Corsi di Studio del Dipartimento di Culture, Politica e Società

Il laboratorio approfondisce le implicazioni sociali del fenomeno della digitalizzazione dei dati. Obiettivo principale è analizzare e interpretare criticamente la cosiddetta datafication del sociale, il processo per cui i fenomeni sociali vengono prima quantificati, ovvero rappresentati mediante l’utilizzo di numeri, e quindi resi trattabili dal computer e accessibili dal web. Una parte del workshop è dedicata all'analisi degli algoritmi come fatti sociali: attraverso numerosi esempi, la questione della “neutralità algoritmica” sarà affrontata criticamente per facilitare la comprensione del loro funzionamento e delle relative conseguenze sociali.

Alla fine dell'insegnamento studenti e studentesse dovranno:

- conoscere in modo approfondito i concetti fondamentali per lo studio delle società digitalizzate; conoscere le principali infrastrutture e dispositivi sociotecnici della digitalizzazione e alcuni loro ambiti di applicazione, sviluppando l’attitudine a coglierne il radicamento sociale nei diversi contesti di utilizzo;

- avere acquisito competenze che li mettano in grado di identificare e discutere i processi di costruzione e produzione sociale dei dati digitalizzati; aver sviluppato l’attitudine al lavoro individuale e di gruppo nell’analizzare, interpretare e presentare criticamente, in forma scritta e orale, dati, documenti, articoli scientifici e studi di caso;

- avere acquisito competenze che li mettano in grado di operare con consapevolezza e spirito critico in contesti professionali in cui si troveranno ad applicare processi di digitalizzazione dei dati.

Il laboratorio prevede l’approfondimento e l’applicazione di alcuni strumenti teorici e metodologici appresi nel corso di base “Società della rete. Teorie e metodi” allo studio della digitalizzazione dei dati in differenti campi applicativi: i mercati finanziari, le filiere agroalimentari, la medicina, la cura del corpo, i servizi sulle piattaforme digitali.

In ognuno degli ambiti applicativi verranno presentate dalla docente le principali coordinate del fenomeno della digitalizzazione, quindi verranno discusse in aula aulcune esperienze originali mediante testimonianze esterne e lavori di gruppo. Obiettivo è identificare e discutere criticamente la costruzione sociale della digitalizzazione dei dati, approfondendo in ogni ambito alcune questioni rilevanti per le loro ricadute sociali e/o per il loro carattere particolarmente innovativo e di frontiera.

Ogni lezione è composta da una parte di presentazione frontale e una parte dedicata all’attività laboratoriale, che prevede l'approfondimento di studi di caso attraverso testimonianze, esercitazioni in aula, discussione di dati e documenti a cura di studenti e studentesse. Si richiede quindi interazione e partecipazione attiva.

L'apprendimento di conoscenze e capacità di analisi e di elaborazione critica dei temi proposti sarà verificata attraverso l'elaborazione e la presentazione dell'analisi di un caso a scelta, da consegnare sottoforma di poster. L'elaborato può essere redatto indivudualmente o in gruppo, verrà consegnato alla docente per la valutazione e presentato in una discussione orale, che si terrà in aula durante un apposito esonero alla fine delle lezioni o in occasione di un appello d'esame.

Testi di riferimento:

• "Gli algoritmi come costruzione sociale", a cura di Antonio Martella, Enrico Campo e Luca Ciccarese, numero speciale di The Lab’s Quarterly, 2018 / a. XX / n. 4 (ottobre-dicembre). Open access: https://www.iris.unina.it/retrieve/e268a730-7fb0-4c8f-e053-1705fe0a812c/2018.4-the-labs-quarterly-4.-biagio-aragona-cristiano-felaco.pdf.

• de Luca Picione G.L., Diana P., Ferrari G., Fortini L., Trezza D. (2023). IA Generativa nel welfare: un approccio basato sulla Sociologia Pubblica per una governance consapevole, in «Cambio. Rivista sulle trasformazioni sociali», Vol. 13, n. 26: 117-139. Open access https://oaj.fupress.net/index.php/cambio/article/view/15358

Letture di approfondimento a scelta (la scelta sarà ampliata durante le lezioni):

• Airoldi, M. (2021), Machine Habitus: Toward a Sociology of Algorithms, Cambridge, Polity Press, 200 pagine.
• Aragona B. (2020), Sistemi di decisione algoritmica e disuguaglianze sociali: le evidenze della ricerca, il ruolo della politica. in «La Rivista delle Politiche Sociali», 2(20), 213-226.
• Lupton, D. (2016), The Quantified Self, Cambridge, Polity Press, 240 pagine.
• Neresini (2020), Io e il mio DNA. Abbiamo davvero un destino genetico? Il Mulino, 232 pagine.
• Moiso V. (2023). The algorithm is not an oracle. Predictive systems, youth, and inclusion: the case of debt, in «Etnografia e ricerca qualitativa», 16(1), 87-110.
• Stark D., Pais I. (2020), Algorithmic management in the platform economy, in «Sociologica», 14(3), 47-72.

Il Laboratorio inizia giovedì 14 novembre 2024 e si terrà tutti i giovedì ore 11.15-14.00.

Si raccomanda di iscriversi alla pagina Moodle del corso per avere accesso al materiale.