Calendario Corsi 2018

LABORATORI

Data Matrix – Base (3 gg) – Tre repliche
Dalla progettazione della matrice dei dati all’analisi bivariata
(Dott.ssa Maria Paola Faggiano)
dal 23 al 25 gennaio, ore 10-14
dal 12 al 14 giugno, ore 10-14
dall’11 al 13 dicembre, ore 10-14

Il laboratorio affronta il trattamento statistico di dati di ricerca sociale empirica attraverso il supporto di specifici software. Obiettivo di primaria importanza è quello di trasferire agli utenti un sapere pratico con riferimento ad una serie di operazioni di ricerca: dalla costruzione della matrice dei dati alla pulizia del dato, dall’analisi mono- e bivariata ai controlli di qualità, dalla costruzione di indici empirici alla pianificazione di applicazioni di analisi multivariata. Sulla base di esemplificazioni ed esercitazioni pratiche, si intende mettere in luce la natura interdisciplinare dell’analisi dei dati, i cui output rappresentano il terreno d’incontro di statistica, informatica e metodologia della ricerca.
È auspicabile che gli interessati al laboratorio possiedano competenze di base di tipo metodologico e statistico.

Data Matrix – Avanzato (3 gg)
Tecniche descrittivo-esplorative per la sintesi dei dati: ACP e ACM
(Dott.ssa Maria Paola Faggiano)
dal 30 gennaio all’1 febbraio, ore 10-14

Questo laboratorio affronta le tecniche di sintesi dei dati di taglio esplorativo maggiormente utilizzate nella ricerca sociale (Analisi in Componenti Principali o ACP per variabili cardinali/Analisi delle Corrispondenze Multiple o ACM per variabili categoriali), illustrandone la logica e i passaggi operativi. Il suo principale obiettivo è quello di fornire all’utente gli strumenti conoscitivi e la competenza metodologica per analizzare i dati con l’ausilio dei principali software dedicati alle scienze sociali. È organizzato in tre giornate, ciascuna delle quali strutturata in una sezione teorica (in modalità di didattica frontale) e una susseguente sezione applicativa (in modalità tutorship).
Si assume che l’utente possieda conoscenze medio-avanzate della statistica e della metodologia della ricerca sociale, e competenze di base per l’uso dei software di analisi dei dati.

Data Matrix – Avanzato (3 gg)
Tecniche descrittivo-esplorative per la sintesi dei dati: Cluster Analysis
(Prof. Fiorenzo Parziale)
dal 6 all’8 febbraio, ore 10-14

Il corso introduce alle tecniche di analisi dei gruppi, illustrandone la logica di fondo. Tali tecniche possono essere integrate con quelle più orientate all’analisi per variabili, oppure essere impiegate in alternativa privilegiando uno studio concentrato maggiormente sui casi. Il laboratorio ha un taglio decisamente pratico: ricorrendo a ricerche sociali condotte sia su individui sia su aggregati territoriali, il corso è finalizzato alla trasmissione di competenze pratiche per un efficace uso di diverse tecniche di raggruppamento, riflettendo sui presupposti teorici di fondo, sulle scelte metodologiche da effettuare e sulla corretta interpretazione dei risultati.

OPENGEODATA Lab: Laboratorio di mapping digitale (3 gg)
(Prof.ssa Marzia Antenore)
dal 13 al 15 febbraio, ore 10-14

Il corso fornisce elementi di proiezione cartografica digitale ri-usando gli Open Data messi a disposizione dalle pubbliche amministrazioni. I tools utilizzati nel corso sono Carto  e Google Fusion Tables, entrambi liberamente accessibili dalla rete. 

Modelli di regressione (3 gg)
(Prof. Fiorenzo Parziale)
dal 20 al 22 febbraio, ore 10-14

Il corso ha l’obiettivo di introdurre a due specifiche tecniche di analisi multivariata. Attraverso un taglio precipuamente pragmatico, il laboratorio è finalizzato a trasmettere conoscenze e competenze di base per la conduzione dell’analisi della regressione sia lineare sia logistica.  Il corso illustra l’intero percorso metodologico che parte dalle ipotesi di ricerca e giunge all’interpretazione dei coefficienti statistici ottenuti con i due tipi di tecniche.

