Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso intende trasmettere, da un lato, alcuni concetti base della ricerca sociale quantitativa e qualitativa e in particolare, come trasformare problemi sociali in questioni di ricerca, dall’altro lato come affrontare in ambito di ricerca le sfide, i rompicapi che la società contemporanea pone ai ricercatori. La complessità della società globale è una complessità del tutto particolare perché, oltre ad essere perennemente instabile e dinamica, non è riconducibile né interpretabile sulla base di modelli lineari (causa-effetto). I fenomeni sociali si evolvono/si trasformano attraverso molteplici connessioni e livelli di interdipendenza. Questo ci porta a ripensare i concetti- base, i metodi, le tecniche della ricerca empirica. Le sfide riguardano gli oggetti di studio, i metodi, le tecniche di raccolta dei dati. In particolare, il corso intende fornire strumenti teorici e metodologici per analizzare empiricamente fenomeni sociali complessi legati all’insicurezza urbana, esplorando metodologie innovative nella ricerca sociale quantitativa e qualitativa. Gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per trasformare problemi sociali legati all'insicurezza urbana, al rischio e ai comportamenti devianti in precise questioni di ricerca, utilizzando diverse tecniche di analisi e affrontando le implicazioni etiche e sociali di tali metodologie.
In linea con i descrittori di Dublino, gli studenti acquisiranno:
Conoscenze e capacità di comprensione: comprensione approfondita dei concetti teorici e metodologici per lo studio dell'insicurezza urbana.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione: capacità di applicare tecniche di ricerca innovative per analizzare empiricamente fenomeni sociali complessi.
Autonomia di giudizio: capacità di valutare criticamente la qualità e l'etica dei dati utilizzati per la ricerca sociale.
Abilità comunicative: capacità di esporre chiaramente risultati di ricerca in contesti accademici e professionali.
Capacità di apprendimento: abilità nel mantenere aggiornate le conoscenze metodologiche in relazione ai fenomeni emergenti di insicurezza urbana.
Contenuti sintetici
I temi trattati riguardano:
-disegno della ricerca relativo a fenomeni sociali complessi come la sicurezza sociale
-fonti di dati e costruzione del dato
-tecniche di ricerca partecipativa
-tecniche analisi computazionale
-tecniche qualitative in contesti digitali
-etica e gestione dei dati sensibili
-coinvolgimento e distacco nella pratica di ricerca
Programma esteso
Il corso si propone di fornire agli studenti conoscenze e competenze per studiare fenomeni sociali complessi alla luce delle recenti innovazioni metodologiche. Il corso si divide in tre parti.
Nella prima parte saranno riprese alcune nozioni di metodologia della ricerca sociale con particolare attenzione a come tradurre fenomeni sociali complessi come la sicurezza, i comportamenti devianti, le popolazioni rare ed elusive in domande di ricerca. In questo ambito verranno presentate anche le principali fonti di dati disponibili e come interpretare i dati statistici (costruzione e analisi di indicatori di benessere, di vulnerabilità ed esclusione sociale).
Nella seconda parte verranno presentate alcune delle tecniche innovative di ricerca sociale (tecniche di ricerca partecipativa, analisi computazionale, tecniche di ricerca qualitativa in ambienti digitali).
Infine, nella terza parte la riflessione sarà di tipo epistemologico e verranno approfondite la dimensione etica della ricerca sociale, il problema di come utilizzare i dati sensibili per evitare discriminazioni e la continua tensione tra coinvolgimento e distacco nella pratica di ricerca
Prerequisiti
nessuno
Metodi didattici
Il Corso si compone di 56 ore, di cui indicativamente il 50% con didattica erogativa (lezioni frontali con utilizzo di slides, audio e video) e il 50% con didattica interattiva (esercitazioni, lavori in sottogruppo, presentazione di casi di studio a partire dai quali sviluppare lavori individuali e in sottogruppo, preparati e discussi durante il corso).
Per gli studenti lavoratori e per coloro che saranno impossibilitati a frequentare in presenza le lezioni sono previsti incontri dedicati di discussione.
Testi di riferimento
Amaturo, E., Aragona, B. (2019). Per un’epistemologia del digitale: note sull’uso di big data e computazione nella ricerca sociale. Quaderni di Sociologia, 81, 71-90.
Berger, R. (2013). Now I see it, now I don’t: researcher’s position and reflexivity in qualitative research. Qualitative Research, 15(2), 219-234.
Caliandro, A., Gandini, A. (2019). I metodi digitali nella ricerca sociale. Roma: Carocci Cap.1-2-3-5
Giorgi, A., Pizzolati, M., Vacchelli, E. (2021). Metodi creativi per la ricerca sociale. Bologna: Il Mulino. Cap. 1-2-3-6-7
Guillemin, M., Gillam, L. (2004). Ethics, Reflexivity, and “Ethically Important Moments” in Research. Qualitative Inquiry, 10(2), 261-280.
Kennedy, H. (2018) Living with Data: Aligning Data Studies and Data Activism Through a Focus on Everyday Experiences of Datafication. Krisis: Journal for Contemporary Philosophy,1,18-30.
