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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 2018/2019

Codice dell'attività didattica
CPS0244
Docente
Giuseppe Tipaldo (Titolare dell'insegnamento)
Corso di studi
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
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SPS/07 - sociologia generale
SPS/08 - sociologia dei processi culturali e comunicativi
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Inglese
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Scritto ed orale
Prerequisiti

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)


Educational pre-requirements: Nope
Human ones: Be reliable, work hard, smile.
Mandatory social media accounts to join the course:
Facebook ✓
Twitter ✓
Instagram ✓
Telegram ✓ (subscribe on the channel "IL COMUNICATTORE" to join class discussions).

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

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Obiettivi formativi

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.

Goals:

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

2. Helping students cultivate a critical thinking on Big Data and Social Media Analysis issues and trends;

3. Making students understand Big Data are socially constructed, this meaning we need to open and look into those "black boxes", usually framed into public discourses as "magical wands" from a progessive and desirable "algorythms society", without side effects.

Oggetto:

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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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

Focus seminariali e laboratoriali

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

Focused Laboratory/Seminar activities

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

LIVELLO 3. Orale: presentazione del lavoro a gruppi 

 

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

LIVELLO 1. Orale: presentazione del lavoro a gruppi (insieme al gruppo frequentanti di cui fanno parte, se non si presentano passano come non frequentanti)

LIVELLO 2. Scritto su tutto il libro di testo durante i normali appelli delle sessioni d'esame 

 

***NON-FREQUENTANTI

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

LIVELLO 2. Testo a scelta tra quelli consigliati a ricevimento (via skype)

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). 


The course is based on a gamification model with different levels. Each of them have a min score to move on and Gold/Silver/Bronze medals which provide students extra-bonus. Final score is the sum of single-levels scores and bonus.

* ATTENDING STUDENTS

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

LEVEL 2. written text on (parts of) the textbook, notes, slides, etc.

LEVEL 3. Oral examination: group project presentation

 

** EX-ATTENDING STUDENTS (former attendants who failed level 1 or 2 but still have a part in work group):

LEVEL 1. written text on the entire textbook

LEVEL 2. Oral examination: group project presentation

  

** NON-ATTENDING STUDENTS:

LEVEL 1. written text on the entire textbook

LEVEL 2. Oral examination: book given by the teacher

 

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 EX-ATTENDANT STUDENTS program. 

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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

Testi consigliati e bibliografia

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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.

Probabile calendario lezioni: Terzo emisemestre: gio-ven 9-12 presso Campus Luigi Einaudi.

** 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 the 3rd period.

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Ultimo aggiornamento: 17/01/2019 15:01
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