METODI E MODELLI PER SOCIAL DATA SCIENCE

Gli obiettivi di apprendimento del corso sono quelli di fornire gli strumenti fondamentali per l’acquisizione e l’analisi statistica dei dati multivariati, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito sociale.

Attraverso il Corso, lo studente sarà in grado di applicare i principali metodi quantitativi per descrivere ed analizzare i fattori individuali e di contesto in relazione ai fenomeni sociali.

Sulla base dei Descrittori di Dublino, gli studenti potranno:

Conoscenza e capacità di comprensione: il corso si prefigge quale obiettivo specifico quello di far acquisire la conoscenza dei metodi e dei modelli per la raccolta, elaborazione ed analisi dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: sulla base delle conoscenze acquisite, lo studente sarà in grado di utilizzare i principali metodi quantitativi per: - descrivere i contesti territoriali; - valutare l’incidenza delle politiche e degli interventi; - analizzare i fattori determinanti in relazione ai fenomeni demografici, sociali ed economici, applicando una prospettiva comparativa temporale e spaziale, a livello locale, nazionale ed internazionale.

Autonomia di giudizio: lo studente sarà in grado di interpretare i risultati dell’analisi quantitativa in un’ottica decisionale. Lo studente sara’ in grado di organizzare sistematicamente tali valutazioni in una riflessione articolata nel merito delle specifiche realtà.

Abilità comunicative: lo studente sarà in grado di comunicare, con padronanza di linguaggio statistico pertinente rispetto all’audience, informazioni e valutazioni relative alle realtà sociali e del territorio.

Capacità di apprendimento: lo studente avrà acquisito le conoscenze necessarie per poter svolgere analisi e ricerche in modo autonomo e di applicare le modellistiche acquisite in relazione con le tematiche disciplinari, i percorsi e gli obiettivi formativi peculiari del Corso di Laurea magistrale.

Il programma verrà sviluppato attraverso lezioni frontali e laboratoriali.

Sono inoltre previsti approfondimenti, anche con il contributo dei maggiori esperti nella produzione e divulgazione di stastistiche ufficiali, tramite simulazioni di casi di studio attinenti ai profili professionali di : - esperti nell’analisi dei trends socioeconomici; - esperti in valutazione e gestione delle politiche pubbliche e del lavoro; - professionisti della comunicazione pubblica e dell’innovazione digitale.

Lo svolgimento di project works, individuali o di gruppo, è previsto al fine di sviluppare le competenze metodologiche, tecniche ed organizzative per lo svolgimento di attività di analisi dei dati, coerenti con gli obiettivi del corso.

Si consiglia la conoscenza delle tecniche di base per l’elaborazioni dati (es. l’utilizzo di excel) e delle nozioni base della statistica descrittiva ed inferenziale. Si prevedono attivita’ di supervised tutoring da erogarsi anche in modalita’ peer-to-peer’ per facilitare l’apprendimento delle nozioni base. Materiale di preparazione al corso è disponibile al seguente indirizzo Metodi e Modelli per Data Social Science

Non obbligatoria. ma caldamente consigliata vista la rilevanza degli aspetti applicativi. Il corso ha infatti un carattere fortemente interattivo attraverso lo svolgimento di attività formative all’utilizzo di pacchetti applicativi e linguaggi di programmazione per l’analisi statistica, finalizzate all’acquisizione delle capacità di gestione ed analisi dei dati.

Gli studenti non frequentanti sono invitati a contattare la docente per definire gli aspetti di dettaglio relativi allo svolgimento del programma ed alla partecipazione eventuale ad alcune attività previste (es. lavori di gruppo o esperienze formative dirette con i maggiori esperti nella produzione e divulgazione di stastistiche ufficiali, ecc.). 

Il corso è strutturato in due moduli.

Il primo modulo prevede l’analisi delle fonti di dati, dei sistemi statistici nazionali, europei ed internazionali, delle problematiche di raccolta ed armonizzazione delle informazioni, sui metodi di campionamento, rilevazioni statistiche e progettazione di questionari. Le esercitazioni riguardano l’utilizzo di Excel per l’elaborazione di sintesi statistiche, in una prospettiva comparativa spaziale e temporale (strumenti di monitoraggio, trends).

Il secondo modulo prevede: a) un approfondimento su alcuni aspetti relativi alla trattazione dei dati (metodi di valutazione e techiniche di imputazione dei dati) anche attraverso la partecipazione di esperti del settore statistico-sociale; b) l’analisi di dati multidimensionali dei fenomeni sociali, sia attraverso la costruzione di indicatori compositi e sia attraverso l’applicazione di tecniche di modellizzazione dei dati (in particolare: regressione lineare, semplice e multipla, stime e misure di bontà del modello; principal component analysis).

Le esercitazioni consistono nella soluzione di casi di studio, quali: analisi dei fenomeni sociali (come l’invecchiamento, la migrazione, l’integrazione, etc.); analisi di impatto e valutazione delle politiche pubbliche; analisi delle decisioni organizzative; stima degli effetti/implicazioni relativi alle misure ed interventi posti in essere a livello locale/internazionale. È previsto l’utilizzo di pacchetti statistici e l’inizializzazione ai linguaggi di programmazione per l’analisi dei dati.