Kozinets, R. V. (2015). Netnography: redefined, London, Sage (cap.1-4-5-6-7).
Vargiu, A. (2008). Le diversità nella ricerca-azione partecipata: alcune implicazioni metodologiche e procedurali. Studi di Sociologia, 46(2), 205-232.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course aims to present, on the one hand, some basic concepts of quantitative and qualitative social research and, in particular, how to transform social problems into research questions. On the other hand, it aims to address the challenges and puzzles that contemporary society poses to researchers in the field of research. The complexity of global society is unique because, in addition to being perpetually unstable and dynamic, it cannot be traced back to or interpreted on the basis of linear (cause-effect) models. Social phenomena evolve/transform through multiple connections and levels of interdependence. This leads us to rethink the basic concepts, methods, and techniques of empirical research. The challenges concern the objects of study, methods, and data collection techniques. In particular, the course aims to provide theoretical and methodological tools for empirically analyzing complex social phenomena related to urban insecurity, exploring innovative methodologies in quantitative and qualitative social research. Students will acquire the skills necessary to transform social problems related to urban insecurity, risk, and deviant behavior into specific research questions, using different analysis techniques and addressing the ethical and social implications of such methodologies.
In line with the Dublin descriptors, students will acquire:
Knowledge and understanding: in-depth understanding of the theoretical and methodological concepts for the study of urban insecurity.
Ability to apply knowledge and understanding: ability to apply innovative research techniques to empirically analyze complex social phenomena.
Autonomy of judgment: ability to critically evaluate the quality and ethics of data used for social research.
Communication skills: ability to clearly present research results in academic and professional contexts.
Learning skills: ability to keep methodological knowledge up to date in relation to emerging phenomena of urban insecurity.
Contents
The topics covered include:
-research design related to complex social phenomena such as social security
-data sources and data construction
-participatory research techniques
-computational analysis techniques
-qualitative techniques in digital contexts
-ethics and management of sensitive data
-involvement and detachment in research practice
Detailed program
The course aims to provide students with the knowledge and skills to study complex social phenomena in light of recent methodological innovations. The course is divided into three parts.
The first part will review some basic concepts of social research methodology, with a particular focus on how to translate complex social phenomena such as security, deviant behavior, and rare and elusive populations into research questions. In this context, the main available data sources will also be presented, along with how to interpret statistical data (construction and analysis of indicators of well-being, vulnerability, and social exclusion).
The second part will present some innovative social research techniques (participatory research techniques, computational analysis, qualitative research techniques in digital environments).
Finally, the third part will focus on epistemological reflection and will explore the ethical dimension of social research, the problem of how to use sensitive data to avoid discrimination, and the ongoing tension between involvement and detachment in research practice.
Prerequisites
no prerequisites
Teaching methods
The course consists of 56 hours, approximately 50% of which will be taught in a traditional classroom setting (lectures with slides, audio, and video) and 50% through interactive teaching methods (exercises, small group work, presentation of case studies from which to develop individual and small group projects, prepared and discussed during the course).
For working students and those who are unable to attend classes in person, dedicated discussion meetings will be arranged.
Assessment methods
oral examination
Textbooks and Reading Materials
Amaturo, E., Aragona, B. (2019). Per un’epistemologia del digitale: note sull’uso di big data e computazione nella ricerca sociale. Quaderni di Sociologia, 81, 71-90.
Anderson, L. (2006). Analytic Autoethnography. Journal of Contemporary Ethnography, 35(4), 373-395.
Arribas Lozano, A. (2017). Reframing the public sociology debate: Towards collaborative and decolonial praxis. Current Sociology, 66(1), 92-109.
Berger, R. (2013). Now I see it, now I don’t: researcher’s position and reflexivity in qualitative research. Qualitative Research, 15(2), 219-234.
Caliandro, A., Gandini, A. (2019). I metodi digitali nella ricerca sociale. Roma: Carocci Cap.1-2-3-5
Giorgi, A., Pizzolati, M., Vacchelli, E. (2021). Metodi creativi per la ricerca sociale. Bologna: Il Mulino. Cap. 1-2-3-6-7
Guillemin, M., Gillam, L. (2004). Ethics, Reflexivity, and “Ethically Important Moments” in Research. Qualitative Inquiry, 10(2), 261-280.
Kennedy, H. (2018) Living with Data: Aligning Data Studies and Data Activism Through a Focus on Everyday Experiences of Datafication. Krisis: Journal for Contemporary Philosophy,1,18-30.
Kozinets, R. V. (2015). Netnography: redefined, London, Sage (cap.1-4-5-6-7).
Vargiu, A. (2008). Le diversità nella ricerca-azione partecipata: alcune implicazioni metodologiche e procedurali. Studi di Sociologia, 46(2), 205-232.
Weinhardt, M. (2020). Ethical Issues in the Use of Big Data for Social Research.Historical Social Research / Historische Sozialforschung, 45(3), 342-68.
Sustainable Development Goals
Staff
-
Sonia Stefanizzi
