DATA MINING, STATISTICA SOCIALE ED INFORMATIZZAZIONE DEI DATI

Anno accademico 2018/2019 - 1° anno

Obiettivi formativi

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    Il corso è finalizzato alla conoscenza di fonti, sistemi di indicatori e piani di campionamento.

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    Il corso mira a offrire la informazioni di base per la gestione di basi di dati relazionali e fornire inoltre nozioni sui Big Data, sulla loro gestione e sull’impatto di questi nella società contemporanea.


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    Il corso affronta i principali argomenti relativi alla gestione di un’indagine statistica. Gli argomenti sono trattati seguendo il percorso logico delle fasi di un’attività di ricerca: la specificazione del problema, la raccolta dei dati, l’elaborazione, l’analisi dei dati e la valutazione dei risultati conseguiti secondo specifiche dimensioni d’analisi spazio-temporale.

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    L'insegnamento è organizzato in una serie di lezioni frontali. Esercitazioni sono svolte in classe all'interno delle lezioni stesse. Un paio di speakers esterni sono normalmente invitati per esporre su temi avanzati di Computational Social Science.


Prerequisiti richiesti

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    Principi di matematica e statistica

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    Nozioni di base di informatica e di gestione dati.


Frequenza lezioni

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    Non obbligatoria ma consigliata

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    Non obbligatoria ma fortemente consigliata.


Contenuti del corso

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    Le fonti delle informazioni statistiche; modelli di rilevazione delle informazioni da fonti istituzionali; i sistemi statistici informativi, procedure d’integrazione fra data-bases; le trasformazioni dei dati; classificazione tipologica di tassi, rapporti, numeri indici; gli indicatori; le tecniche di costruzione e di indicatori composti.

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    Il corso intende dare una panoramica dei sistemi di gestione delle basi di dati sia da un punto di vista teorico che pratico. L’enorme quantità di dati di tipo “sociale” oggi disponibile rende necessaria una corretta gestione informatica di tali dati al fine di poter comprendere al meglio ed analizzare in maniera più proficua i fenomeni sociali che possono essere estratti da questa enorme quantità di dati. Strumenti quali Facebook, la lettura di quotidiani online, lo scambio di email, ecc., forniscono oggi allo scienziato sociale una nuova dimensione di analisi difficilmente gestibile con tecniche convenzionali per via della numerosità dei dati stessi.

    Si intende formare lo studente con le conoscenze teoriche necessarie alla comprensione delle tecniche di archiviazione delle basi di dati. Inoltre si vuole dare una conoscenza pratica e metodologica di un sistema di gestione delle basi di dati di larga diffusione. Esploreremo inoltre i principi dei Big Data e della loro interazione con le scienze sociali.


Testi di riferimento

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    STAT (2011), Navigando tra le fonti demografiche e sociali, ISTAT, Roma,
    http://www3.istat.it/dati/catalogo/20100325_01/Navigando_tra_le_fonti_demografiche_sociali.pdf
    Bonarini F. (2006), Guida alle fonti statistiche socio-demografiche, CLEUP, Padova, pp. 1-142; 231-308.
    Cavaleri P. e Venturini F. (a cura di) (2004), Documenti e dati pubblici sul web. Guida all'informazione di fonte pubblica in rete, Il Mulino, Bologna.
    D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 10 e 11).
    OECD (2008), Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide.,
    www.oecd.org/publishing.

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI
    1. Slides fornite dal docente
    2. Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997
    3. Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza
    4. Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà. Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth N. Cukier e R. Merlini
    5. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data, Peter Flach, Cambridge University Press
    6. Basi di Dati,Modelli e linguaggi di interrogazione, Atzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, terza edizione, McGraw-Hill 2002

Programmazione del corso

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
 ArgomentiRiferimenti testi
1Le fonti delle informazioni statistiche. Modelli di rilevazione delle informazioni da fonti istituzionaliISTAT (2011), Navigando tra le fonti demografiche e sociali, ISTAT, Roma, http://www3.istat.it/dati/catalogo/20100325_01/Navigando_tra_le_fonti_demografiche_sociali.pdf 
2I sistemi statistici informativi. Procedure d’integrazione fra data-bases.Bonarini F. (2006), Guida alle fonti statistiche socio-demografiche, CLEUP, Padova, pp. 1-142; 231-308. Cavaleri P. e Venturini F. (a cura di) (2004), Documenti e dati pubblici sul web. Guida all'informazione di fonte pubblica in rete, Il Mulino, Bologna. 
3Le trasformazioni dei dati. Classificazione tipologica di tassi, rapporti, numeri indici. La questione degli indicatori. Le tecniche di costruzione e di standardizzazione degli indicatori. D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 10 e 11). OECD (2008), Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide., www.oecd.org/publishing.  
SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI
 ArgomentiRiferimenti testi
1Dai dati all’informazione: Sistemi informativi e informatici; Dato e informazione; Organizzazione relazionale dei dati; Interrogazione; Sistemi di interrogazione evolutiAtzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, Basi di Dati,Modelli e linguaggi di interrogazione, terza edizione, McGraw-Hill 2002. • Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza 
2Introduzione alla Computational Social Science; Nozioni di «Big Data» e Aritificial Intelligence; Concetti e cenni di algoritmi di «profilazione utente»; Social Networks e Social Network Analysis;slides fornite dal docente; Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data, Peter Flach, Cambridge University Press; Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà. Viktor M 

VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    L'esame sarà scritto. Per i frequentanti sono previste dueprove intermedie. Le date verranno concordate di volta in volta con gli studenti per venire incontro alle esigenze degli stessi. Si provvederà, tuttavia, a darne informazione tramite avviso con notevole anticipo. Per svolgere la verifica di apprendimento del modulo successivo è necessario aver superato la verifica di apprendimento del modulo precedente. La prova consisterà nella risoluzione di due esercizi e la risposta a tre domande inerenti il modulo in oggetto. Sarà possibile portare con se: calcolatrice e tavole di distribuzione di probabilità.

    Per chi decidesse di sostenere l'esame per intero, la prova si svolgerà negli appelli ufficiali, consisterà nella risoluzione di dueesercizi e la risposta a quattro domande in 90 minuti. Sarà possibile portare con se: calcolatrice e tavole di distribuzione di probabilità.

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    L'esame è in formato scritto con una serie di domande a risposta multipla V/F.


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

  • FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

    1) L’indagine multiscopo

    2) Le fonti delle informazioni statistiche.

    3) Le fonti delle informazioni statistiche.

    Esercizio 1

    Il risultato ottenuto rilevando il reddito al primo impiego negli ultimi 7 anni dei laureati di una prestigiosa università romana è il seguente:

     

    Anno

    2002

    2003

    2004

    2005

    2006

    2007

    2008

    Reddito

    780

    640

    610

    570

    640

    620

    610

     

    Avvalendosi degli strumenti statistici appresi, analizzare e commentare l’evoluzione del fenomeno considerato.

     

     

    Esercizio 2

    Si costruisca un indicatore composito di integrazione degli immigrati considerando tre indicatori semplici (attrazione, inserimento sociale ed inserimento occupazionale) calcolato su cinque province. Si commenti la procedura e i risultati cui si perviene.

     

     

    Prov

    Attraz

    InsSoc

    InsOcc

    Torino

    40,6

    37,3

    39,4

    Milano

    65

    46,2

    55,8

    Trento

    46,1

    62,2

    37,1

    Vicenza

    57,3

    64,7

    51,8

    Treviso

    58,4

    58,3

    47,6

  • SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI

    Il modello relazionale dei dati è quello tipicamente utilizzato nei DBMS: V/F?

    Un ipertesto è un testo distribuito su vari computer: V/F?

    Un DBMS aiuta nella soluzione al problema della ridondanza dei dati: V/F?