- Area di Scienze
- Corso di Laurea Magistrale
- Data Science [F9101Q]
- Insegnamenti
- A.A. 2022-2023
- 2° anno
- Big Data in Behavioural Psycology
- Introduzione
Syllabus del corso
Obiettivi
Il/la Data Scientist lavora spesso in un ambiente multidisciplinare, in cui interagisce con esperti/e di varie discipline, tra cui la psicologia. Il presente corso si propone di dare una visione generale su alcuni concetti, metodi e teorie di base della psicologia, con l'obiettivo di facilitare l'interazione multidisciplinare.
Contenuti sintetici
- Gli strumenti della psicologia (una visione d'insieme)
- L'utilizzo di Big Data in psicologia
- Modelli di previsione e spiegazione del comportamento
- Linguaggio e cognizione
- Identità, personalità, concetto di sé
Programma esteso
Affronteremo alcuni argomenti centrali della psicologia, senza la pretesa di darne un trattamento esaustivo, ma piuttosto con l'intenzione di fornire un'idea generale.
Gli strumenti della psicologia: dopo una breve panoramica sugli strumenti tipicamente utilizzati nella ricerca psicologica, ci concentreremo su questionari e misure indirette. Saranno forniti esempi e saranno discussi i loro vantaggi e limiti.
L'uso dei Big Data in psicologia: una visione d'insieme su alcuni degli usi che sono stati finora dei Big Data in ambito psicologico.
Modelli psicologici per la previsione e la spiegazione del comportamento umano: due dei modelli psicologici più diffusi: il modello del comportamento pianificato e il Reflexive and Impulsive model of behavior.
Linguaggio e cognizione: Qui affronteremo come il linguaggio può essere studiato per comprendere atteggiamenti, credenze, pregiudizi, ecc.
Identità, personalità e concetto di sé: affronteremo alcune teorie della personalità e l'impatto di concetto di sé e identità sul comportamento umano.
Prerequisiti
Nessuno.
Modalità didattica
La frequenza è obbligatoria.
Ciascun argomento verrà affrontato con la lettura di articoli scientifici, la loro discussione in aula e la presentazione di contenuti da parte degli studenti/studentesse (che potranno organizzarsi in gruppi di lavoro).
Materiale didattico
Slide e articoli scientifici verranno resi disponibili sullo spazio elearning del corso
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo Semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Verifica dell'acquisizione dei concetti del laboratorio attraverso un esame scritto con domande aperte e chiuse.
e
Progetto finale, basato su un lavoro in piccoli gruppi. Si noti che ogni membro del gruppo consegnerà il suo progetto scritto individuale finale e farà una presentazione orale basata su questo lavoro (non saranno consentiti progetti scritti collettivi, o copia-e-incolla di progetti tra i membri del gruppo). Il progetto scritto individuale dovrà essere consegnato entro la settimana successiva alla fine del corso.
L'esame scritto dovrà ottenere una valutazione almeno sufficiente affinché il laboratorio possa essere considerato come frequentato con successo. Il voto sarà costituito dalla valutazione del progetto.
Orario di ricevimento
Ricevimento: Martedì dalle 13 alle 14 (ma si prega di verificare alla pagina: https://www.unimib.it/cristina-zogmaister per aggiornamenti).
Per favore, segnalate via email l'intenzione di venire a ricevimento (cristina.zogmaister@unimib.it)
Aims
Data Scientists often work in a multidisciplinary environment, in which they interact with experts in various disciplines, among which psychology. The present course aims to provide some basic concepts, methods, and theories of psychology, with the goal to make interdisciplinary interaction easier.
Contents
- The tools of psychology (an overview)
- The use of Big Data in psychology
- Psychology models for predicting and explaining human behavior
- Language and cognition
- Identity, personality, self concept
Detailed program
We will address some central topics of psychology, without the pretence of giving an exhaustive treatment, but rather with the intention of providing a general idea.
The tools of psychology: after a brief overview of the instruments typically used in psychological research, we will focus on questionnaires and indirect measures of cognitions. Examples will be provided, and their advantages and limits will be discussed.
The use of Big Data in psychology: an overview on some of the psychological studies with Big Data.
Language and cognition: Here we will address how language can be investigated to understand attitudes, beliefs, prejudices, etc.
Identity, personality and self-concept: We will address personality theories and the impact of self and identity on human behavior.
Prerequisites
None.
Teaching form
attendance is compulsory.
For each topic, scientific papers or chapters will be proposed and discussed in the classroom; moreover, students will actively present contents (organized in groups).
Textbook and teaching resource
Slides and scientific papers will be made available on the e-learning page.
Semester
Second Semester
Assessment method
Written examination to test the acquisition of the concepts discussed during the meetings, with open and closed questions.
and
Final project, based on work in small groups. Note that each member of the group will deliver his/her own individual written final project and give an oral presentation based on this work (collective projects, or copy-and-paste of projects between group members, will not be allowed). The individual written project must be submitted by the week following the end of the course.
The written examination must obtain an assessment of at least sufficient for the laboratory to be considered as successfully attended. The vote will be the evaluation of the project.
Office hours
Office hours are on Tuesdays from 1 to 2 PM (but please check the webpage https://www.unimib.it/cristina-zogmaister for updates).
Please signal by email your intention to attend to office hours (cristina.zogmaister@unimib.it)