Roberta Coppola
Digital human sciences for the future
Scienze umane digitali per il futuro
Palermo, Italy
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Master’s graduate with skills in digital communication, artificial intelligence, and data management. I have experience in public administration, focusing on document management and process automation, as well as in social media and content creation.
I am currently developing a thesis project involving AI, OCR, and digitization, combining analytical skills, precision, and creativity. I am proactive, well-organized, and results-oriented.
Laureato magistrale con competenze in comunicazione digitale, intelligenza artificiale e gestione dei dati. Ho esperienza nella pubblica amministrazione, con focus sulla gestione dei documenti e l'automazione dei processi, oltre che nei social media e nella creazione di contenuti. Attualmente sto sviluppando un progetto di tesi che coinvolge AI, OCR e digitalizzazione, combinando abilità analitiche, precisione e creatività. Sono proattivo, ben organizzato e orientato ai risultati.
Area of Expertise
Topics
MIND THE GLAM GAP: Riconoscimento automatico dei caratteri dall’archivio ai testi digitali en
I GLAM (Galleries, Libraries, Archives, and Museums) custodiscono ancora materiali prevalentemente cartacei, spesso poco accessibili e difficili da consultare. Oggi, però, la tecnologia ci permette di cambiare questo scenario: l’Unione Europea ha reso disponibile la più grande biblioteca digitale, Europeana, che consente a oltre 3.000 istituzioni di conservare e condividere oggetti culturali digitalizzati.
Nel mio progetto di tesi, ho sviluppato un prototipo basato su servizi Google (come Google Colab e Google Drive) che combina OCR e modelli di Intelligenza Artificiale per trasformare le scansioni PDF presenti su Europeana in testi digitali accurati e ricercabili. Ho inoltre creato una dashboard interattiva in HTML, che si genera automaticamente all’avvio del codice per raccogliere e visualizzare i dati, mostrando come questi strumenti possano supportare i GLAM nella valorizzazione dei loro archivi e, allo stesso tempo, essere utili anche alle aziende per rendere i processi più efficienti e trasparenti.
Questo progetto mostra come le Digital Humanities possano incontrare l’Intelligenza Artificiale e la trasformazione digitale, trasformando archivi tradizionali in strumenti accessibili, interattivi e utili a più contesti.
Uno degli svantaggi riscontrati è la poca standardizzazione dei metadati delle digitalizzazioni presenti su Europeana, un aspetto che dovrebbe rappresentare un esempio da seguire per altri progetti simili.
Not Suitable for Work en it
Not Suitable for Work nasce da un’idea e da un’esigenza che si sono evolute in questi ultimi due anni, vivendo in prima persona il confine (spesso sottile) tra studio, carriera e del lavoro. Il mio obiettivo non è etichettare o analizzare i dati per il gusto di farlo, ma usare la tecnologia come uno strumento concreto di prevenzione e consapevolezza, per intercettare il disagio prima che diventi insostenibile. Per dare basi solide alla ricerca sul campo, ho scelto di applicare uno strumento scientificamente validato: il Maslach Burnout Inventory (MBI). Attraverso una survey mirata, ho raccolto dati psicometrici insieme a variabili anagrafiche e contestuali per profilare e comprendere a fondo il campione. Dal punto di vista dell'analisi, ho strutturato un approccio ispirato al Machine Learning e alla modellazione predittiva. Traducendo le risposte qualitative in pesi quantitativi strutturati (su un campione di circa 100 rispondenti ), l'obiettivo è stato istruire un modello capace di riconoscere i pattern nascosti nei dati. In questo modo, l'algoritmo non si limita a fotografare la situazione, ma restituisce un indice sintetico e predittivo del rischio di burnout, trasformando i dati in un campanello d'allarme utile a migliorare i contesti in cui viviamo e lavoriamo ogni giorno. E la parte più stimolante? L'idea principale che ho in mente, sarà di testarlo dal vivo: durante l'incontro vorrei far vedere il modello azionarsi in diretta, calcolando in tempo reale il livello di pericolo di burnout basandosi proprio sulle risposte del pubblico presente in sala.
Not Suitable for Work en it
Not Suitable for Work nasce da un’idea e da un’esigenza che si sono evolute in questi ultimi due anni, vivendo in prima persona il confine (spesso sottile) tra studio, carriera e del lavoro. Il mio obiettivo non è etichettare o analizzare i dati per il gusto di farlo, ma usare la tecnologia come uno strumento concreto di prevenzione e consapevolezza, per intercettare il disagio prima che diventi insostenibile. Per dare basi solide alla ricerca sul campo, ho scelto di applicare uno strumento scientificamente validato: il Maslach Burnout Inventory (MBI). Attraverso una survey mirata, ho raccolto dati psicometrici insieme a variabili anagrafiche e contestuali per profilare e comprendere a fondo il campione. Dal punto di vista dell'analisi, ho strutturato un approccio ispirato al Machine Learning e alla modellazione predittiva. Traducendo le risposte qualitative in pesi quantitativi strutturati (su un campione di circa 100 rispondenti ), l'obiettivo è stato istruire un modello capace di riconoscere i pattern nascosti nei dati. In questo modo, l'algoritmo non si limita a fotografare la situazione, ma restituisce un indice sintetico e predittivo del rischio di burnout, trasformando i dati in un campanello d'allarme utile a migliorare i contesti in cui viviamo e lavoriamo ogni giorno. E la parte più stimolante? L'idea principale che ho in mente, sarà di testarlo dal vivo: durante l'incontro vorrei far vedere il modello azionarsi in diretta, calcolando in tempo reale il livello di pericolo di burnout basandosi proprio sulle risposte del pubblico presente in sala.
DevFest Catania 2025 Sessionize Event
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