B0337 - SOCIETA’, POLITICA E INNOVAZIONE

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Ridurre le disuguaglianze

Anno Accademico 2022/2023

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso ha l’obiettivo di fornire gli strumenti teorici e concettuali per analizzare e comprendere le trasformazioni cui vanno incontro le istituzioni sociali e politiche nella società dell’informazione. Al termine del corso lo studente conosce ed è in grado di utilizzare gli strumenti concettuali e metodologici per la lettura e l'interpretazione della società dell'informazione, delle sue dinamiche e delle sue trasformazioni; è in grado di valutare le implicazioni sociali, politiche ed economiche delle nuove tecnologie anche in termini di sviluppo di nuove disuguaglianze.

Contenuti

Syllabus del corso.

1 settimana: Tecnologia e società. Una relazione biunivoca sensibile al contesto.

2 settimana: Tecnologia e società. Una relazione biunivoca sensibile al contesto.

3 settimana: Digital divide e disuguaglianze sociali. Non è solo una questione di banda.

4 settimana: Città, disuguaglianze e tecnologia.

5 settimana: Algoritmi e Artificial Intelligence. Le nuove frontiere tecnologiche.

6 settimana: Algoritmi e Artificial Intelligence. Le nuove frontiere delle disuguaglianze.

7 settimana: Algoritmi e Artificial Intelligence. Le nuove frontiere delle disuguaglianze.

8 settimana: Algoritmi e Artificial Intelligence. Il futuro del lavoro.

9 settimana: Algoritmi e Artificial Intelligence. Il futuro del lavoro.

10 settimana: Discussione dei lavori individuali e di gruppo

Testi/Bibliografia

1 e 2 settimana

Magaudda, P. e Neresini, F (2022), Gli studi sociali sulla scienza e la tecnologia, Bologna, Il Mulino.

Crawford, K (2022)Nè intelligente nè artificiale, Il Mulino.

3 settimana

Di Maggio, P. et al. (2001), Social implications of the Internet, Annual review of sociology, 27,

On the Internet:

Holvast J., Duquenoy P., Whitehouse D. (2005) The Information Society and its Consequences: Lessons from the Past. In: Berleur J., Avgerou C. (eds) Perspectives and Policies on ICT in Society. IFIP International Federation for Information Processing, vol 179. Springer, Boston, MA.


On Artificial Intelligence:

Haenlein M, Kaplan A. (2019) A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. California Management Review; 61(4):5-14.

4 settimana

Sartori, L. and Arcidiacono D. (2021) In search for (the lost) Smartness in the Evolution of the Smart Cities: Consumers or Citizens?, Proceedings at HICCS Conference, 5-8 January 2021.

5 e 6 settimana

Burrel, J and Fourcade, M. (2021), The Society of Algorithms, Annual review of Sociology.

Beer D. (2017). “The Social Power of Algorithms.” Information, Communication & Society, 20(1).

Kitchin, R. (2017). “Thinking Critically about and Researching Algorithms.” Information, Communication and Society, 20 (1).

7, 8 e 9 settimana

Christin, A. (2020) The ethnographer and the algorithm: beyond the black box. Theory & Society 49, 897–918. https://doi.org/10.1007/s11186-020-09411-3

Liu, Z. (2021) Sociological perspectives on artificial intelligence: A typological reading, Sociology Compass.

Sartori, L. and Theodorou, A. 2021, A sociotechnical perspective for the future of AI: narratives, inequalities, and human control, Ethics and Information Technology.

Altri articoli e riferimenti bigliografici saranno disponibili su Virtuale all'inizio del corso.

 

Metodi didattici

Classe frontale (50%) + seminari (50%) organizzati coi partecipanti cui si richiede un'attiva partecipazione in aula e un lavoro settimanale di preparazione alle lezioni

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

In base alla numerosità dei frequentanti, si definiranno attività individuali e di gruppo che costituiranno la base per il voto finale

Strumenti a supporto della didattica

Slide e testi

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Laura Sartori