Networks as meta-keys for knowledge discovery

Online Social Platforms (OSPs) have a deep impact on social dynamics and decision-making in the real world. This thesis explores the potential of Network Analysis to extract meaningful insights from the vast, unstructured data generated by OSPs, addressing challenges in areas such as misinformation propagation, community dynamics, and emerging technologies like blockchain. Network analysis provides a unified methodology to study diverse phenomena including sentiment propagation, cross-community information diffusion, and user behavior evolution. This work extends to the application of network-based frameworks for understanding complex systems, including deep learning models. By modeling these systems as networks, it provides new ways to interpret and optimize their behavior, thereby enhancing Explainable Artificial Intelligence. The research also presents methodologies for analyzing the scope of user sentiment, cross-blockchain interactions, and multimodal networks, demonstrating how network analysis enables a comprehensive understanding of complex, dynamic environments.

Le piattaforme sociali online (OSP) hanno un profondo impatto sulle dinamiche sociali e sul processo decisionale nel mondo reale. Questa tesi esplora il potenziale dell'analisi di rete per estrarre approfondimenti significativi dai vasti dati non strutturati generati dagli OSP, affrontando sfide in aree come la propagazione della disinformazione, le dinamiche della comunità e le tecnologie emergenti come blockchain. L'analisi di rete fornisce una metodologia unificata per studiare diversi fenomeni tra cui la propagazione del sentimento, la diffusione delle informazioni tra le comunità e l'evoluzione del comportamento degli utenti. Questo lavoro si estende al l'applicazione di quadri basati su rete per la comprensione di sistemi complessi, compresi i modelli di apprendimento profondo. Modellando questi sistemi come reti, fornisce nuovi modi per interpretare e ottimizzare il loro comportamento, migliorando così l'intelligenza artificiale spiegabile. La ricerca presenta anche metodologie per analizzare l'ambito del sentiment degli utenti, le interazioni cross-blockchain e le reti multimodali, dimostrando come l'analisi di rete consente una comprensione completa di ambienti complessi e dinamici.