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La scia di tracce digitali rilasciate dall’enorme quantitativo di dati prodotto giornalmente dai dispositivi elettronici (scambio di email, strisciare carte di credito, geolocalizzazione), sta rivoluzionando la Social Network Analysis, ovvero il campo che studia le interazioni umane.
Infatti, utilizzando dispositivi in grado di catturare informazioni in real-time sui movimenti e sul comportamento individuale e collettivo, è possibile analizzare e valutare in maniera più accurata e su ampia scala, le interazioni di gruppo face-to-face in ambienti collaborativi.
Alcuni esempi significativi risultanti dall’analisi di questi dati raccolti: predizione di pattern di prossimità e comunicazione all’interno di un’azienda; in che modo queste interazioni influiscono sulla produttività economica o sulla salute; capire in che modo un agente patogeno come l’influenza possa diffondersi attraverso la popolazione.
Questo nuovo approccio allo studio delle interazioni e relazioni comportamentali, va sotto il nome di Computational Social Science.
Questo lavoro di tesi ha l’obiettivo di sviluppare un tool per dispostivi mobili android in grado di eseguire il data-sensing in real-time, in modo da raccogliere un notevole quantitativo di dati da analizzare e sfruttare per monitorare l’attività di gruppi di individui situati all’interno di ambienti collaborativi, allo scopo di predire particolari pattern di mobilità e interazione in tale ambiente.
Il focus di questo elaborato è sul processo di re-engineering di un tool per la generazione automatica di applicazioni android per il data-sensing, chiamato funf-in-a-box.
Nella seconda parte del lavoro, queste applicazioni vengono sfruttate per raccogliere dati da gruppi di persone presso il Tecnopolo di Reggio Emilia, per essere successivamente trattati, analizzati e affiancati ad altri dati provenienti da surveys, allo scopo di predire, con degli algoritmi, particolari pattern di movimento e interazione tra gli individui nell’ambiente collaborativo.
Questo lavoro di tesi rientra, inoltre, nel progetto di ricerca interdisciplinare presso l’Università degli studi di Modena e Reggio Emilia intitolato “A Multidisciplinary Study of Physical and On-Line Collaborative Spaces and Their Implications for Creativity and Innovation”.

The trail of digital traces released by the huge amount of data produced daily from the electronic devices (email exchange, swiping credit cards, geolocation), is revolutionizing the Social Network Analysis, that is the field that studies human interactions. Indeed, using devices capable of capturing real-time information on individual and collective movements and behaviour, it’s possible to analyse and evaluate more accurately on a large scale, face-to-face group interactions in collaborative environments. Some significant examples resulting from the analysis of the collected data: prediction of proximity and communication pattern within a company; how these interactions affect economic productivity and health; understanding how a pathogen like the flu can spread through the population. This new approach to the study of interactions and behavioural relationships, is defined with the name of Computational Social Science. This thesis work aims to develop a tool for android mobile devices, able to perform data-sensing in real-time, in order to collect a huge amount of data to be analysed and used to monitor the activity of groups of individuals within collaborative environments, with the aim to predict particular patterns of mobility and interaction in such environment. The focus of this work is on the process of re-engineering a tool for the automatic generation of android application for data-sensing, called funf-in-a-box. In the second part of the thesis, these applications are exploited to collect data from groups of people at the Reggio Emilia technopole, in order to be manipulated, analysed and flanked by other data from surveys, with the aim to predict, using algorithms, particular patterns of movement and interaction between individuals in the collaborative environment. Furthermore, this thesis is part of an interdisciplinary research project at the University of Modena and Reggio Emilia entitled “A Multidisciplinary Study of Physical and On-Line Collaborative Spaces and Their Implications for Creativity and Innovation”.