Curriculum Accademico e Scientifico - Roberto Balestri
Dottorando (39° ciclo) presso l’Università di Bologna, svolge ricerca nel punto d’incontro tra media studies e intelligenza artificiale generativa, con un approccio che integra narratologia, semiotica, digital humanities e metodi computazionali. Il progetto di tesi valuta in modo critico se e come i Large Language Models (LLM) e i modelli multimodali possano rinnovare l’analisi audiovisiva, automatizzando l’estrazione e la strutturazione di dati narrativi, tematici e produttivi, senza rinunciare a rigore metodologico, trasparenza, replicabilità e attenzione ai limiti e ai bias.
La ricerca si articola in traiettorie complementari: modellazione di una “memoria narrativa” per tracciare l’evoluzione degli archi seriali; workflow per sintesi e ricontestualizzazione (recap “Previously on…”, trailer, montaggi d’archivio); analisi tematica su larga scala dei dialoghi; estrazione automatica dei credits per studi quantitativi su industria, ruoli e rappresentanza. L’attività combina prototipazione software e validazione umana degli output, con particolare attenzione alla sostenibilità tecnica ed economica delle pipeline.
Supervisore: Prof. Guglielmo Pescatore — Co-supervisore: Prof. Mirko Degli Esposti.
Pubblicazioni:
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Balestri, R. (2025). Gender and content bias in Large Language Models: a case study on Google Gemini 2.0 Flash Experimental. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1558696.
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Balestri, R. (2024, November). Examining Multimodal Gender and Content Bias in ChatGPT-4o. In CS & IT Conference Proceedings (Vol. 14, No. 23).
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Balestri, R., Cascarano, P., Degli Esposti, M., & Pescatore, G. (2024, September). An Automatic Deep Learning Approach for Trailer Generation through Large Language Models. In 2024 9th International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP) (pp. 93–100). IEEE.
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Balestri, R., & Pescatore, G. (2025). Multi-Agent System for AI-Assisted Extraction of Narrative Arcs in TV Series. In Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (Vol. 1, pp. 663–670). SCITEPRESS.
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Balestri, R., & Pescatore, G. (2025). Narrative Memory in Machines: Multi-Agent Arc Extraction in Serialized TV. arXiv preprint arXiv:2508.07010.
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Balestri, R., Cascarano, P., Degli Esposti, M., & Pescatore, G. (2025). Trailer Reimagined: An Innovative, LLM-Driven, Expressive Automated Movie Summary framework (TRAILDREAMS). Online Journal of Communication and Media Technologies, 15(3), e202524.
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Balestri, R. (2025). AI Blob! LLM-Driven Recontextualization of Italian Television Archives. arXiv preprint arXiv:2508.09535.
