- Oggetto:
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LABORATORIO METODI QUANTITATIVI PER L'ANALISI DEI MEDIA
- Oggetto:
LABORATORY QUANTITATIVE METHODS FOR MEDIA ANALYSIS
- Oggetto:
Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- CPS0564
- Docente
- 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
- Altre attività
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD dell'attività didattica
- NN/00 - nessun settore scientifico
- Modalità di erogazione
- A distanza
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Prova pratica
- Propedeutico a
- (caldamente consigliato come propedeutico a Social Media Analysis & Big Data)
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
NB:
DIDATTICA A DISTANZA
Qui potete trovare tutto il materiale che copre i primi 3 incontri (9 ore) del laboratorio. 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/
Ulteriore materiale integrativo, man mano che sarà prodotto, verrà caricato qui (a partire dall'11 marzo):
https://www.twitch.tv/proftipaldo
Per interagire con il docente e/o gli altri studenti usare:
Per tenersi aggiornat*:
Questo laboratorio si occupa di introdurre gli studenti al Social and Web Media Monitoring, una disciplina in forte richiesta pressoché in ogni aspetto della comunicazione e del marketing.
Sono forniti i primi mezzi per muoversi in questo mondo. Lo scopo, cioè, è introdurre, con un taglio pratico, 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.
Nello specifico, si intende:
- Alfabetizzare gli studenti all'analisi statistica del linguaggio e ad alcuni software che la agevolano (R, t-lab, taltac2, ecc.);
- addestrare all'uso di tecniche di visualizzazione di grandi quantità di dati semantici e ai servizi online che lo permettono.
Please, engage with the teacher and other students on:
To stay-up-to-date, tune in:
get students trained to:
statistical analysis of the natural language and to related softwares (R, t-lab, taltac2, etc.);
data viz techniques for big semantic data.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di
- usare le librerie R di data retrieving
- scrivere la sintassi in R per il recupero di dati dalle fonti social (twitter, youtube, ecc.)
- assemblare un corpus
- svolgere analisi basilari (costruzione del vocabolario, analisi del lessico) sul corpus
At the end of the course, the student must be able to
- use the R data retrieving libraries
- write the syntax in R for the data retrieving from social platforms (twitter, youtube, etc.)
- build a corpus
- carry out basic analysis (vocabulary metrics, text analysis) on the corpus
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Video tutorial caricati settimanalmente (a causa dell'emergenza)
Video tutorial
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Ogni studente dovrà realizzare un piccolo progetto, simulando le varie fasi della ricerca su dati semantici online oggetto dei video tutorial. L'argomento sarà fornito nel corso delle video lezioni.
Il progetto dovrà essere realizzato in word con commento esteso, e riassunto in un video (10' max) e/o slide (20 min - 50 max) per valorizzare gli aspetti visivi (grafici, data visuaization, padronanza del codice e della sintassi).
Each student will have to make a small project, simulating the various phases of research on online semantic data covered by the video tutorials. The topic will be provided during the video lessons.
The project must be carried out in word with extended comment, and summarized in a video (10 'max) and / or slide (20 min - 50 max) to enhance the visual aspects (graphics, data visuaization, mastery of the code and syntax) .
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Programma
- metodologia e tecnica del text mining
- R studio: una panoramica
- il data retrieving: come scrivere il codice per il recupero di dati dai canali social
- assemblare un corpus
- analizzare a livello tematico e lessicale un corpus
- cenni di visualizzazione del dato semantico
- methodology and technique of text mining
- R studio: an overview
- data retrieving: how to write the code for recovering data from social media
- assemble a corpus
- analyze a corpus on a thematic and lexical level
- brief instructions of data visualization
Testi consigliati e bibliografia
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video delle lezioni
video tutorials
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Orario lezioni
Giorni Ore Aula Giovedì 9:00 - 12:00 Laboratorio LI4 Campus Luigi Einaudi - CLE Venerdì 9:00 - 12:00 Laboratorio LI4 Campus Luigi Einaudi - CLE Lezioni: dal 27/09/2019 al 13/03/2020
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Note
CALENDARIZZATO NEL II SEMESTRE.
il laboratorio è propedeutico per sostenere da frequentante il corso di Social Media Analysis e Big Data.
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Altre informazioni
https://blogtega.quaerys.com/2019/02/15/r-e-rstudio-installazione-e-utilizzo/- Oggetto:
