CorisLab

Il corso 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 corso possiedano competenze di base di tipo metodologico e statistico. È prevista una prova pratica individuale finale, allo scopo di accertare le competenze acquisite.  

I software più diffusi per l’elaborazione dei dati numerici e testuali generalmente non consentono di realizzare nell’immediato una presentazione dei dati attraente, efficace, direttamente utilizzabile nell’ambito del proprio lavoro di rendicontazione dei risultati (tesi di laurea/di dottorato, pubblicazioni scientifiche, brochure, slide per attività congressuali, ecc.). L’idea è quella di trasferire agli utenti del corso un sapere pratico volto alla massima valorizzazione dei risultati prodotti, lavorando congiuntamente con le tre principali applicazioni di Office (Word, Excel, Power Point). Concretamente, si affronteranno le tecniche di rielaborazione di testi, tabelle e grafici – costruiti a partire da dati di ricerca empirica - prodotti con i software dedicati (SPSS, Taltac, ecc.) e si fisseranno alcune regole per la più opportuna stesura di report di ricerca.
Il corso prevede una prima fase teorica di pianificazione strategica e una seconda fase di esercitazione pratica. È auspicabile che gli interessati al corso possiedano competenze di base delle applicazioni Mac o Microsoft Office (Word, Excell, Power Point). È prevista una prova pratica individuale finale, allo scopo di accertare le competenze acquisite.

Il foglio elettronico è sicuramente un potente, ma sottoutilizzato strumento per elaborare dati. Il corso, aperto agli utenti con un livello base di “alfabetizzazione informatica”, è finalizzato all’uso del foglio elettronico per l’analisi statistica univariata e bivariata e prevede i seguenti approfondimenti:

• Caratteristiche e proprietà del foglio elettronico;
• Utilizzo delle funzioni statistiche;
• Costruzione delle funzioni statistiche;
• Elaborazione dei dati con tecniche univariate e bivariate.

Il corso si sviluppa su tre piani integrati che possono essere cosi denominati:

• statistico-informatico: presentazione del foglio elettronico e delle sue potenzialità per l’analisi dei dati;
• statistico-metodologico: esposizione delle tecniche e delle procedure di analisi dei dati; allenamento ad un uso ragionato e critico dei numerosi strumenti statistici a disposizione;
• operativo: ogni argomento affrontato sarà approfondito attraverso esempi ed esercitazioni su dati di ricerca. È prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.

Il corso affronta le tecniche di sintesi dei dati di taglio esplorativo maggiormente utilizzate nella ricerca sociale, 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 cinque 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. È prevista una prova pratica individuale finale, allo scopo di accertare le competenze acquisite.

Il corso, caratterizzato da un profilo marcatamente pratico-applicativo (sui piani statistico, informatico, metodologico), è finalizzato all’utilizzo di package per la costruzione di modelli statistici avanzati nell’ambito di esperienze di ricerca di tipo sperimentale (di taglio sociologico, economico, ecc.).
Le tecniche e le procedure proposte nel corso sono proprie tanto dell’approccio esplorativo, quanto di quello confermativo all’analisi dei dati.
L’itinerario didattico si sviluppa in tre fasi:

1. esposizione delle più importati ed utilizzate procedure di analisi dei dati;
2. lettura degli output e commento critico dei dati;
3. esercitazioni pratiche su dati di ricerca.

Si richiedono conoscenze di base statistico-informatiche e medio-avanzate sul versante metodologico. È prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.

Il corso affronta, dal punto di vista logico ed operativo, le principali strategie volte a stabilire la numerosità e la rappresentatività di un campione, nonché le tecniche per la sua estrazione.
Obiettivo di questo corso è fornire all’utente la conoscenza e la competenza metodologica per determinare quale sia il tipo di campionamento più adatto, in considerazione di una serie di vincoli posti da una situazione concreta di indagine sociale.
È organizzato in cinque 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 di base di statistica, di metodologia della ricerca sociale e d’uso dei software di analisi dei dati.  È prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.

Il corso - distinto in base ed avanzato - introduce all’uso di tecniche di analisi computerizzata dei testi per lo studio della loro dimensione tematica e lessicale, mediante l’integrazione di diversi software.
Dopo una breve introduzione teorica, il corso si focalizzerà sulle principali tecniche per l’individuazione dei contenuti del testo, delle sue caratteristiche lessicometriche, della sua terminologia specifica, ecc.; esso si concluderà con l’analisi delle corrispondenze lessicali.
Le esemplificazioni e le esercitazioni pratiche si concentreranno sui seguenti aspetti:

• Introduzione all’analisi testuale: quali testi analizzare e come organizzare il testo; ottenere i primi risultati: lessici di frequenza, concordanze e specificità.
• Il trattamento del testo: procedure tipiche di analisi testuale e text mining. Il contributo delle risorse linguistiche all’analisi testuale; parsing, normalizzazione, calcolo delle misure lessico-quantitative, estrazione del vocabolario, estrazione dei segmenti ripetuti.
• L’estrazione dell’informazione: individuare parole-chiave, tagging tematico e tagging semantico; analisi delle specificità; analisi delle concordanze; confronto con lessici di frequenza, esportazione di file per altri software.
• L’analisi delle corrispondenze lessicali

Al termine di ogni modulo, è prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.  

