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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze umane, sociali e del patrimonio culturale
STRATEGIE DI COMUNICAZIONE
Insegnamento
METODI STATISTICI DI ANALISI DEI TESTI
LE01122622, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
STRATEGIE DI COMUNICAZIONE
IF0315, ordinamento 2015/16, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICAL METHODS FOR TEXT ANALYSIS
Sito della struttura didattica https://www.disll.unipd.it/
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Studi Linguistici e Letterari (DiSLL)
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 ARJUNA TUZZI SECS-S/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline socio-economiche, storico-politiche e cognitive SECS-S/05 6.0

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 6.0 42 108.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
9 1819 01/10/2018 30/11/2019 TUZZI ARJUNA (Presidente)
COCCO MICHELE (Membro Effettivo)
SBALCHIERO STEFANO (Membro Effettivo)
CORTELAZZO MICHELE (Supplente)
1 1718 01/10/2017 30/11/2018 TUZZI ARJUNA (Presidente)
COCCO MICHELE (Membro Effettivo)
SBALCHIERO STEFANO (Membro Effettivo)
CORTELAZZO MICHELE (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Per la frequenza al corso è utile la conoscenza di elementi di Statistica di base. Tuttavia, le lezioni sono strutturate in modo da fornire tutti gli elementi necessari alla comprensione dei contenuti del corso.
Non sono previste propedeuticità.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenze:
Il corso affronta i principali metodi di analisi quantitativa dei dati testuali ed esamina diverse strategie per l'acquisizione, la sintesi e la restituzione delle informazioni contenute in corpora testuali di grandi dimensioni.
Il corso offre strumenti di analisi per tutti quei contesti applicativi in cui la fonte di informazioni è costituita da raccolte di testi (documenti, pagine web, blog, discorsi, opere letterarie, quotidiani, messaggi pubblicitari, interviste ecc.).
Il corso prende in considerazione tre diversi approcci:
1) approccio «classico» all'analisi del contenuto;
2) linguistica quantitativa;
3) approccio «moderno» all'analisi dei dati testuali;

Abilità:
Al termine del corso lo studente dovrebbe essere in grado di:
- leggere i risultati di un'analisi testuale basata su strumenti quantitativi;
- gestire autonomamente i dati testuali di un corpus.

Capacità:
L'apprendimento di concetti teorici e la sperimentazione sul campo di competenze tecniche intendono sviluppare la capacità di riconoscere gli aspetti rilevanti dei problemi (problem setting), di valutare criticamente le diverse soluzioni possibili e di progettare autonomamente un intero percorso di lavoro (problem solving).
Per gli studenti frequentanti l'attività di laboratorio intende promuovere l'attitudine al lavoro di ricerca (individuale e di gruppo) e di sviluppare competenze specifiche per comunicare in modo qualificato scelte metodologiche adottate e risultati ottenuti.
Modalita' di esame: STUDENTI FREQUENTANTI
1) Valutazione di una relazione scritta (individuale o di gruppo) basata sull'analisi di un corpus a scelta. L'argomento e le modalità di consegna della relazione saranno concordati con la docente.
2) Prova scritta con domande a risposta aperta breve (verifica riservata agli studenti frequentanti).

STUDENTI NON FREQUENTANTI
Esame scritto con domande a risposta aperta.
Le domande del compito scritto sono prevalentemente di carattere teorico e basate sul volume "L'analisi del contenuto" (Tuzzi, 2003).
Una domanda del compito scritto richiederà agli studenti non frequentanti di descrivere gli strumenti offerti da un software a scelta. Gli studenti dovranno dimostrare di aver provato a utilizzare almeno un software per l'analisi quantitativa dei dati testuali e di essere in grado di descrivere i passi essenziali del processo di analisi di un corpus, dalla raccolta dei testi all'interpretazione dei risultati. Il software deve essere scelto tra quelli presentati nei tre volumi in bibliografia: Giuliano e La Rocca 2004, Giuliano e La Rocca 2011, Giuliano 2013. Ulteriori software possono essere scelti se concordati con la docente prima dell'esame scritto.
Criteri di valutazione: Per la valutazione degli esami scritti verranno considerati:
1) conoscenza degli argomenti trattati nel corso;
2) comprensione dei concetti, dei metodi e delle tecniche affrontate nel corso;
3) capacità di applicare a un caso pratico (un corpus testuale) metodi e tecniche in modo autonomo;
4) capacità di leggere criticamente i risultati di un'analisi.

STUDENTI FREQUENTANTI
La valutazione della relazione scritta prende in considerazione le analisi scelte per l’esplorazione del corpus, la coerenza del percorso con le ipotesi di partenza e la qualità dei risultati ottenuti.
La valutazione finale è una media dei risultati conseguiti nella due prove.

STUDENTI NON FREQUENTANTI
La valutazione dell'esame scritto è in trentesimi.
Contenuti: Approccio «classico» all'analisi del contenuto.
- cenni storici;
- corpora, testi, frammenti;
- processi di strutturazione e codifica delle informazioni (ex ante ed ex post);
- limiti e vantaggi dei metodi classici.

Linguistica quantitativa
- word-token, word-type, vocabolario, frequenza, tassi di copertura;
- misure lessicometriche;
- leggi.

Approccio «moderno» all'analisi dei dati testuali.
- rielaborazioni delle unità statistiche testuali;
- normalizzazione e codifica;
- selezione delle unità testuali più interessanti;
- confronto tra testi;
- limiti e vantaggi dei metodi moderni.

Software per l'analisi dei dati testuali:
- Taltac
- Iramuteq
- Antconc
- VoyantTools
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Per gli studenti frequentanti parte delle lezioni si svolgono in laboratorio informatico con il supporto di software per l'analisi automatica e semiautomatica dei testi in modo da poter alternare momenti di riflessione teorica con sessioni di lavoro dedicate all'applicazione pratica delle competenze acquisite. L'apprendimento di competenze specialistiche è improntato soprattutto sulle logiche di funzionamento degli strumenti (anche software) al fine di addestrare gli studenti ad operare sia nello stesso contesto con strumenti diversi sia con lo stesso strumento in contesti diversi.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: ATTENZIONE! Ulteriori informazioni sui materiali di studio sono disponibili sulla pagina moodle dell'insegnamento.

STUDENTI FREQUENTANTI
1) Materiali forniti dalla docente (piattaforma moodle)
2) Arjuna Tuzzi, L'analisi del contenuto. Introduzione ai metodi e alle tecniche di ricerca. Roma: Carocci, 2003.

STUDENTI NON FREQUENTANTI
- PARTE TEORICA
Arjuna Tuzzi, L'analisi del contenuto. Introduzione ai metodi e alle tecniche di ricerca. Roma: Carocci, 2003.
- APPRENDIMENTO DI UN SOFTWARE:
Luca Giuliano, Gevisa La Rocca, L’analisi automatica e semi-automatica dei dati testuali Vol. I – Software e istruzioni per l’uso. Milano: LED, 2008.
Luca Giuliano, Gevisa La Rocca, L’analisi automatica e semi-automatica dei dati testuali. Vol. II – Strategie di analisi e applicazioni. Milano: LED, 2010.
Luca Giuliano, The value of words. Roma: Dipartimento di Scienze statistiche, 2014 / Il valore delle parole. Roma: Dipartimento di Scienze statistiche, 2013

LINK:
http://www.ledonline.it/ledonline/giuliano/giuliano-analisi-automatica-dati-testuali.pdf
http://www.ledonline.it/ledonline/giuliano/giuliano-analisi-automatica-dati-testuali-II.pdf
http://www.dss.uniroma1.it/it/system/files/pubblicazioni/TheValueOfWords-DS3-1.pdf
http://www.dss.uniroma1.it/it/system/files/pubblicazioni/ValoreDelleParoleV2a.pdf
Testi di riferimento:
  • Arjuna Tuzzi, L'analisi del contenuto. Introduzione ai metodi e alle tecniche di ricerca. Roma: Carocci, 2003. Cerca nel catalogo
  • Luca Giuliano, Gevisa La Rocca, L’analisi automatica e semi-automatica dei dati testuali Vol. I – Software e istruzioni per l’uso. Milano: LED, 2008.
  • Luca Giuliano, The value of words. Roma: Dipartimento di Scienze statistiche, 2014.
  • Luca Giuliano, Gevisa La Rocca, L’analisi automatica e semi-automatica dei dati testuali. Vol. II – Strategie di analisi e applicazioni. Milano: LED, 2010. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Working in group
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Iramuteq, Taltac, AntConc, VoyantTools