Syllabus del corso
Area di apprendimento
2: Aspetti psicosociali della comunicazione.
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
Il corso informa sul compito dell'informazione oggettiva nella formazione di opinioni e decisioni data driven, generando conoscenza dai dati. Studenti e studentesse approfondiscono i processi epistemologici alla base dell'espressione di concetti astratti in variabili, mediante l'operazionalizzazione di questi ultimi nelle misure statistiche. Vengono illustrati e compresi i fenomeni statistici nelle due branche disciplinari della statistica descrittiva e dell'inferenza statistica, nella sintesi quantitativa dei fenomeni comportamentali e psicosociali. Il dato statistico viene sviscerato nei suoi molteplici caratteri d'informazione. Si apprendono 'accesso e la navigazione nelle diverse fonti statistiche: ufficiali, parallele e Big Data. Se ne decodifica la metadatazione e si affronta il sistema di validazione della qualità dei dati, con particolare attenzione alla contestualizzazione nel sistema statistico europeo.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze statistiche apprese verranno sistematicamente applicate in prospettiva interdisciplinare, così che studenti e studentesse siano in grado di riconoscere ed integrare i dati con altre fonti informative. Le competenze si sviluppano in un duplice contesto applicativo. In primo luogo, gli apprendimenti sulla raccolta di dati, sulla formulazione di questionari ed indagini sono concretizzate nella realizzazione ragionata di analisi statistiche in particolare con software open source. Il computo o la stima di misure statistiche con strumenti informatici potenzia la padronanza nell'uso e significato delle differenti misure, grazie alla elaborazione logica e l'interpretazione critica dei risultati.
In secondo luogo, soppesare la disseminazione dei dati nella produzione informativa corrente rende atti ad evitare approcci epidermici all'informazione quantitativa, grazie alla ricerca sistematica delle premesse statistiche e pratiche tese a identificare gli elementi chiave dell'assessment quantitativo di fenomeni e situazioni.
Autonomia di giudizio
La capacità di giudizio autonomo e di ragionamento critico nella comprensione della mole di dati che pervade massicciamente la letteratura scientifica e l'informazione tout court rappresenta un volano ineludibile per orientarsi nella comunicazione odierna, che si nutre di molteplici linguaggi inclusi appunto i valori quantitative. Sviluppare sensibilità nel processo generativo dei dati consente a studentesse e studenti di inquadrare gli stessi nei contesti e processi di provenienza, di comprenderne le modalità di rilevazione che ne delimitano la portata, comprendendone il significato effettivo. Gli studenti sperimenteranno l'osservazione immediata di informazioni numeriche evitando interpretazioni di superficie, per riflettere l'effettiva provenienza, affinando così strategie e stili atti ad evitare banalizzazioni. A supporto, saranno guidati a rinvenire questi tipi di informazioni nella comunicazione e a decodificarne le strategie di presentazione.
Autonomia di giudizio e senso critico saranno espressamente promosse sia nelle elaborazioni di dati sia nella comprensione approfondita dei rapporti statistici correnti, oltre che nei media. Tutto ciò sarà declinato sia nelle attività in aula o laboratorio informatico sia negli esami di profitto.
Abilità comunicative
L’acquisizione di abilità comunicative in termini quantitativi è cruciale nello spettro delle competenze dei laureati nelle scienze della comunicazione, sia in termini di comprensione piena della letteratura scientifica, che poggia ampiamente sulla validazione, sia per veicolare contenuti complessi, che si avvalgono di necessità di strumenti espressivi compositi. Si acquisirà l'abilità di esposizione di dati sintetici in cifre esprimendone contemporaneamente il correlato empirico, le definizioni e i metadati che ne chiariranno la portata propria evitando trappole ingenue distorsioni interpretative. Si eserciterà la scelta nell'esprimere fenomeni statistici in formati grafici, tabellari o verbali. Le attività in aula e gi esercizi individuali, discussi e rivisti nelle esercitazioni e nei momenti dedicati, consentiranno di consolidare queste forme comunicative, che saranno oggetto di valutazione nelle prove d'esame.
