B0098 - DATA MINING E SOFTWARE PER L'ANALISI QUALITATIVA

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine dell’attività lo/la studente/ssa: conosce le principali tecniche di Data Mining e di analisi qualitativa con strumenti di CAQDA (Computer AssistedQualitative Data Analysis Software); conosce e sa applicare il programma di analisi qualitativa NVivo per l'inserimento di testi (incluse le fonti web e le conversazioni sui social media) e l'analisi del contenuto di testi.

Contenuti

Il corso introduce alla ricerca qualitativa assistita al computer, con un focus sui software della famiglia CAQDAS(Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software) e in particolare su NVivo 15 (Lumivero), uno degli strumenti più diffusi e completi per l'analisi dei dati qualitativi.

Dopo una parte introduttiva dedicata ai fondamenti teorici della ricerca qualitativa, alla distinzione tra approccio qualitativo e quantitativo e alla presentazione dei principali strumenti metodologici, il corso adotta un approccio laboratoriale per l'apprendimento pratico delle funzionalità del software.

I passaggi fondamentali sono affrontati in modo operativo:

• importazione e organizzazione dei dati (testuali, visivi, audio e video, incluse fonti web tramite l'estensione NCapture per Chrome);
• codifica e sviluppo del codebook;
• analisi tematica, query e visualizzazione dei risultati;
• buone pratiche per la presentazione e la scrittura del report di ricerca.

Un modulo specifico è dedicato all'analisi qualitativa assistita dall'intelligenza artificiale: le funzioni del Lumivero AI Assistant integrato in NVivo 15 (riassunti automatici, suggerimenti di codifica), il panorama degli strumenti concorrenti (MAXQDA AI Assist, ATLAS.ti AI Coding) e, soprattutto, una riflessione critica su potenzialità, limiti, trasparenza metodologica ed etica dell'uso dei modelli generativi nella ricerca sociale, incluse le implicazioni per la protezione dei dati (GDPR).

Il corso si conclude con una esercitazione pratica finale: un piccolo progetto di analisi qualitativa su dati raccolti autonomamente o forniti dal docente, con produzione di un report strutturato.

 

Testi/Bibliografia

Non è richiesto un manuale. Durante il corso vengono fornite dispense operative per ogni modulo e risorse multimediali online, selezionate in base alle competenze digitali dei partecipanti. In particolare:

• Getting Started with NVivo — Lumivero 
• NVivo Tutorials — Lumivero
• Introduction to NVivo 14/15 — University of Toronto Libraries
• NVivo Guide — Simon Fraser University Library
• Qualitative Data Analysis with NVivo — SAGE (PDF)
• CAQDAS Networking Project — University of Surrey (panoramica comparativa e indipendente dei software CAQDAS)
• Thematic analysis with NVivo and Lumivero AI Assistant — Lumivero 

 

Metodi didattici

Il corso si svolge in modalità laboratoriale attiva.

Ogni lezione è divisa in due parti:

• una parte introduttiva, con l'illustrazione delle principali funzionalità del software attraverso esempi guidati e spiegazioni operative;
• una parte applicativa, in cui studenti e studentesse sperimentano in autonomia quanto appreso, con esercizi pratici forniti dal docente o simulando un vero progetto di ricerca qualitativa.

Le lezioni frontali forniscono gli strumenti per comprendere e gestire le fasi di raccolta, trattamento e analisi dei dati; le attività pratiche consolidano queste competenze in un contesto simulato ma realistico.

Gli studenti e le studentesse con disabilità o DSA possono contattare i servizi di Ateneo e il docente per concordare gli adattamenti e gli strumenti compensativi a cui hanno diritto. L'uso critico e consapevole degli strumenti di Intelligenza Artificiale è incoraggiato durante il corso come supporto allo studio, al brainstorming e alla revisione linguistica, con l'obbligo di dichiararne l'utilizzo; non è invece consentito in sede d'esame.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova finale si svolge durante l'ultima lezione del corso e consiste in una simulazione di progetto di ricerca: una serie di esercizi pratici, già affrontati durante le lezioni, da completare con il software NVivo.

L'obiettivo è verificare l'autonomia nell'uso delle principali funzionalità del programma e la capacità di applicarle all'analisi di fonti digitali. Nella valutazione si tiene conto anche della capacità di documentare in modo trasparente le scelte metodologiche, incluso l'eventuale ricorso alle funzioni di AI.

Strumenti a supporto della didattica

Il corso si svolge in presenza presso il Laboratorio Multimediale SDE, dove ogni postazione ha NVivo già installato: non è necessario alcun requisito tecnico per partecipare.

 

Chi lo desidera può inoltre installare sul proprio dispositivo personale una versione di prova gratuita di NVivo 15 (download dal sito Lumivero ), secondo le indicazioni fornite dal docente, per esercitarsi anche al di fuori delle lezioni. Tutte le licenze NVivo 15 includono un livello gratuito di accesso al Lumivero AI Assistant.

 

Tutti i materiali didattici (dispense, esercizi, risorse aggiuntive) sono disponibili sulla piattaforma Virtuale dell'Università di Bologna.

 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Piergiorgio Degli Esposti