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LABORATORIO METODI DIGITALI PER LA RICERCA SOCIALE

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DIGITAL METHODS LAB FOR SOCIAL RESEARCH

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
CPS0681
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
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Prova pratica
Propedeutico a
(caldamente consigliato come propedeutico a Metodi digitali per la ricerca sociali (corso))
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

NB:

fa fede unicamente la presenza fisica a lezione per poter sostenere il laboratorio)

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.

Più in generale, l'insegnamento inaugura in modo introduttivo la preparazione metodologica fornita dal corso - facoltativo ma caldamente consigliato - a esso collegato (Metodi Digitali CPS 0666) e si propone di cominciare a collegare le competenze di analisi sociologica dei fenomeni sociali connessi alle soluzioni ICT affrontate nel corso di laurea.

NB:

(only physical presence in class is required to take the lab)

This lab module aims to introduce students to Social and Web Media Monitoring, a discipline in high demand in virtually every aspect of communication and marketing.

The first means of moving into this world are provided. The aim is to introduce students, with a practical slant, to the retrieval, analysis and extraction of meaning from large quantities of data from the main Social media platform (Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, etc.), in compliance with usage policies and privacy regulations.

Specifically, it is intended to:

- Literate students in statistical language analysis and some software that facilitates it (R, t-lab, taltac2, etc.);

- Train them in the use of techniques for visualising large quantities of semantic data and the online services that enable this.

More generally, the module introduces the methodological preparation provided by the - optional but strongly recommended - related course (Digital Methods CPS 0666) and aims to begin to link the skills of sociological analysis of social phenomena related to ICT solutions addressed in the degree course.

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Risultati dell'apprendimento attesi

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

Alla fine di questo insegnamento, si conosceranno:

  • i concetti base della ricerca sociale applicata all'analisi di dati semantici digitali
  • le fasi di recupero e pulizia di dataset di dati semantici digitali
  • un piccolo compendio di nozioni algebriche e statistiche necessarie ad orientarsi nell'analisi di dati semantici digitali

 

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

Alla fine di questo insegnamento, si sarà in grado di:

  • identificare le fasi distinte relative al recupero di dati semantici digitali da fonti pubbliche online
  • importare dati semantici digitali in software che ne consentano l'analisi, previa la costruzione di un corpus di testi
  • pulire e normalizzare il corpus così ottenuto
  • usare la sintassi di software specialistici per cominciare l'analisi statistica del corpus

 

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

Al termine dell’insegnamento, si sarà in grado di formulare un giudizio su questi aspetti:

  • limiti e opportunità della ricerca sociale con grandi quantità di dati semantici digitali

 

ABILITÀ COMUNICATIVE

Alla fine dell’insegnamento, si padroneggeranno:

  • un vocabolario specialistico desunto dalla ricerca sociale applicata a dati semantici

 

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO

Alla fine di questo insegnamento si avranno le capacità di accostarsi in modo introduttivo ma non ingenuo allo studio di alcune modalità di progettare e realizzare una ricerca sociale basata su dati semantici di tipo digitale.

 

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of this laboratory module, you will know

the basic concepts of social research applied to the analysis of digital semantic data
the stages of retrieval and cleaning of digital semantic datasets
a small compendium of algebraic and statistical notions necessary to orient oneself in the analysis of digital semantic data


ABILITY TO APPLY KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of this laboratory module, you will be able to

identify the distinct steps involved in retrieving digital semantic data from public online sources
import digital semantic data into software that allows its analysis, following the construction of a text corpus
cleaning and normalising the corpus thus obtained
use the syntax of specialised software to begin the statistical analysis of the corpus


AUTONOMY OF JUDGEMENT

At the end of the module, you will be able to make a judgement on these

limits and opportunities of social research with large amounts of digital semantic data


COMMUNICATION SKILLS

At the end of the lab module, you will master

a specialised vocabulary derived from social research applied to semantic data


LEARNING SKILLS

At the end of this lab module, you will have the ability to approach in an introductory but not naive way the study of some of the ways of designing and implementing social research based on digital semantic data.

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Modalità di insegnamento

Ogni lezione - rigorosamente in presenza - è articolata sul modello misto del learning-by-doing. Si procederà di volta in volta a suddividere il tempo standard di lezione (3 ore) in:
- parti teorica e metodologica riferite alla content analysis dei media;
- esercitazioni per acquisire dimestichezza con alcune piattaforme gratuite di analytics (con il supporto di un esercitatore presente in aula insieme al docente).

Each lesson - strictly in-presence - is structured on the mixed model of learning-by-doing. The standard lesson time (3 hours) will be subdivided from time to time into
- theoretical and methodological parts referring to media content analysis;
- exercises to acquire familiarity with some free analytics platforms (with the support of a tutor present in the classroom together with the lecturer).

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Ogni studente dovrà realizzare un piccolo progetto, simulando le varie fasi della ricerca su dati semantici online oggetto delle lezioni. 

Il progetto dovrà essere realizzato secondo le modalità condivise in aula a inizio laboratorio.

Each student will have to carry out a small project, simulating the various stages of research on online semantic data covered in the lessons.

The project must be carried out according to the methods shared in the classroom at the start of the lab.

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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:

  • allineamento minimo di metodologia della ricerca sociale
  • panoramica di software specialistici per l'analisi semantica di dati digitali
  • assemblare un corpus
  • avvio all'analisi quantitativa di un corpus

 

NB: the exercise, practice and group work will start from the first lesson and will be across the following topics:

minimum alignment of social research methodology
overview of specialised software for semantic analysis of digital data
assembling a corpus
introduction to the quantitative analysis of a corpus

Testi consigliati e bibliografia

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Appunti delle lezioni e materiali messi a disposizione dal docente su Moodle.

Lecture notes and materials made available on Moodle.



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Note

II semestre I per 

gio (thu)-ven(fri) 14:00-17:00

aula (room) LAB. L I 1 (Campus Einaudi)

il laboratorio è propedeutico a Metodi digitali per la ricerca sociale: non è obbligatorio sostenere il lab per accedere all'insegnamento collegato, ma certamente è assai consigliato per fare meno fatica.

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Altre informazioni

https://www.instagram.com/giuseppet1980/?hl=it
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Ultimo aggiornamento: 04/04/2023 12:22
Location: https://www.didattica-cps.unito.it/robots.html
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