93560 - INFORMAZIONE E BIG DATA (LM)

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso si propone di formare gli studenti ad un approccio misto relativamente all'analisi del dato digitale applicato al mondo dell’informazione e del giornalismo. A questo scopo verranno proposte metodologie quantitative e qualitative, particolare attenzione verrà dedicata allo studio dei social network come supporto di un’indagine sociale data-driven. Al termine del corso lo studente: - padroneggia le metodologie di analisi quantitativa e qualitativa; - conosce in maniera approfondita il ruolo svolto dai big data nel condizionamento e nell’orientamento del flusso delle notizie; - sa analizzare i dati strutturati e non strutturati, adottare le modalità di visualizzazione e i tool principali; - sa applicare le competenze teoriche nell’ambito della realizzazione di prodotti giornalistici data-driven; - è in grado di filtrare, ordinare e raggruppare i dati nella consapevolezza dell’importanza delle analisi preliminari.

Contenuti

Il corso sarà dedicato all’analisi, alla visualizzazione e all’interpretazione dei dati e dei sondaggi nel contesto dell’informazione e del dibattito pubblico. Particolare attenzione sarà prestata al rapporto tra dati e percezioni e agli usi fuorvianti dei dati da parte di media e personalità pubbliche.

Verranno esaminati metodi e principi di interpretazione e di visualizzazione dei dati e saranno presentati e analizzati casi di studio tratti dai settori politico-elettorale, socio-economico, sanitario.

Il corso sarà organizzato intorno a questi blocchi tematici:

• Potere dei dati e effetto sulle percezioni e sul dibattito pubblico
• Visualizzazione dei dati 1: i grafici. Principi, strumenti, tipi di grafici, esempi di grafici fuorvianti
• Visualizzzazione dei dati 2: le mappe. Principi, strumenti, tipi di mappe, esempi di mappe fuorvianti
• I sondaggi e la loro interpretazione nel dibattito pubblico e politico
• Il data journalism
• Buone pratiche di dataviz

Il corso prevederà numerose attività di simulazione e esercitazioni pratiche sui temi dell’interpretazione e della presentazione dei dati, sia per finalità giornalistiche sia per altri usi professionali.

Testi/Bibliografia

Sarà essenziale lo studio delle slide delle lezioni e dei materiali aggiuntivi (presentazioni, articoli scientifici, articoli giornalistici) forniti dal docente.

Per gli studenti frequentanti, lettura obbligatoria di almeno uno tra i seguenti testi. Per i non frequentanti, lettura obbligatoria di almeno 3 testi.

Carl T. Bergstrom, Jevin D. West, Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World, 2020

Sanne Blauw, Il più grande bestseller di tutti i tempi (con questo titolo). Come difendersi da chi ci inganna con i numeri, Garzanti, 2020

Alberto Cairo, Come i grafici mentono, Raffaello Cortina Editore, 2020

Alberto Cairo, L'arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Pearson, 2013

Alberto Cairo, L'arte del vero. Dati, grafici e mappe per la comunicazione, Pearson, 2016

Sally Caldwell, Statistics Unplugged, 2010

Darrell Huff, How to Lie with Statistics, 1991

Mark Monmonier, How to Lie with Maps, 2018

Nando Pagnoncelli, Dare i numeri. Le percezioni sbagliate sulla realtà sociale, EDB, 2016

Charles Wheelan, Naked Statistics, 2010

Metodi didattici

A causa delle restrizioni imposte dall’emergenza sanitaria l’insegnamento sarà svolto con modalità didattica tradizionale: il docente sarà sempre in presenza nell’aula designata, gli studenti si alterneranno in presenza secondo uno schema di turni in corso di definizione (informazioni più dettagliate rispetto alla turnazione e alla modalità di accesso alla lezione saranno fornite più avanti). Sarà sempre possibile collegarsi da remoto e seguire in diretta streaming le lezioni svolte in aula tramite piattaforma Teams.

L’insegnamento prevede lezioni frontali con il supporto di slide, audiovisivi, fonti digitali, materiali condivisi con gli studenti, ma anche esercitazioni e simulazioni pratiche in gruppi. Potrebbero essere previsti anche incontri con esperti e personalità del settore dei media e dell'analisi dei dati.

ATTENZIONE: Data la fluidità della situazione emergenziale e dal momento che questo programma è pubblicato a luglio 2021 è possibile che le modalità di erogazione della didattica cambino nei prossimi mesi. In tal caso ne sarà data tempestiva comunicazione attraverso un aggiornamento di questo programma, così come attraverso opportuni avvisi pubblicati sui consueti canali istituzionali e cioè sulla pagina docente, sul sito web del Corso di Laurea INCOM e sulla pagina Facebook ufficiale del Corso di Laurea INCOM. Tutti gli studenti sono invitati a consultare queste risorse periodicamente.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L’esame finale consisterà nella realizzazione, in piccoli gruppi di lavoro, di un progetto di data visualization a partire da un dataset, che sarà presentato e analizzato insieme agli altri studenti e al docente nella parte conclusiva delle lezioni, unitamente a alcune domande in forma orale sul libro scelto.

Agli studenti non frequentanti sarà richiesta la consegna di un progetto di data visualization a partire da un dataset, oltre a un colloquio orale su 3 libri a scelta dall'elenco precedente.

Il dettaglio delle modalità d'esame si trova tra i materiali su Virtuale.

Il raggiungimento di una visione organica dei temi affrontati, il possesso di un linguaggio specifico, la capacità di orientamento nel sistema dei media e tra i principi di visualizzazione dei dati, nonché la capacità di collegare singoli principi e contesto mediale, sociale e culturale saranno valutati con voti di eccellenza. Una conoscenza manualistica della materia, capacità di sintesi e di analisi non articolate o un linguaggio corretto ma non sempre appropriato, come un dominio scolastico della disciplina, portano a valutazioni discrete. Lacune formative o linguaggio inappropriato, come una scarsa conoscenza dei testi e contesti, consentono di ottenere voti sulla soglia della sufficienza. Lacune formative, linguaggio inappropriato, mancanza di orientamento all’interno della bibliografia e incapacità di analisi sono valutati negativamente.

Strumenti a supporto della didattica

Presentazioni, proiezione di materiale audiovisivo, utilizzo di clip e altri materiali, link e risorse disponibili online, possibili incontri con esperti e professionisti del settore.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Lorenzo Pregliasco