Excel – Base per la ricerca sociale (3 gg)
(docente da definire)
dal 13 al 15 marzo, ore 14-18

Il corso descrive gli aspetti di base del software Excel, con particolare attenzione alle funzionalità che agevolano il lavoro del ricercatore sociale. L’obiettivo è quello di consentire agli utenti di operare in autonomia con il software Excel, prendendo confidenza con l’interfaccia generale e acquisendo le competenze necessarie per svolgere operazioni di ricerca basilari quali: l’archiviazione e il trattamento dei dati, la costruzione della matrice e l’analisi mono-variata dei dati.

Excel - Avanzato per la ricerca sociale (3 gg)
(docente da definire)
dal 26 al 28 marzo, ore 14-18

Il corso affronta il trattamento statistico-descrittivo dei dati, nell’ambito della ricerca sociale empirica, attraverso il supporto del software Excel. L’obiettivo è quello di trasferire agli utenti le conoscenze necessarie per svolgere operazioni di analisi bivariata dei dati e pianificazione dell’analisi multivariata dei dati. Verrà, inoltre, introdotto l’utilizzo dell’estensione del software, Node-XL, per l’analisi delle reti sociali.

L’analisi testuale con NVivo (3 gg)
(docente da definire)
dal 10 al 12 aprile, ore 10-14

NVivo, acronimo di Nud*IstVivo (Non-numerical Unstructured Data*Indexing, Searching and Theorizing Vivo), è un programma finalizzato alla raccolta, esplorazione e analisi di diversi tipi di testo: documenti, foto, video, file audio, musica, fogli di calcolo, materiale scaricabile dalla rete (Social Network, Blog, ecc.). Risponde all’esigenza di trattare una mole considerevole di dati e di gestire le procedure di codifica di documenti e relativi contenuti, raccolti in un percorso di ricerca qualitativa. Il laboratorio prevede l’utilizzo dell’ultima versione del software, NVivo 11. Ha la finalità di trasmettere agli utenti competenze pratiche sull’utilizzo del software, rispetto ad una serie di passaggi operativi: digitazione o importazione dei documenti, creazione dei Nodi e dei Cases, operazioni di ricerca (Queries), memorizzazione dei vari risultati ottenuti e rappresentazioni grafiche delle elaborazioni.

Analisi etnografica: osservazioni sul campo (3 gg)
(docente da definire)
dal 17 al 19 aprile, ore 10-14

Il laboratorio intende introdurre gli studenti al lavoro etnografico focalizzandosi su un tema specifico. Lo scopo del laboratorio è di favorire negli studenti la capacità di applicazione delle conoscenze, attraverso la simulazione di uno studio etnografico. In una prima fase, saranno proposte lezioni frontali di introduzione agli aspetti metodologici riguardanti la ricerca sul campo, gli aspetti pratici e la definizione dell’oggetto di studio. La fase applicativa consisterà nell’accesso al campo: lo studente dovrà realizzare attività di ricerca, da svolgere in gruppo o singolarmente, al fine di sviluppare una capacità di applicazione delle conoscenze acquisite e una riflessione critica sul tema indagato. A conclusione del laboratorio, lo studente dovrà produrre un elaborato (documento scritto, registrazione video ecc.), in cui presentare riflessioni, materiali raccolti e possibili sviluppi del proprio lavoro di ricerca.