Capacità di apprendimento
La struttura didattica del corso si inserisce nella prospettiva del corso di laurea, tesa a promuovere uno stile di apprendimento permanente, auto ed eterodiretto, volto all'accrescimento delle conoscenze e delle competenze utili per una proficua costruzione di un bagaglio di sapere e saper fare, nei percorsi universitari e lavorativo. La prosecuzione della formazione accademica si indirizza ai sistemi informativi per l’informazione e alle discipline umanistiche evidence-based. L’autonomia e la solidità delle capacità di apprendimento verranno seguite nello svolgimento di attività individuali e di gruppo, per essere quindi accertate nelle prove finali.
Contenuti sintetici
Il corso fornisce gli strumenti teorici ed analitici per l’accesso e la rielaborazione delle informazioni quantitative e quali-quantitative. I metodi di produzione dei dati sono affrontati alle statistiche ufficiali nazionali come parte della rete Eurostat e quindi estese alle fonti parallele e ai Big Data. L’operazionalizzazione dei concetti e dei fenomeni in variabili, il riconoscimento dei relativi metodi di misura sono illustrati con riferimento a rilevazioni su temi multidisciplinari, in primo luogo di altri insegnamenti del corso di laurea.
Si promuove l’acquisizione autonoma e personale di adeguate chiavi di lettura e di linee guida nella comprensione dell’informazione e del ragionamento statistico-computazionale, sia nell’apprendimento di tecniche quantitative di base, sia nell’accesso ai risultati di indagini e alla loro disseminazione tramite i diversi media. La distinzione fra statistica descrittiva e statistica inferenziale include rudimenti di inferenza da esperimento statistico. Inoltre, si affronta il contesto dei dati testuali e delle reti sociali.
Programma esteso
- La terminologia statistica.
- Tipi di dati.
- Classificazione delle fonti statistiche.
- Le scale di misura.
- La raccolta dei dati.
- Le fonti statistiche ufficiali. Tipologie di indagini.
- La qualità dei dati: concetti e definizioni.
- Strategie di campionamento. Alcuni problemi di campionamento nella ricerca sociale.
- Aspetti di base della costruzione e somministrazione del questionario.
- Cenni alle tecniche di scaling.
- Visualizzazione dei dati.
- Misure di sintesi della distribuzione. Le medie di posizione e analitiche. La variabilità.
- La forma della distribuzione. Asimmetria e curtosi.
- Confronti fra grandezze. Rapporti e indici. Indicatori compositi.
- Elementi di probabilità. Distribuzione normale come distribuzione notevole.
- Verifica di ipotesi per l’eguaglianza delle medie.
- Analisi bivariata: contingenza, cograduazione e correlazione.
- La verifica di ipotesi nell’analisi bivariata.
- Cenni a text analitics e reti sociali.
Prerequisiti
Matematica: competenze comuni alle scuole secondarie di primo grado.
Informatica: si richiedono le competenze stabilite dal corso di Informatica (corso obbligatorio del primo semestre).
La revisione delle conoscenze di base, informatiche e matematiche, consentirà di attivare attività di recupero, ove necessario.
Metodi didattici
Insegnamento in blended learning con differenti modalità didattiche:
- 5 lezioni da 2 ore in presenza in modalità erogativa, con apertura all’interazione con gli studenti per incentivare la comprensione degli argomenti;
- 5 lezioni da 2 ore da remoto in modalità erogativa sui concetti di base della disciplina;
- 9 lezioni da 2 ore svolte in modalità interattiva da remoto, con applicazioni e con analisi dei siti di statistica ufficiale;
- 9 esercitazioni con applicazioni informatiche da 2 ore in modalità interattiva in presenza.
Il corso si articola in lezioni teoriche sulla metodologia statistica, esercitazioni applicative ed attività on line.
La metodologia statistica si sviluppa secondo due moduli tematici. Il primo modulo riguarda le conoscenze teoriche, esposte privilegiando la comprensione dei concetti e la congruenza del ragionamento analitico, con particolare attenzione all'alle specificità dell'indagine psico-sociale. Le esercitazioni nelle aule informatizzate traducono sistematicamente i concetti metodologici nel correlato applicativo, così da contestualizzare le informazioni acquisite, mediante l’uso di analitici preferibilmente open source per il computo statistico. Le esercitazioni in aule informatizzate sono tutte frontali in presenza, così come le lezioni teoriche di inizio e fine corso, mentre le rimanenti lezioni sono frontali da remoto.
Il secondo modulo tematico affronta le questioni metodologiche pertinenti i dati disponibili, a partire da quelli ufficiali. Vengono esplorati i siti dell’Istat nella rete dell'Eurostat, articolati in diversi ambiti disciplinari. Si risale alla documentazione on line relativa, con particolare attenzione alla metadatazione e alla qualità dei dati. Questo modulo si svolge in attività on line, nella forma di lezioni frontali in streaming per l'inquadramento metodologico, di attività hands-on con assistenza della docente e del/la tutor in merito all'esplorazione dei siti ufficiali.
Una sezione dell'attività on line consiste in attività di gruppo, esercizi e simulazioni ad accesso libero, predisposte sulla piattaforma didattica, atte a a compendiare i due moduli, collocando le misure apprese a livello metodologico nel quadro dell'informazione statistica fruibile correntemente. Sotto il profilo didattico, l'acquisizione di questa competenza valorizza la discussione dell’informazione numerica fornita dai media, anche nel confronto con le statistiche ufficiali. La discussione avviene in gruppi in base alle tematiche di interesse accademico.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La prova finale è solo scritta e si articola in un project work e in un esame su piattaforma Moodle. Non sono previste prove in itinere.
Il project work, di seguito progetto, consiste nella riflessione e analisi critica su un argomento indagabile dalla metodologia statistica degli enti preposti. La disponibilità dei dati ufficiali viene identificata nei metodi, nella metadatazione, la delimitazione semantica, quindi viene confrontata criticamente con l'informazione corrente dei media, sullo stesso ambito tematico. In questa sezione della prova finale si valutano le competenze di riconoscimento dei fondamenti teorici della statistica descrittiva nella disseminazione informativa quantitativa, di lettura corretta dell'informazione stessa alla luce di modi e strumenti di rilevazione, delle modalità espositive ottimali per una comprensione adeguata. Oltre le caratteristiche metodologiche di riferimento, ai candidati e alle candidate è richiesta la caratterizzazione originale del fenomeno, la produzione la comparazione critica dell'uso dei dati ufficiali nell'informazione corrente. Il testo adottato fornisce informazioni specifiche in merito. Il progetto concorre al voto finale nella misura del 35%.
La prova informatizzata su Moodle consiste in un'analisi statistica di base completa dei due momenti descrittivo e inferenziale, su di un file di dati a simulazione di una rilevazione. Si tratta di problemi il cui svolgimento richiede la conoscenza dei metodi e la loro applicazione con software, con risposte chiuse, Vero/Falso, a risposta multipla e con produzione di grafici. Alcune domande conclusive sul metodo, a risposta multiple, accertano la capacità di orientamento in relazione al quesito. Questa sezione dell'esame richiede competenza nell'ambito del riconoscimento delle grandezze e delle possibilità risolutive in termini statistici-computazionali. La prova informatizzata su Moodle concorre al voto finale nella misura del 65%.
Testi di riferimento
- Iezzi, Domenica Fioredistella, (2024) Dai dati alla conoscenza. Statistica per le decisioni. Roma: Carocci.
- Sitologia e materiale uteriore indicato dalla docente.
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare il/la docente per concordare la possibilità di studiare su una bibliografia in lingua inglese e/o la possibilità di sostenere l'esame in inglese.
Sustainable Development Goals
Learning area
2: Psychosocial aspects underlying communication.
Learning objectives
Knowledge and understanding
The course faces the task of objective information in data driven opinions and decisions, generating knowledge from data. Students deepen epistemological processes to express abstract concepts into variables, through the operationalization of the latter into statistical measures. Statistical phenomena are illustrated and understood in the two disciplinary branches of the discipline, descriptive statistics and inference, in the framework of quantitative synthesis of behavioral and psychosocial events. Statistical data are investigated information into their multidimensional informative traits. Access to and navigation into different statistical sources: official, parallel and Big Data. Their metadata are decoded and the system of quality validation is analyzed, with particular attention to the European Statistical System.