Cicchitelli G., D’Urso P. Minozzo M., Principi e metodi statistici, 4 ed. 2024.

Iezzi, 2013, Statistica per le scienze sociali

Approfondimenti

Saltelli A., 2007., Social Indicators Research Vol. 81: 65–77; https://doi.org/10.1007/s11205-006-0024-9

Seltzer W., 2006, Politics and Statistics: Independence, Dependence or Interaction?, Working Paper n.6., https://unstats.un.org/unsd/statcom/FP-Seltzer.pdf

ISTAT, La nuova politica per la qualita’ della produzione statistica, 2021, https://www.istat.it/it/files//2011/11/politica-qualit%C3%A0-2021-v2.pdf

OECD, Better criteria for better evaluation, Network on Development Evaluation (EvalNet) https://web-archive.oecd.org/2020-04-20/551220-evaluation-criteria-flyer-2020.pdf

Becker, W., Benavente, D., Dominguez Torreiro, M., Tacao Moura, C., Fragoso Neves, A., Saisana, M. and Vertesy, D., COIN Tool User Guide, EUR 29899 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2019, ISBN 978-92-76-12385-9, doi:10.2760/523877, JRC118407, https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC118407 

Materiali di studio e simulazioni di casi di studio applicati verranno resi disponibili attraverso il gruppo Teams del Corso.

Sono previste due prove intermedie.

La prima prova consiste nell’applicazione degli strumenti statistici acquisiti per la soluzione di casi di studio; la prova si svolge nel laboratorio multimediale e prevede l’utilizzo di Excel.

La seconda prova consiste di: a) parte scritta, ovvero un rapporto di valutazione o elaborato strutturato che preveda l’applicazione dei metodi e dei modelli statistici appresi nel corso; b) parte orale, presentazione dell’elaborato.

La valutazione, strettamente individuale, si basa sulle seguenti modalità rispondenti ai risultati di apprendimento attesi:

1.Conoscenza e capacità di comprensione. Modalità di verifica: Elaborazione di casi di studio che richiedono l’applicazione dei metodi statistici fondamentali.

2.Capacità di applicare conoscenza e comprensione . Modalità di verifica: Utilizzo dei metodi quantitativi per la descrizione e l’analisi delle tendenze dei fenomeni sociali.

3.Autonomia di giudizio. Modalità di verifica: Interpretazione dei dati e dei risultati conseguiti attraverso le elaborazioni per comprendere i contesti territoriali e le dinamiche sociali.

4.Abilità comunicative. Modalità di valutazione: Presentazione dei risultati delle elaborazioni con padronanza di linguaggio statistico per organizzare una riflessione critica fondata su evidenze statistiche

5.Capacità di apprendimento. Modalità di valutazione: Capacità di sintesi e di appropriata applicazione dei metodi statistici appresi per condurre autonomamente un’analisi dei fenomeni sociali.

La valutazione sarà modulata sulla base dei criteri seguenti:

Esame non superato: lo studente non possiede la conoscenza minima richiesta dei contenuti principali dell’insegnamento. La capacità di utilizzare il linguaggio specifico è non sufficiente o nulla e non è in grado di applicare autonomamente le conoscenze acquisite.

Valutazione 18–20: Conoscenza lacunosa o imprecisa degli strumenti . Proprietà del linguaggio disciplinare poco sviluppato. Difficoltà nell’applicazione di teorie/concetti e strumenti

Valutazione 21–23: Conoscenza basilare e corretta dei principali approcci teorici e strumentali. Uso elementare del linguaggio specifico. Limitata capacità di collegamento di teorie/concetti e strumenti

Valutazione 24–26: Buona conoscenza degli strumenti e delle teorie. Uso corretto del linguaggio specialistico. Discreta capacità di interpretare e argomentazione di problemi e strumenti.

Valutazione 27–29: Conoscenza avanzata e sicura di teorie e strumenti. Padronanza del linguaggio disciplinare. Capacità di analizzare criticamente fenomeni e applicazioni teoriche, valutando le implicazioni sociali, culturali e politiche del fenomeno analizzato. Capacità moderata di confrontarsi con approcci diversi e di sostenere un dibattito anche con specialisti del settore

Valutazione 30–30 e lode: Conoscenza approfondita  della disciplina, con piena padronanza del linguaggio specialistico. Capacità di reinterpretare in modo autonomo e originale fenomeni e scelte metodologiche, ottima capacità di confrontarsi con approcci diversi e di sostenere un dibattito anche con specialisti del settore con livello critico elevato.

L’analisi dei contesti territoriali: definire le caratteristiche demografiche e socioeconomiche delle popolazioni e le relative dinamiche di sviluppo attraverso gli indicatori strutturali, rapporti di derivazione e composizione.

Le valutazioni di impatto delle azioni e politiche pubbliche: utilizzare le basi di dati BES e BEST per costruire un indicatore sintetico motivandone le scelte metodologiche; applicare il metodo proposto per misurare la tendenza e variabilità con l’applicazione di diverse scale geografiche/territoriali.