I SUONI ED IL RUMORE NELL'ERA DEI BIG DATA
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Anno immatricolazione
2017/2018
Anno offerta
2019/2020
Normativa
DM270
SSD
SPS/08 (SOCIOLOGIA DEI PROCESSI CULTURALI E COMUNICATIVI)
Dipartimento
DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E SOCIALI
Corso di studio
COMUNICAZIONE, INNOVAZIONE, MULTIMEDIALITÀ
Curriculum
PERCORSO COMUNE
Anno di corso
Periodo didattico
Primo Semestre (30/09/2019 - 16/12/2019)
Crediti
6
Ore
36 ore di attività frontale
Lingua insegnamento
Italiano
Tipo esame
ORALE
Docente
COSTA PAOLO (titolare) - 6 CFU
Prerequisiti
Non sono richieste particolari competenze tecniche. La familiarità con Microsoft Excel o altri programmi dedicati alla produzione e alla gestione di fogli elettronici può aiutare. In tal senso si suggerisce agli studenti meno esperti di prepararsi preliminarmente attraverso una delle diverse opportunità di formazione online (es.: Coursera, Udemy, ...) oppure sfruttando gli innumerevoli tutorial disponibili su YouTube.
Obiettivi formativi
L’insegnamento si pone due obiettivi:
1) consentire agli studenti di raggiungere una comprensione di base della materia, fornendo loro le competenze concettuali relative ai cosiddetti big data e alle nuove tecniche di intelligenza artificiale;
2) favorire la riflessione sulle implicazioni tecniche, sociopolitiche, culturali ed etiche del paradigma dei big data, ovvero le grandi aggregazioni di dati che fluiscono in tempo reale da molteplici fonti e accompagnano la vita sociale in tutti i suoi ambiti.
Programma e contenuti
Il corso è articolato in tre parti: una parte introduttiva, una di approfondimento e una di laboratorio.
La parte introduttiva (5 lezioni, per un totale di 10 ore) permette di condividere il vocabolario di base necessario alla comprensione del soggetto dell’insegnamento: differenza fra dato, informazione e conoscenza; concetto di database e sistema per la gestione di database (DBMS); differenza fra database relazionali e non relazionali; elementi di storia dell’intelligenza artificiale; algoritmi di apprendimento; differenza fra machine learning e deep learning ecc.
La parte di approfondimento (5 lezioni, per un totale di 10 ore) esplora la natura del fenomeno e le sue radici storiche, evidenziando i fattori che ne determinano la pervasività: esplosione dei big data, “datizzazione” dell’esperienza e diffusione delle logiche algoritmiche nei principali ambiti della vita economica e sociale. In particolare, sono presi in considerazione quattro domini nei quali il paradigma dei big data sta abilitando i cambiamenti più significativi:
- Informazione e giornalismo
- Marketing e pubblicità
- Finanza
- Bioinformatica, medicina e farmaceutica
La parte di laboratorio (5 incontri, per un totale di 10 ore) si organizza intorno all’ambito tematico specifico dell’informazione online. Saranno analizzati specifici casi di studio, con l’intento di discutere con gli studenti:
- l’influenza dei grandi filtri (Google e Facebook) nella formazione dell’opinione pubblica
- le basi tecniche delle cosiddette “fake news” e i principali esempi di canali di disinformazione
- l’evoluzione delle tecnologie per la produzione automatica di notizie
- la pratica e gli strumenti del cosiddetto “data journalism”
Metodi didattici
Il corso è organizzato alternando lezioni frontali ed esercitazioni, con l’obiettivo di familiarizzare con strumenti di fact checking, data scraping e data visualisation.
Testi di riferimento
Hannah Fry, Hello World. Essere umani nell’era delle macchine, Bollati Boringhieri, Torino, 2019 (ed. originale Hello World. How to Be Human in the Age of the Machine, 2018)
Modalità verifica apprendimento
L’esame consisterà in un colloquio della durata 15-20 minuti, finalizzato a verificare la comprensione della materia da parte dello studente.
Per la prova, lo studente potrà liberamente scegliere una fra le due seguenti modalità di verifica:
1) Colloquio sui contenuti del testo di riferimento di Hannah Fry (facoltativi i capp. su La criminalità e L’arte, obbligatori tutti gli altri)
2) Presentazione di una ricerca personale su uno dei temi discussi durante la parte laboratoriale del corso, accompagnata da un deck multimediale (PowerPoint o simili).
Altre informazioni
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile