo anche i più piccoli aspetti della nostra vita quotidiana sono destinati a contribuire alla massa crescente di quel flusso di dati che già oggi ci sommerge. È all'interno di questo contesto tecnologico e sociale che quella branca eterogenea della ricerca scientifica che ha per oggetto l'uomo, i suoi comportamenti e le sue caratteristiche si arricchisce di nuove forme e strumenti. Ci si riferisce, in particolare, al Quantified Self (QS): un movimento o scuola di pensiero che si pone l'obiettivo di utilizzare i nuovi strumenti tecnologici per acquisire e immagazzinare i dati sui molteplici aspetti della vita quotidiana delle persone, al fine di migliorarne lo stile di vite. Questa tesi di laurea si inserisce entro tale contesto con il proposito di contribuire al dibattito scientifico, vagliando le potenzialità di alcune tecniche di base di data mining su un progetto di ricerca innovativo e in costante sviluppo qual è Specch.io. Esso, infatti, consiste nell'elaborazione di una piattaforma integrata in cui far confluire i dati personali rilevati da alcuni tra i numerosi dispositivi indossabili e tra le varie applicazioni smartphone oggi in commercio e offre inte-ressanti spunti risolutivi per alcuni dei fattori limitanti dello sviluppo della disciplina del QS. Il lavoro si sviluppa come segue: Il primo capitolo si occuperà di delineare i concetti base su cui si fonda il Quantified Self descrivendone le origini, le varie espressioni, nonché le problematiche odierne. Il secondo capitolo è dedicato alle varie forme di strutturazione e di analisi dei dati. Si tenterà, in questo modo, di fornire una cornice teorica di riferimento da cui approcciare al caso di studio. Nel corso del terzo capitolo si descriverà Specch.io: il progetto di ricerca sviluppato da Telecom Italia in collaborazione con i dipartimenti di Informatica dell'Università di Torino e di Design del Politecnico di Torino Il quarto capitolo è dedicato alla parte sperimentale della tesi. La trattazione si svolgerà a partire dai metodi utilizzati per estrarre i dati dal sistema e si soffermerà sulla descrizione di come alcune tecniche di data mining sono state applicate al caso di studio attraverso l'utilizzo del software Weka. Nell'ultimo capitolo, riservato alle conclusioni, si valuteranno i risultati ottenuti nella fase sperimentale della tesi, ponendo l'accento sugli aspetti di particolare interesse per il progetto Specch.io.