Fonti secondarie dei dati: come reperire i dati online (3 gg)
(docente da definire)
3 e 4 maggio ore 14-18, 5 maggio, ore 9.30-13.30

Il laboratorio si propone di orientare all’individuazione online di fonti di dati secondari di carattere sociologico, politico ed economico utili tanto ad essere studiati tramite software statistici quanto ad essere utilizzati in ricerche di sfondo o in analisi comparative. Vengono illustrati ed esplorati i principali datawehouse di carattere nazionale e internazionale. Il partecipante ha la possibilità di interagire direttamente con le diverse piattaforme online e approfondire argomenti specifici di interesse. Per ciascuna fonte di dati verranno illustrate le procedure per una corretta estrapolazione/esportazione delle informazioni e per l’utilizzo dei metadati. 

Analisi etnografica: studio del materiale empirico (3 gg)
(docente da definire)
dal 15 al 17 maggio, ore 10-14

Il laboratorio intende introdurre gli studenti alla ricerca etnografica e favorire la capacità di scrittura e utilizzo dei materiali di lavoro. La prima fase consisterà in lezioni frontali di introduzione alla ricerca etnografica. Verrà presentato l’oggetto di studio e il lavoro sul campo condotto nell’ambito del Laboratorio “Analisi etnografica: osservazioni sul campo”. La seconda fase, caratterizzata da un taglio applicativo, prevederà attività di ricerca e di approfondimento del tema indagato, che lo studente dovrà esplorare attraverso lo studio del materiale empirico e di lavoro (note di campo, interviste, narrazioni, documenti video, registrazione di memorie o pratiche ecc.), da condurre in gruppo o singolarmente. A conclusione del laboratorio, lo studente è invitato a produrre un elaborato scritto, in cui fare emergere la propria riflessione critica e gli sviluppi del lavoro di ricerca.

Social network analysis  (3 gg) – Due repliche
Acquisizione e trattamento di dati sociometrici
(Prof. Giuseppe Anzera)
dall’8 al 10 maggio, ore 10-14
dal 22 al 24 maggio, ore 10-14

Il laboratorio affronta operativamente le principali tematiche della Social Network Analysis (analisi delle reti e costruzione dei grafi). Attraverso il software Ucinet VI verranno considerate le problematiche legate alla costruzione del dato sociometrico, ripercorrendo i vari passi della ricerca finalizzata alla creazione e allo studio delle reti, sia nella modalità "ego-network" che in quella "total network". Il laboratorio si prefigge l'obiettivo di fornire indicazioni di tipo metodologico e tecnico, simulando un impianto di ricerca che consenta di identificare gli elementi fondamentali della SNA e di leggere l'output caratterizzato dall'insieme dei grafi. 

Social media: networking and mapping (3 gg)
(docente da definire)
5 e 6 luglio ore 14-18, 7 luglio, ore 9.30-13.30

Il laboratorio mira ad esporre, in modo operativo e interattivo, le potenzialità di analisi dei dati provenienti dai Social Media (Twitter). Saranno svolte laboratorialmente, in maniera individuale e di gruppo, le fasi che delineano un percorso di ricerca basato su dati provenienti daiSocial. In una prima fase saranno effettuate le ricodifiche e le analisi preliminari attraverso l’uso di un foglio di calcolo. Nella seconda fase sarà implementata la Social Network Analysis attraverso l’uso del software gratuito Gephi. Saranno prodotti i grafi e le statistiche di base caratteristici della SNA. Una terza fase prevede l’uso delle features gratuite offerte dall’ecosistema di Google (Google Fusion Tables e Google Maps) per visualizzare graficamente tutti i dati di tipo spaziale attraverso la creazione di cartine personalizzate. É necessaria una conoscenza intermedia di Excel (o di un foglio di calcolo analogo) e della SNA. 

