- Oggetto:
- Oggetto:
METODI DIGITALI PER LA RICERCA SOCIALE
- Oggetto:
DIGITAL METHODS FOR SOCIAL RESEARCH
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- CPS0551 / CPS0666
- Docente
- Prof. Giuseppe Tipaldo (Titolare dell'insegnamento)
- Corso di studi
- Corso di laurea magistrale in Comunicazione, ICT e media (Classe LM-59)
- Anno
- 1° anno 2° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SPS/08 - sociologia dei processi culturali e comunicativi
- Modalità di erogazione
- A distanza
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Prova pratica
- Prerequisiti
-
Il corso è innanzitutto rivolto a chi ha svolto il seguente laboratorio base:
https://www.didattica-cps.unito.it/do/offerta.pl/Show?_id=mzpm
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/offerta.pl/Show?_id=mzpm
- Propedeutico a
- Richiesta di tesi o tirocinio con il docente.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Instagram e Telegram sono i canali privilegiati per interagire con il docente. Link:
Gruppo Telegram: CLASSGRAM by prof. Tipaldo (se non lo trovate, scrivere al docente per avere il link di iscrizione. La misura si rende necessaria per evitare raid di infiltrati disturbatori).
Per tenersi aggiornat*:
EMERGENZA COV-19
DIDATTICA A DISTANZA
Qui potete trovare tutto il materiale che copre i primi 3 incontri (9 ore) del laboratorio e del corso. Studiate e preparatevi sui contenuti scritti, link e video per essere considerati frequentanti (cominciate dal post che linko qui sotto e risalite fino al più recente, che vi insegna come si commentano e visualizzano i dati):
https://blogtega.quaerys.com/2019/02/15/r-e-rstudio-installazione-e-utilizzo/
Tutorial caricati qui :
https://www.twitch.tv/proftipaldo
OBIETTIVI
Conoscenze e capacità di comprensione:
Il corso si propone di offrire un’introduzione ai metodi della ricerca sociale nell'era digitale dei Big Data e dei mixed methods. COn 2metodi" si intendono le procedure empiriche con le quali vengono formulate risposte plausibili a domande interessanti sui fenomeni sociali.
Applicazione delle conoscenze e capacità di comprensione:
Il corso si propone di offrire elementi utili a riconoscere le ragioni d’interesse di una domanda di ricerca e di valutare la plausibilità della risposta fornita. Questo sia nella progettazione della tesi di laurea, sia nella lettura delle ricerche sociali prodotte dalla comunità scientifica.
Nello specifico mi propongo di:
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
Please, engage with the teacher and other students on:
Telegram group: CLASSGRAM by prof. Tipaldo (if you don't find it, write to the teacher for the registration link. The measure is necessary to avoid raids of disturbing infiltrators).
To stay-up-to-date, tune in:
GOALS
Knowledge and understanding capacity:
The course offers an introduction to social research methods in the digital era, meant as empirical practices oriented to provide plausible answers to interesting questions on social phenomena.
Application of knowledge and understanding capacity:
The course’s purpose is to offer useful instrument to detect the sources of interest of a research question and to evaluate the plausibility of the answer claimed; this both for the planning of the thesis and for a critical reading of the pertinent scientific literature.
In practice:
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.
- 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.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Tutorial caricati su Twitch
Lezioni sul modello del lavoro di gruppo su Discord
Interazione virtuale individuale e a gruppi su Instagram e Telegram (segnalati all'inizio della sezione Obiettivi).
L'interazione e il coinvolgimento attivo docente-studenti e tra studenti saranno sempre altamente incentivati.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
* FREQUENTANTI
LIVELLO 1. costanza e qualità dell'interazione nei live e sui canali social indicati
LIVELLO 2. Progetto in team: serietà, affidabilità e qualità del proprio lavoroall'interno del gruppo assegnato (valutato in 30emi).
LIVELLO 3. Test a tempo su piattaforma Moodle (crocette, spazi da completare): sulle parti dei libri di testo indicate a lezione (offrirà da -4 a +4 punti rispetto al voto conseguito al livello 2).
***NON-FREQUENTANTI
Test a tempo su piattaforma Moodle (crocette, spazi da completare): sui 2 libri completi indicati nel programma
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.
CARATTERISTICHE DELLA PROVA D’ESAME
Il/la candidato/a ha 24 minuti esatti di tempo per completare un quiz a domande chiuse o con uno spazio da completare.
SISTEMA DI VALUTAZIONE
Risposta corretta = 1 punto; risposta errata = -0,25; non risposta = 0.
REGOLE
- è obbligatorio mantenere un collegamento audio e video col docente per tutta la durata della prova
- il test è temporizzato, allo scadere del tempo verrà inviato in automatico anche incompleto
- chi intende ritirarsi lo scrive per mail al docente
- le risposte date non sono più modificabili
- non è ammesso tornare indietro a consultare le domande precedenti
- non è possibile ricominciare o mettere in pausa il test
- non cliccare ripetutamente su “avanti” in caso di connessione rallentata, perché le domande saltate non sono recuperabili a posteriori
* ATTENDING STUDENTS
LEVEL 1. quantity and quality of student's (class and virtual) interactions
LEVEL 2. workgroup activities (score 0-30)
LEVEL 3. Test on moodle: based on textbook parts and notes (score: +- 4 to level 2)
** NON-ATTENDING STUDENTS:
Test on moodle: based on 2 textbooks (see program)
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.
CHARACTERISTICS OF THE EXAMINATION TEST
The candidate has exactly 24 minutes to complete a quiz with closed questions or with a space to complete.
EVALUATION SYSTEM
Correct answer = 1 point; wrong answer = -0.25; no answer = 0.
RULES
you need to register on the Moodle page of the course to take the test
it is mandatory to maintain an audio and video connection with the teacher for the duration of the test
the test is timed, at the end of the time it will be sent automatically, even incomplete
those who intend to withdraw write it by email to the teacher
the answers given are no longer editable
it is not allowed to go back to consult the previous questions
the test cannot be restarted or paused
do not click repeatedly on "forward" in case of slow connection, because the skipped questions cannot be recovered afterwards- Oggetto:
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
- Oggetto:
Salganik M.J., 2020 Bit By Bit. La ricerca sociale nell’era digitale, Bologna, il Mulino
Tipaldo, G., 2014 L'analisi del contenuto e i mass media, Bologna, Il Mulino
Salganik M.J., Bit by Bit: Social Research in the Digital Age, Princeton Univ. Press
Tipaldo, G., 2014 L'analisi del contenuto e i mass media, Bologna, Il Mulino.
- Oggetto:
Note
II semestre II per giov e ven 10-13
- Oggetto:
Altre informazioni
https://www.instagram.com/giuseppet1980/?hl=it- Oggetto:
