Università del Salento

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 Note biografiche 

Paola Pasca è Psicologa, Dottoranda in Human and Social Sciences presso l’Università del Salento. Laureata in Psicologia presso l’Università degli Studi di Firenze, nella sua ricerca ha utilizzato la tecnica della Scrittura Espressiva per migliorare il rendimento degli studenti universitari. Ha poi trascorso un semestre presso il Dipartimento di Psicologia dell’Università del Texas ad Austin come tirocinante ricercatrice. Negli USA, ha acquisito competenze in tecniche di data-mining, trattamento di big-data e analisi del linguaggio naturale. Esperta in interventi basati sulla tecnica della Scrittura Espressiva, utilizza software per l’analisi quantitativa di testi scritti e narrazioni, quali LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) e MEH (Meaning Extraction Helper), software per l’analisi di contenuto che lei stessa ha reso disponibile per il contesto italiano.

 

Paola Pasca is a psychologist and PhD student in Human and Social Sciences at The University of Salento. She graduated in Psychology at The University of Florence, and in her research she used the Expressive Writing technique in order to improve students’ academic performance. Then, she spent a semester at the Department of Psychology of The University of Texas at Austin. In the USA, she learnt how to statistically process natural language, how to manipulate big data and how to “data-mine”. Specialist in Expressive Writing interventions, she uses software for quantitative analysis of written texts and narratives such as LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) and MEH (Meaning Extraction Helper), a software for content analysis that she herself made available for the Italian language.

Curriculum di riferimento:Human and Social Sciences

Progetto di ricerca 
Psicometria e Data Science  per modellare i sistemi di supporto alle decisioni basati sul web
Psychometrics and Data Science to shape web-based decision support systems.

Tutor: Prof. Enrico Ciavolino, Ricercatore e Professore aggregato di Statistica (SECS-S/01), Università degli Studi del Salento

Descrizione del progetto 
La grande varietà di prodotti farmaceutici presenti sul mercato, unita ad un’utenza che, con la sua storia medica e la sua unicità, richiede un servizio “su misura” e di qualità, rende necessario lo sviluppo di processi che velocizzino una scelta mirata, ponderata ed al contempo rapida di tali prodotti. La presente ricerca combina modelli statistici avanzati, tecnologie informatiche e analisi del linguaggio naturale per favorire lo sviluppo di software che rendano da un lato più immediata la scelta farmacologica da parte dei professionisti lavoratori (farmacisti) in ambito sanitario. Dall’altro, che tengano conto delle peculiarità mediche e sanitarie dell’utenza. Ulteriore scopo del presente progetto è di esaminare con attenzione il livello di soddisfazione tanto dei professionisti fruitori diretti di tali strumenti informatici, quanto dei fruitori dei prodotti farmaceutici erogati. In questo contesto, il livello di soddisfazione dei clienti sarà misurato con web analytic tools integrati con il sistema informatico delle farmacie, e con tecniche di data mining. 

Both the variety of pharmaceutical products available, and the need for a “custom-fit” distribution based on medical history and uniqueness, call for the development of methods that can speed up a focused and thoughtful choice of such products. The present research combines complex statistical models, IT and natural language processing in order to build software that, from one side, help professionals (pharmacists) to make a better and faster pharmacological choice. From the other side, a technology that takes in account customers’ medical and health features. Another goal of the present project is to examine the level of satisfaction of both professionals who directly use such IT instruments, and customers who buy drugs through this new method. In this context, the level of satisfaction will be measured through web analytic tools integrated with the IT system of pharmacies, and through data-mining techniques.

Parole chiave 
Informatica, web analytic tools, tecniche di data-mining 
IT technology, web analytic tools, data-mining techniques

Settori ERC
SH4_4 Psicologia cognitiva e sperimentale: percezione, azione e processi cognitivi superiori
PE1_14 Statistica