Sei in: Home > Corsi di insegnamento > SOCIAL MEDIA ANALYSIS E BIG DATA
 
 

SOCIAL MEDIA ANALYSIS E BIG DATA

 

SOCIAL MEDIA ANALYSIS AND BIG DATA

 

Anno accademico 2017/2018

Codice attività didattica
CPS0244
Docente
Prof. Giuseppe Tipaldo (Titolare dell'insegnamento)
Corso di studio
Corso di laurea magistrale in Comunicazione pubblica e politica (Classe LM-59)
Corso di laurea magistrale in Comunicazione, ICT e media (Classe LM-59)
Anno
1° anno, 2° anno
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SPS/07 - sociologia generale
SPS/08 - sociologia dei processi culturali e comunicativi
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto ed orale
Prerequisiti
  • Italiano
  • English

Il corso non ha requisiti didattici, ne ha di tipo umano: mi aspetto serietà, affidabilità, disposizione a lavorare sodo e fare fatica, voglia di sorridere.
Dotarsi di account:
Facebook ✓
Twitter ✓
Instagram ✓
Telegram ✓ (iscriversi al canale Il Comunicattore per partecipare e seguire le discussioni a tema sul corso)
Snapchat ✓ (per il ricevimento virtuale con il docente)

Propedeutico a
Richiesta di tesi o tirocinio con il docente.
 
 

Obiettivi formativi

  • Italiano
  • English

NB: Il corso è organizzato secondo un modello di gamification improntato sull'imparare giocando, collaborando e gareggiando, che verrà svelato alla prima lezione, ma che farà certamente impallidire Pokemon Go.

Obiettivi:

1. Addestrare gli studenti al recupero, all'analisi e all'estrazione di senso da grandi quantità di dati provenienti dai principali canali Social (Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, ecc.), nel rispetto delle policy di utilizzo e della normativa sulla privacy;

e simultaneamente:

2. Allenare gli studenti all'esercizio del pensiero critico attorno ai temi (e alle mode) associati ai Big Data e all'analisi dei Social Media;

3. Invogliare gli studenti alla problematizzazione dei Big Data derivanti dai Social Media in quanto costrutti sociali: saranno trattati temi (privacy, algoritmizzazione dei sistemi sociali, effetti perversi/indesiderati dell'esposizione del Sé, ecc.) di norma lasciati in posizione collaterale (e/o assai banalizzati) nel discorso pubblico, incrostato in frame nei quali i Big Data sono presentati come soluzioni "magiche" partorite da magnifiche sorti e progressive, raramente sottoposte a vaglio critico.

 

Risultati dell'apprendimento attesi

  • Italiano
  • English

0. Riconoscere la differenza tra gioco, competizione e cooperazione e imparare a integrare i 3 strumenti a seconda degli obiettivi da raggiungere;

1. Essere in grado di recuperare, analizzare e interpretare grandi quantità di informazioni e dati provenienti dai principali canali Social;

2. Dimostrare una buona capacità di critica e problematizzazione attorno alle principali istanze associate a Big Data e Social Media Analysis. 

3. padroneggiare un vocabolario specialistico. 

 

Programma

  • Italiano
  • English

NB: l'esercizio, la pratica e i lavori di gruppo cominceranno dalla prima lezione e saranno trasversali ai seguenti argomenti:

1. Big Data e Social Media Analysis: delimitazione propedeutica del campo d'indagine

2. Fare analisi dei Social: elementi metodologici di Social Media Listening e Social Media Analysis 

3. Data Visualization e Social Media Intelligence: un approccio socio-semiotico ai Big Data

 

Modalità di insegnamento

  • Italiano
  • English

**Non-Italian students can have the teacher engage with them and resume key-concepts of each lesson in English.**

Lezioni frontali

Lavori in gruppo

Focus seminariali e laboratoriali

Interazione virtuale individuale e a gruppi su Facebook, Twitter, Snapchat e Telegram.

L'interazione e il coinvolgimento attivo docente-studenti e tra studenti saranno sempre altamente incentivati.

 

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • Italiano
  • English

Il corso è organizzato secondo un modello di gamification a livelli successivi: ogni livello ha un punteggio "Gold" "Silver" e "Bronze" e un punteggio minimo al di sotto del quale il livello non è superato. Il voto finale è dato dal punteggio totale acquisito al termine del gioco. Aver acquisito dei Gold/Silver/Bronze dà diritto a dei bonus, presentati a lezione. 

* FREQUENTANTI

LIVELLO 1. costanza e qualità dell'interazione in classe e sui canali social indicati a lezione

>> (Gold 10 punti; Silver 9; Bronze 8; punteggio min per passare al livello 2: p.ti 5)

LIVELLO 2. Esonero di sbarramento entro la fine del corso sulle parti del libro di testo indicate a lezione e sul materiale fornito (appunti, slide)

>> (Gold 21 punti; Silver 20-19; Bronze 18-17; punteggio min per passare al livello 3: p.ti 13)

LIVELLO 3. Orale: presentazione del lavoro a gruppi

>>(Gold 10 punti; Silver 9; Bronze 8; ma se il lavoro è mal fatto o, peggio, copiato si può essere bocciati)

 

** EX-FREQUENTANTI (= frequentanti che non superano o risultano assenti ingiustificati a una delle prove a loro riservate)

LIVELLO 1. Scritto su tutto il libro di testo durante i normali appelli delle sessioni d'esame 

>>(max 21 p.ti, punteggio min per passare al livello 2: p.ti 13)

LIVELLO 2. Orale: presentazione del lavoro a gruppi (insieme al gruppo frequentanti di cui fanno parte)

>>(max +10 p.ti, ma se il lavoro è mal fatto o, peggio, copiato si può essere bocciati)

 

***NON-FREQUENTANTI

LIVELLO 1. Scritto su tutto il libro di testo durante i normali appelli delle sessioni d'esame

>>(max 20 p.ti, punteggio min per passare al livello 2: p.ti 13)

LIVELLO 2. Tesina su argomento concordato col docente 

>>(max +10 p.ti, ma se il lavoro è mal fatto o, peggio, copiato si può essere bocciati)

NOTE:

1. è possibile sostenere l’esame come frequentante esclusivamente entro la sessione immediatamente successiva al termine delle lezioni. Trascorsa tale sessione, il programma d'esame sarà per tutti quello da NON-FREQUENTANTI. 

2. l'esonero è di sbarramento: assenti e insufficienti  passano allo status di ex-frequentante (il programma d’esame cambia di conseguenza). 


 

Testi consigliati e bibliografia

  • Italiano
  • English

Tipaldo, G., 2014 L'analisi del contenuto e i mass media, Bologna, Il Mulino.

Altro materiale sarà fornito nella prima lezione.

 

Note

  • Italiano
  • English

**Non-Italian students can have the teacher engage with them and resume key-concepts of each lesson in English.**

Final examination can be taken in English, too.

Probabile calendario lezioni: Terzo emisemestre: 13 febbraio - 25 marzo 2017, gio-ven 9-12 presso Campus Luigi Einaudi.

 
Ultimo aggiornamento: 25/09/2017 09:23
Campusnet Unito
Non cliccare qui!