Premio VADISTAT per il Miglior Contributo Scientifico a JADT 2026

16 lug 2026·
Stefano Blando
Stefano Blando
· 1 min di lettura
VADISTAT Award received at JADT 2026, Palermo
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Ho ricevuto il premio “2026 Associazione VADISTAT - Per Simona Balbi” in occasione della 18ª Conferenza Internazionale JADT 2026 (Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles) svoltasi a Palermo.

Il riconoscimento, conferito al miglior contributo scientifico presentato da giovani ricercatori under 35 nell’ambito dell’analisi statistica dei dati testuali, è stato assegnato per il lavoro “A Multi-Method Validation Framework for Large-Scale Multilingual Text Analytics”, sviluppato con la Professoressa D. Fioredistella Iezzi (Direttrice del Master in Data Science presso l’Università degli Studi di Roma Tor Vergata).

Sintesi della Ricerca

Lo studio propone un framework di validazione testato su oltre 999.000 recensioni multilingue per valutare la coerenza dei risultati tra differenti metodologie. I risultati empirici evidenziano che oltre il 95% della variabilità dipende dal contenuto testuale, mentre meno del 3% è attribuibile al metodo impiegato, dimostrando la stabilità delle evidenze rispetto al modello computazionale adottato.

La ricerca si è avvalsa del corpus di dati reso disponibile dal Professor Massimo Regoli, alla cui memoria il lavoro è dedicato.

Award Conference JADT Text Analytics Machine Learning
Stefano Blando
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Stefano Blando (lui/lui)
Dottorando in Intelligenza Artificiale
Stefano Blando e dottorando nel Programma Nazionale di Dottorato in Intelligenza Artificiale presso la Scuola Superiore Sant’Anna e l’Universita di Pisa. La sua ricerca si colloca all’intersezione tra AI, agent-based modeling ed economia. Studia sistemi multi-agente adattivi, modelli agent-based differenziabili, agenti generativi basati su LLM e metodi quantitativi robusti per dati finanziari e socio-economici.