Il pretest nella ricerca standard. Progettazione e analisi del materiale empirico (3 gg)
(docente da definire)
dal 25 al 27 settembre, ore 14-18

Il corso intende dare indicazioni su come progettare e realizzare il pretest di un questionario. Si affronterà dapprima il problema della qualità del dato nella ricerca standard, illustrando le principali fonti di distorsione e le tecniche per controllarle. Verranno poi presentante tre tecniche di pretest – intervista cognitiva, behavior coding e debriefing degli intervistatori – fornendo esempi tratti da una ricerca sulle Rappresentazioni sociali della politica e delle istituzioni a Roma. Ogni lezione sarà suddivisa in una parte teorica di inquadramento della tecnica e in una parte pratica in cui gli studenti potranno esercitarsi sulla costruzione degli strumenti di pretest (traccia di interviste cognitive, scheda di analisi del contenuto e di monitoraggio degli intervistatori) e sull’analisi del materiale empirico (analisi ermeneutica di interviste cognitive, codifica di interviste standardizzate, analisi di schede di monitoraggio degli intervistatori).

Analisi testuale: avvio all'uso di Cloud, Lexico, T-LAB, SPAD-T (3 gg)
(docente da definire)
dal 2 al 4 ottobre, ore 14-18

Il corso introduce all’uso delle tecniche di analisi computerizzata dei testi per lo studio della dimensione tematica e lessicale, mediante l’integrazione di diversi software. Dopo una breve introduzione teorica circa l’analisi testuale, il corso si focalizzerà sull’acquisizione delle principali tecniche per l’individuazione dei contenuti del testo, delle sue caratteristiche lessicometriche, della sua terminologia specifica, degli elementi caratteristici di alcune parti e dell’analisi delle corrispondenze lessicali. A tal fine saranno compiute delle esemplificazioni ed esercitazioni pratiche mediante l’ausilio di diversi software (TLab, Lexico, Cluoud, SpadT).

Big Dataset & Longitudinal data (3 gg)
(docente da definire)
dal 16 al 18 ottobre, ore 14-18

Il laboratorio si propone di introdurre alla concettualizzazione e alla costruzione di una base empirica utile ad essere studiata in un’ottica longitudinale, attraverso software statistici di analisi dei dati. La forte informatizzazione dei sistemi organizzativi e gestionali, nonché la crescente disponibilità di informazioni reperibili online, pone delle sfide che devono essere affrontate con nuove prospettive di studio, orientate alle grandi moli di dati le quali, spesso, sono (o possono essere) organizzate in forma longitudinale. L’obiettivo principale è quello di favorire la crescita e il consolidamento di nuove competenze metodologiche e tecnico-operative. L’attività laboratoriale sarà effettuata utilizzando un approccio “multitasking”, utilizzando cioè contemporaneamente più programmi applicativi (Editing di testo, Excel e Spss). Le lezioni laboratoriali saranno accompagnate da introduzioni teoriche riferite alle opportunità e alle criticità derivanti da un approccio ai Big Data e da una strutturazione longitudinale del dato.

R Base (3 gg)
(docente da definire)
dal 23 al 25 ottobre, ore 14-18

Presentazione del software R e dell’ambiente di lavoro. Installazione del software R, dell’IDE RStudio e di una GUI di R. Gli elementi base presenti nell’ambiente di lavoro R. Primi passi in R. Ricerca banche dati. Alla scoperta degli open data. Importazione dati da diversi formati. Modalità di ispezione del dataset in un ambiente diverso dal classico foglio di lavoro excel. Pulizia del dataset: individuazione di ouliers e altre anomalie nei dati e strategie di gestione dei dati mancanti. Tecniche di individuazione delle anomalie e imputazione/sostituzione dei dati mancanti. Trasformazione delle variabili. Principali tecniche e metodi di trasformazione delle variabili. Principali statistiche descrittive. 

R Avanzato (3 gg)
(docente da definire)
dal 6 all’8 novembre, ore 14-18

Dalle statistiche descrittive all’analisi visuale. Ad ogni dato il suo grafico: principi di grammatica dei grafici. Visualizzazione dei dati in R (modalità base). Riproduzione delle principali modalità di visualizzazione dati con R base. Visualizzazione dei dati in R (usando il pacchetto ggplot2). Riproduzione delle principali modalità di visualizzazione dati con ggplot2. Analisi esplorativa dei dati. Illustrazione di due tecniche di analisi multivariata: ACM vs. ACP. Pratica con le tecniche illustrate.

