Giubaldo, Federico
(2018)
Uno strumento di supporto all’analisi e visualizzazione di dati strutturati nel contesto giuridico.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [LM-DM270]
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Abstract
La dissertazione ha l’obiettivo di verificare la tesi secondo cui la semplificazione delle attività di archiviazione e recupero dei documenti giuridici nello standard più appropriato supporta meccanismi di Data Analysis e favorisce lo sviluppo di strumenti per la Data Visualization. L’ambito riguardante l’analisi dei documenti giuridici è sempre più rilevante sia per il valore sociale ed economico che può emergere da tali documenti, sia per l’incremento delle quantità di dati disponibile e accessibili attraverso la rete e in particolare mediante le fonti ufficiali di produzione del diritto quali le gazzette. Questo contesto applicativo è strettamente collegato agli standard XML, i quali permettono ai documenti di essere processati tramite gli elaboratori. Uno standard XML adatto al contesto della Data Analysis è Akoma Ntoso che si differenzia da altri per il carattere universale e per la ricchezza semantica capace di catturare e modellare la conoscenza giuridica. Per la verifica della tesi iniziale sono presentati due strumenti che si basano sullo standard Akoma Ntoso: SOFIA, dashboard in cui sono definite alcune analisi su collezioni di documenti Akoma Ntoso e che consente la rappresentazione grafica dei risultati ottenuti; akomando-db, libreria JavaScript utilizzabile tramite API e CLI per la gestione delle fasi di archiviazione e di recupero dei documenti Akoma Ntoso. Infine viene presentata una valutazione qualitativa riguardante la complessità dello sviluppo di SOFIA con e senza l’ausilio di akomando-db.
Abstract
La dissertazione ha l’obiettivo di verificare la tesi secondo cui la semplificazione delle attività di archiviazione e recupero dei documenti giuridici nello standard più appropriato supporta meccanismi di Data Analysis e favorisce lo sviluppo di strumenti per la Data Visualization. L’ambito riguardante l’analisi dei documenti giuridici è sempre più rilevante sia per il valore sociale ed economico che può emergere da tali documenti, sia per l’incremento delle quantità di dati disponibile e accessibili attraverso la rete e in particolare mediante le fonti ufficiali di produzione del diritto quali le gazzette. Questo contesto applicativo è strettamente collegato agli standard XML, i quali permettono ai documenti di essere processati tramite gli elaboratori. Uno standard XML adatto al contesto della Data Analysis è Akoma Ntoso che si differenzia da altri per il carattere universale e per la ricchezza semantica capace di catturare e modellare la conoscenza giuridica. Per la verifica della tesi iniziale sono presentati due strumenti che si basano sullo standard Akoma Ntoso: SOFIA, dashboard in cui sono definite alcune analisi su collezioni di documenti Akoma Ntoso e che consente la rappresentazione grafica dei risultati ottenuti; akomando-db, libreria JavaScript utilizzabile tramite API e CLI per la gestione delle fasi di archiviazione e di recupero dei documenti Akoma Ntoso. Infine viene presentata una valutazione qualitativa riguardante la complessità dello sviluppo di SOFIA con e senza l’ausilio di akomando-db.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Giubaldo, Federico
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM A: TECNICHE DEL SOFTWARE
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Akoma Ntoso,akomando-db,standard XML,Informatica Giuridica,documenti legali,Data Analysis,Data Visualization,SOFIA
Data di discussione della Tesi
20 Dicembre 2018
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Giubaldo, Federico
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM A: TECNICHE DEL SOFTWARE
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Akoma Ntoso,akomando-db,standard XML,Informatica Giuridica,documenti legali,Data Analysis,Data Visualization,SOFIA
Data di discussione della Tesi
20 Dicembre 2018
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