Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
SOCIAL MEDIA
SCP7081819, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese SOCIAL MEDIA
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2017/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/stat/course/view.php?idnumber=2017-SS1736-000ZZ-2017-SCP7081819-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile ANDREA SCIANDRA 000000000000

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SPS/07 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 64 161.0

Calendario
Inizio attività didattiche 26/02/2018
Fine attività didattiche 01/06/2018
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 SCIANDRA ANDREA (Presidente)
FINOS LIVIO (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)
1 Commissione a.a.2017/2018 01/10/2017 30/09/2018 SCIANDRA ANDREA (Presidente)
FINOS LIVIO (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Nessuno
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso intende delineare un approccio metodologico allo studio dei social media con particolare riferimento all'analisi delle reti sociali e dei contenuti da esse veicolati. Di conseguenza, si dovrà acquisire la capacità di valutare criticamente le potenzialità e i limiti delle informazioni ricavabili, specie dal materiale di tipo testuale. Lo studente sperimenterà l'impostazione di una ricerca in questo ambito, attraverso l'analisi di esempi concreti di applicazione di metodi statistici ai contenuti della rete.
Modalita' di esame: Elaborato individuale/di gruppo e/o prova orale
Criteri di valutazione: Qualità delle prove di esame
Contenuti: - Introduzione
Cenni ontologico/epistemologici e conseguenze sulla conoscibilità della realtà sociale
Approcci quantitativi/qualitativi/misti
Approfondimento sul ruolo del ricercatore - rapporto osservatore/osservato: da “manipolativo" a “naturalistico"

- I dati di testo
Lo stemming
Lo scoring
Il tagging automatico e umano
Classificazione individuale e aggregata
Cenni al text mining e all’analisi statistica dei testi
Esempi con acquisizione testi da link esterni

- Sentiment analysis
Dati provenienti da "social networking sites"
Lo studio dei sentimenti e delle emozioni nel web
Strumenti, potenzialità e limiti
Esempi applicativi

- L'analisi delle reti sociali
Concetti
Tecniche di rilevazione
Reti personali
Indici e misure
Esempi e utilizzo negli ambiti sociali, aziendali e di marketing
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali ed eventuali laboratori
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Materiale didattico distribuito dal docente
Testi di riferimento:
  • Ceron, Andrea; Curini, Luigi, Social Media e Sentiment Analysis. Milano: Springer, 2014. Cerca nel catalogo
  • Chiesi, Antonio M., L'analisi dei reticoli. Milano: F. Angeli, 2016. Cerca nel catalogo
  • Bolasco, Sergio; De_Mauro, Tullio, L'analisi automatica dei testifare ricerca con il text mining. Roma: Carocci Editore, 2013. Cerca nel catalogo