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SOCIAL MEDIA ANALYSIS E BIG DATA

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SOCIAL MEDIA ANALYSIS AND BIG DATA

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Anno accademico 2019/2020

Codice attività didattica
CPS0244
Docente
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
2° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
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
Inglese
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Prova pratica
Prerequisiti

Il corso è innanzitutto rivolto a chi ha svolto il seguente laboratorio base:
https://www.didattica-cps.unito.it/do/corsi.pl/Show?_id=mzpm

Sarà creato un gruppo Linkedin per i frequentanti del corso.


Class is first and foremost intended as a living lab for those students who have already participated to this basic laboratory:

https://www.didattica-cps.unito.it/do/corsi.pl/Show?_id=mzpmEducational

Propedeutico a
Richiesta di tesi o tirocinio con il docente.
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

NB: Il corso è innanzitutto rivolto a chi ha svolto il seguente laboratorio base:
Laboratorio Metodi Quantitativi per l'analisi dei media

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. Simulare un reale progetto di lavoro per un committente, basato sull'analisi semantica dei dati, da svolgere in gruppi con compiti e responsabilità specifiche

NB: class is first and foremost intended for those who have previously partecipated in this basic laboratory Laboratorio Metodi Quantitativi per l'analisi dei media

1. Training students to Social Media Listening and Analysis, making sense out of Big Data from Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, blogs etc.

2. Simulate a "real" project based on semantic data anlysis, working in groups with specific tasks and responsibilities. 

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Risultati dell'apprendimento attesi

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. 

1. Being able to retrieve, analyse and make sense out of Big Data (i.e. large amount of non-structered User-generated Content) from the most popular Social network sites (Facebook, Twitter, Instagram, etc.);

2. Demonstrating a valuable ability to critically discuss the most publicly relevant Big Data/Social Media Analysis issues (privacy, public exposition of the Self, etc.).   

3. Mastering a technical vocabulary.

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Programma

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

NB: practice and work groups will be starting on the very first lesson and last for the entire duration of the course, which is intended to provide students with scientific knowledge on:

1. Big Data and Social Media Analysis: a theoretical introduction

2. Methodology of Content Analysis of Big Data from Social Media (i.e. textual and visual non structured User-Generated Content)

3. Data Visualization and Social Media Intelligence: toward a socio-semiotic approach to Big Data

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Modalità di insegnamento

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

Lezioni frontali

Lavori in gruppo

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

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

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

Lectures

Work groups

Individual/groups virtual interaction on Facebook, Twitter, Linkedin and Telegram. 

Engagement and participation will be always highly stimulated. 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 

* FREQUENTANTI

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

LIVELLO 2. Serietà, affidabilità e qualità del proprio lavoro all'interno del gruppo assegnato (valutato in 30emi). 

LIVELLO 3. Scritto: nella data del primo appello dopo il termine delle lezioni, sulle parti del libro di testo indicate a lezione e sul materiale fornito (offrirà da -4 a +4 punti rispetto al voto conseguito al livello 2). 

 

***NON-FREQUENTANTI

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

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. lo scritto è di sbarramento: assenti e insufficienti  passano allo status di non-frequentante (il programma d'esame cambia di conseguenza). 


 

* ATTENDING STUDENTS

LEVEL 1. quantity and quality of student's (class and virtual) interactions

LEVEL 2. workgroup activities (score 0-30)

LEVEL 3. Test: based on textbook parts and notes (score: +- 4 to level 2)

  

** NON-ATTENDING STUDENTS:

LEVEL 1. written text on the entire textbook

 

NB:

1. the "ATTENDING STUDENTS" window expires within the closest session to the end of the course. From the next one onward, all students will be examined on the NON-ATTENDANTS program, no matter what. 

2. ATTENDING STUDENTS who fail to pass one level are automatically re-directed to the NON-ATTENDANT STUDENTS program. 

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Testi consigliati e bibliografia

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

Altro materiale sarà fornito nella prima lezione.

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

More to be communicated on the 1st lesson.

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Note

**Le lezioni sono in inglese ma gli argomenti portanti vengono tradotti dal docente in italiano per gli studenti che non padroneggiano (!!!) la lingua standard delle comunicazioni tecno-scientifiche. L'interazione col docente può essere anche in italiano **

Le prove finali possono essere offerte sia in italiano sia in inglese, a seconda della preferenza espressa dallo studente.

Calendario lezioni: dal 16 aprile gio-ven 10-13 presso Campus Luigi Einaudi, LAB INFORMATICO L I 4

** Official language is English (science standard idiom nowadays). Italian students can have the teacher engage with them and resume key-concepts of each lesson in native language.**

Final examination can be taken in English or in Italian, depending on student's preference.

Scheduled for II sem II per April 16 Thu-Fri 10-13 @ Campus Luigi Einaudi, LAB INFORMATICO L I 4

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Corsi che mutuano questo insegnamento

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Orario lezioniV

GiorniOreAula
Giovedì10:00 - 13:00Laboratorio LI4 Campus Luigi Einaudi - CLE
Venerdì10:00 - 13:00Laboratorio LI4 Campus Luigi Einaudi - CLE

Lezioni: dal 16/04/2020 al 28/05/2020

Registrazione
  • Aperta
    Apertura registrazione
    09/02/2018 alle ore 00:00
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 24/09/2019 11:25
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