- Docente: Francesca Tosi
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea in
Sviluppo e cooperazione internazionale (cod. 8890)
Valido anche per Laurea in Scienze statistiche (cod. 8873)
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dal 13/02/2023 al 23/05/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente possiede le capacità di definire i concetti di riferimento e gli ambiti di applicazione della statistica sociale, conosce sia i riferimenti concettuali di base per impostare indagini demoscopiche, sia gli strumenti metodologici per minimizzare gli errori campionari e non campionari. In particolare, lo studente è in grado di: - impostare un piano di ricerca - approntare disegni campionari alternativi - definire un questionario e le modalità di rilevazione con particolare riferimento al contesto sociale
Contenuti
I paradigmi della ricerca sociale - Ricerca sociale quantitativa vs qualitativa - Le fonti della Statistica Sociale - Il gender data gap - Indicatori e Indici sintetici - Questionari, interviste, disegno della ricerca - Domande e alternative di risposta - Processi psicologici sottostanti alla comprensione di domande e risposte - Tecniche di somministrazione del questionario - Piani di campionamento - La ricerca nell'ambito di popolazioni elusive - Causalità ed esperimento - Laboratorio
Testi/Bibliografia
Letture obbligatorie per frequentanti e non frequentanti
- Materiali online reperibili tramite piattaforma Virtuale.
- Piergiorgio Corbetta, Metodologia e tecniche della ricerca sociale. Il Mulino (capitoli da 1 a 8, per iscritti/e SVIC anche cap. 9)
- Matteo Mazziotta, Adriano Pareto (a cura di), Gli indici sintetici. Giappichelli Editore (parti I e II)
Letture facoltative
- Matteo Mazziotta, Adriano Pareto (a cura di), Gli indici sintetici. Giappichelli Editore (parte III)
Approfondimenti tematici
Statistiche di genere, gender data gap, femminismo dei dati
- Caroline Criado Pérez, Invisibili. Einaudi
- Catherine d'Ignazio e Lauren F. Klein, Data Feminism. MIT Press (https://data-feminism.mitpress.mit.edu)
- Catherine d'Ignazio, Counting Feminicide: Data Feminism in Action. MIT Press (https://mitpressonpubpub.mitpress.mit.edu/counting-feminicide)
- Chiara Lalli e Sonia Montegiove, Mai dati. Dati aperti (sulla 194). Perché sono nostri e perché ci servono per scegliere. Fandango Libri
- Emanuela Griglié e Guido Romeo, Per soli uomini. Il maschilismo dei dati, dalla ricerca scientifica al design. Codice edizioni
Intelligenza artificiale, race/gender bias
- Cathy O'Neil, Armi di distruzione matematica. Come i big data aumentano le disuguaglianze e minacciano la democrazia. Bompiani
- Safiya Umoja Noble, Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York University Press
Data activism
- Sarah Williams, Data Action: Using Data for Public Good. MIT Press (https://direct.mit.edu/books/book/4983/Data-ActionUsing-Data-for-Public-Good)
Metodi didattici
L'insegnamento partecipa al progetto di innovazione didattica dell'Ateneo secondo il modello di Didattica Digitale Integrativa. I metodi didattici comprendono sia la partecipazione degli studenti a lezioni frontali che attività di approfondimento autonome e self-paced basate su materiale di vario genere, come slides, risorse web, data set, articoli scientifici, infografiche, report, visualizzazioni di dati, dashboard di indicatori, pagine web interattive, repository di dati e metadati, sondaggi di opinione, articoli di stampa e approfondimenti d’inchiesta giornalistica, contenuti di testo e video per social network, esercitazioni in aula e da svolgersi a casa.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
I contenuti del corso saranno verificati tramite test scritto ed eventualmente un colloquio orale (a discrezione della docente).
È prevista la possibilità di sostenere una prova intermedia in forma di esame scritto da sostenersi alla fine del primo ciclo di lezioni.
Strumenti a supporto della didattica
Presentazioni Power Point, Microsoft Excel, Stata 17.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Francesca Tosi
SDGs
![Salute e benessere](https://www.unibo.it/++resource++unibo.didattica/sdg/it/03.jpg?v=2)
![Parità di genere](https://www.unibo.it/++resource++unibo.didattica/sdg/it/05.jpg?v=2)
![Lavoro dignitoso e crescita economica](https://www.unibo.it/++resource++unibo.didattica/sdg/it/08.jpg?v=2)
![Ridurre le disuguaglianze](https://www.unibo.it/++resource++unibo.didattica/sdg/it/10.jpg?v=2)
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.