Emozioni nel social semantic web

Il lavoro di questa tesi si colloca nell'ambito del Social Semantic Web. Si pone come obiettivo la progettazione di un'applicazione per estrarre una semantica emozionale condivisa per risorse artistiche (immagini, video, poesie, etc.) a partire dai significati individuali espressi tramite il tagging da visitatori e autori di un portale Web 2.0 di opere d'arte. Per raggiungere l'obiettivo sono stati integrati strumenti del web semantico e di NLP utilizzando e combinando dati e funzionalità di lessici computazionali multilingue e di lessici sentimentali. In particolare è stata utilizzata un'ontologia rappresentata in OWL che ordina in una tassonomia 98 categorie emozionali a partire da 5 emozioni di base: paura, tristezza, gioia, rabbia e sorpresa. L'ontologia è stata popolata con 729 parole italiane classificate secondo 98 concetti emozionali combinando informazioni dal database lessicale MultiWordNet e dal suo dominio WordNet Affect ed e' stata utilizzata per individuare fra i tag folksonomici i termini che si riferiscono direttamente a categorie emozionali. I termini che possono veicolare indirettamente un significato affettivo vengono filtrati mediante il lessico sentimentale SentiWN e sottoposti al feedback dell'utente. Nello spirito del social web gli utenti collaborano alla definizione della semantica dei contenuti indicando se e in che misura un'opera d'arte evoca un'emozione. L'applicazione progettata elabora i risultati ottenuti dall'analisi (anche sociale) del significato affettivo dei tag per restituire le emozioni associate a un'opera d'arte, ordinate per rilevanza. Per calcolare la rilevanza delle emozioni si ragiona sulle relazioni tassonomiche fra categorie emozionali rappresentate nell'ontologia. È stato realizzato un prototipo in cui le funzionalità dell'applicazione progettata sono state testate su un corpus ristretto di opere multimediali e tag di una piattaforma web reale: www.arsmeteo.org.