l lavoro presenta uno strumento capace di individuare ed esplorare automaticamente, attraverso il Machine Learning, l’impiego di sistemi data-intensive da parte della Pubblica Amministrazione (PA) italiana. Nonostante la digitalizzazione della PA implichi l’uso di tecnologie basate sui dati, manca una panoramica di dove e come questi sistemi sono utilizzati e sui rischi che possono generare. Il lavoro addestra un algoritmo di machine learning su documenti e risorse web per individuare i sistemi di decisione automatica nella PA. Sono stati raccolti 15.087 contenuti tramite web scraping da siti ministeriali italiani, etichettati manualmente e usati per addestrare un modello BERT.
Individuare sistemi data-intensive nella Pubblica Amministrazione italiana: uno strumento basato su web scraping e machine learning / Amaturo, Enrica; Aragona, Biagio; Acampa, Suania; Artiaco, Roberto. - In: SICUREZZA E SCIENZE SOCIALI. - ISSN 2283-8740. - XIII:2/2025(2025), pp. 109-119. [10.5281/zenodo.17297505]
Individuare sistemi data-intensive nella Pubblica Amministrazione italiana: uno strumento basato su web scraping e machine learning.
Enrica Amaturo;Biagio Aragona;Suania Acampa;Roberto Artiaco
2025
Abstract
l lavoro presenta uno strumento capace di individuare ed esplorare automaticamente, attraverso il Machine Learning, l’impiego di sistemi data-intensive da parte della Pubblica Amministrazione (PA) italiana. Nonostante la digitalizzazione della PA implichi l’uso di tecnologie basate sui dati, manca una panoramica di dove e come questi sistemi sono utilizzati e sui rischi che possono generare. Il lavoro addestra un algoritmo di machine learning su documenti e risorse web per individuare i sistemi di decisione automatica nella PA. Sono stati raccolti 15.087 contenuti tramite web scraping da siti ministeriali italiani, etichettati manualmente e usati per addestrare un modello BERT.| File | Dimensione | Formato | |
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