Il corso affronta l’organizzazione, il trattamento e l’analisi del materiale empirico scaturito dall’uso di tecniche qualitative di rilevazione (focus group, interviste in profondità, ecc.), utilizzando sia un approccio di tipo interpretativo, sia uno legato alla computer assisted qualitative data analysis.
Obiettivo precipuo è quello di fornire all’utente la conoscenza e la competenza metodologica per determinare quale sia l’approccio più idoneo, in considerazione degli obiettivi e delle caratteristiche del disegno di ricerca adoperato, per produrre evidenze empiriche rilevanti.
Il corso è organizzato in cinque 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 di base della metodologia della ricerca sociale. È prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.

Il corso affronta le questioni relative all’organizzazione, alle modalità di trasformazione e all’analisi delle informazioni provenienti da archivi (amministrativi e database).
Il suo obiettivo principale è quello di fornire all’utente nozioni e competenze metodologiche per realizzare tali operazioni in seguito alla predisposizione di un opportuno ed articolato progetto di ricerca (analisi per contemporanei o per coorti; su dati aggregati o su dati individuali).
È organizzato in cinque 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 di statistica, metodologia della ricerca sociale e informatica per le scienze sociali. È prevista una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.  

L’analisi dei dati spaziali, specie nell’ambito delle scienze sociali, è ancora poco diffusa. Il corso, diretto ad utenti con conoscenze informatiche di base, si propone di fornire una presentazione dei principali strumenti statistici per l’analisi di dati geo-referenziati.
L’itinerario didattico è il seguente:

• presentazione di alcuni software;
• georeferenziazione dei dati;
• rappresentazione cartografica dei dati;
• tecniche per l’analisi esplorativa di dati spaziali.

Il corso prevede applicazioni ed esercitazioni pratiche individuali e di gruppo, nonché una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.  

L’uso della simulazione ad agenti si è radicato in numerosi ambiti disciplinari; se ne avvalgono economisti, fisici, geografi, teorici della complessità, scienziati informatici, climatologi, scienziati cognitivi, filosofi analitici e scienziati sociali. La simulazione è un potente strumento per ricostruire e spiegare processi dinamici ed evolutivi passati e per prevedere quelli futuri.
Gli obiettivi del corso sono:

• l’illustrazione di strumenti per la realizzazione di modelli ad agenti;
• l’utilizzo della simulazione per l’esplorazione e la spiegazione di fenomeni;
• il monitoraggio, la pianificazione e la regolazione in termini di policy making;

Il corso consente l’acquisizione di capacità sufficienti alla realizzazione di modelli basati su agenti attraverso l’utilizzo di appositi linguaggi.
Esso si struttura in tre parti: 1) teorica, riguardante i concetti-base relativi alla modellizzazione di fenomeni e alle prassi applicative della simulazione su di essi; 2) metodologica, che introduce alla sintassi del linguaggio ed illustra l’implementazione di modelli; 3) applicativa, che si concretizza nell’ideazione di un modello, nella scrittura di codice, nella simulazione ed analisi dei risultati.
Non si richiedono particolari conoscenze pregresse di programmazione. Il corso prevede una prova finale di accertamento delle competenze acquisite.

Un indice può essere definito come lo strumento capace di rappresentare sul piano empirico il concetto, una volta portato a termine il processo di operativizzazione. Nel caso in cui il concetto di riferimento sia complesso (selezione di numerosi indicatori/costruzione di numerose variabili), esso rappresenta una macro-variabile che sintetizza le informazioni relative ai diversi aspetti del concetto registrate nella matrice.
Molte sono le tecniche di sintesi che è possibile applicare ai dati di ricerca empirica allo scopo di produrre risultati interessanti.
Scopo principale del corso è quello di affrontare le diverse opportunità di sintesi dei dati nel variegato panorama delle scienze sociali, avvalendosi di esempi mirati e diversificati (dati individuali/aggregati territoriali, primari/secondari), e sfruttando le potenzialità di più software. Si insisterà anche sulle più opportune tecniche di comunicazione e rendicontazione dei risultati finali di una ricerca (ruolo cruciale della predisposizione di indici empirici).
Saranno organizzate esercitazioni pratiche individuali e di gruppo, muovendosi sinergicamente su più terreni: teoria sociologica, metodologia della ricerca, statistica ed informatica per le scienze sociali.
È auspicabile che gli interessati al corso possiedano competenze di base di tipo metodologico e statistico. È prevista una prova finale, allo scopo di accertare le competenze acquisite.