Life course research & sequence analysis (3 gg)
(docente da definire)
dal 13 al 15 novembre, ore 14-18

Il laboratorio si propone di introdurre al campo di studi legato alla ricerca sui corsi di vita, un campo interdisciplinare (a cavallo fra la sociologia, la demografia, la psicologia e l’epidemiologia) e in costante espansione. La ricerca sui corsi di vita è caratterizzata da un insieme di tecniche quantitative di recente e costante sviluppo, quali l’event history analysis, l’analisi multilivello e la sequence analysis. Esso mira a ripercorrere le strategie necessarie alla strutturazione di serie longitudinali di informazioni categoriali e illustrare le procedure per l’importazione dei dati in ambiente di lavoro R (software di analisi dei dati gratuito e in crescente diffusione). L'obiettivo è di introdurre ai concetti della Sequence Analysis, mostrando l'utilità di un'organizzazione del dato come categorical time series. Sarà introdotto un pacchetto applicativo di R per la Sequence Analysis. 

Analisi testuale con IRAMUTEQ (3 gg)
(Prof.ssa Isabella Mingo)
dal 20 al 22 novembre, ore 9.30-13.30

Il laboratorio, rivolto a un pubblico dotato di competenze metodologiche di base, si propone di presentare, con degli esempi di ricerca, alcune strategie di analisi automatica del testo effettuabili mediante Iramuteq, con la duplice finalità di Text Analysis e di Text Mining. Iramuteq è un software libero distribuito sotto licenza GNU GPL, basato sul software R e il linguaggio Python, che consente di selezionare ed estrarre l'informazione più significativa da corpus di testi anche di grandi dimensioni, di effettuare analisi lessicometriche utilizzando tecniche fattoriali e di cluster analysis, di rappresentare la similarità delle forme grafiche mediante grafi e
word cloud. 

Analisi spaziale per le Scienze Sociali (3 gg)
(docente da definire)
dal 4 al 6 dicembre, ore 14-18

Il corso intende introdurre all’utilizzo di alcune tecniche per l’analisi spaziale dei dati socio-economici. L’assunto di base di questo approccio metodologico è che eventi che si localizzino vicini nello spazio siano tra di loro correlati. Le tradizionali tecniche di analisi statistica non sono in grado di cogliere questa specificità che caratterizza i dati spaziali (georeferenziati o geocodificati) e che rappresenta un importante fattore per dare conto delle dinamiche territoriali, sia in termini di eterogeneità/omogeneità della configurazione spaziale dei fenomeni socio-economico, sia in termini di continuità/discontinuità della propagazione dei fenomeni in una determinata area. Sebbene la materia abbia dei fondamenti statistico-matematici rigorosi ed in alcuni casi complessi, il corso è strutturato in modo tale da evitare, per quanto possibile, il formalismo matematico degli aspetti teorici di base enfatizzando le applicazioni pratiche attraverso l’utilizzo dei software (GIS) per l’analisi e la modellizzazione dei dati spaziali. Nel corso saranno utilizzati dati provenienti da esperienze di ricerca condotte su diverse tematiche.


SEMINARI

Analisi del contenuto. Tecniche in uso e contesti di applicazione
Dott.ssa Maria Paola Faggiano
aprile

Limiti e virtù dei focus group online. Rilevazione e trattamento del materiale empirico
Prof. Simone Mulargia
maggio

Social Network Sites. Analisi delle conversazioni e della leadership di opinione
(Dott. Loris Di Giammaria)
giugno

Le statistiche ufficiali sul benessere e sulla qualità della vita. Il caso della qualità ambientale
(docente da definire)
ottobre

Strategie di analisi dei dati per la ricerca valutativa
Prof.ssa Veronica Lo Presti
novembre

Limiti e virtù di una web survey
Dott.ssa Maria Paola Faggiano
dicembre