Applying knowledge and understanding
Statistical knowledge is permanently applied in an interdisciplinary perspective, in order to enable students to recognize and integrate data with other informative sources. Competencies apply to a twofold applicative context. In the first place, knowledge previously acquired on data collection, questionnaires and surveys are turned into reasoned performance of data analysis in particular with open source packages. Computation or estimation of statistical measures by means of software strengthen mastery in use of the different statistical measures, thanks to the reasoned elaboration and the critical interpretation of results.
In the second place, pondering data dissemination as current informative production enables to overcome epidermal approaches to quantitative information thanks to the systematic retrieval of statistical premises and practices apt to identify key elements for quantitative assessment of phenomena and situations.
Making judgements
Ability in self-directed judgment and critical reasoning in processing the mass of current data in science and information at large represents a fundamental driving force in modern communication, composed of multiple languages including quantitative values. Fine-tuning sensitiveness in generative data processes upgrades students to contextualization, to clarify background, to grasp collection procedures that shape their reach, mastering their full meaning. Students experiment the quick observation of numeric information, avoiding superficial interpretations, assessing their true background, developing strategies and styles for eluding trivialities. To this respect, they will be guided to search for these very types of information in current communication and to decipher presentation options.
Self-directed judgment ad critical sense will be openly encouraged both in data analysis and in understanding official reports, in addition to media, during the various activities during the course and in final exams.
Communication skills
Empowering quantitative communication skills is crucial in the framework of graduation, both for a full mastery of results from the scientific literature, largely based on empirical validation, and for expressing complex messages, necessarily differentiating languages. Expressing synthetical numerical data will go hand in hand with the ability to describe their empirical meaning, definitions and metadata in order to clarify their reach and avoid naive traps. The practice in choosing how to express statistical phenomena will rely on graphs, tabs or narratives. Activities in the classroom and individual exercises, discussed and rehearsed in dedicated moments, will allow to reinforce these communicative forms, assessed during final exams.
Learning skills
The didactic framework of the course aligns with the course of study, directed to acquire a lifelong learning, both self- and hetero-directed, to increase knowledge and skills useful for theoretical and practical purposes, at university and in the workplace. This approach allows to pursue further academic paths both in information technology for communication and communication social studies evidence-based. The sound acquisition of learning skills will be monitored during personal involvement in individual and group activities and finally assessed during final examinations.
Contents
The course provides students with theoretical and analytical tools for processing quantitative and qualitative-quantitative information. Data production methods are addressed to official national statistics as part of the Eurostat network and then extended to parallel sources and Big Data. The operationalization of abstract concepts and phenomena in variables, the recognition of the related measurement methods are illustrated with reference to surveys on multidisciplinary topics, primarily other courses of the degree course.
The autonomous and personal acquisition of adequate reading keys and guidelines in the understanding of information and statistical-computational reasoning is promoted, both in the learning of basic quantitative techniques and in accessing the results of investigations and their dissemination through different media. The distinction between descriptive statistics and inferential statistics includes rudiments of inference from statistical experiments. Furthermore, the context of textual data and social networks is addressed.
Detailed program
- Statistical terminology.
- Types of data.
- Classification of statistical sources.
- Measurement scales.
- Data collection.
- Official statistical sources. Types of surveys.
- Data quality: concepts and definitions.
- Sampling strategies. Some sampling issues in social research.
- Basic aspects of questionnaire and aits dministration.
- Notes on scaling techniques.
- Data visualization.
- Distribution measures. Position and analytical means. Variability.
- The shape of the distribution. Asymmetry and kurtosis.
- Comparisons between quantities. Ratios and indexes. Composite indicators.
- Elements of probability. Normal distribution as a significant distribution.
- Hypothesis testing for the equality of means.
- Bivariate analysis: contingency, cogradation and correlation.
- Hypothesis testing in bivariate analysis.
- Notes on text analytics and social networks.
Prerequisites
Base math: high school commonly shared knowledge.
Informatics: competencies related to the first-semester course are required. Specific mathematics and/or informatics support paths will be devised when needed.
Teaching methods
The course is in blended learning with different teaching methods:
- 5-hour frontal lessons in didactic method, with planned interaction when assessing full understanding of new topics;
- 5 2-hour streaming in didactic method, with illustration of topics;
- 9 2-hour streaming interactive lessons, with applications and analysis of official statistics websites and related production;
- 9 2-hour on-site exrcize in informatic labs for software interactive application.
The first module develops along with two thematic modules. The first one concerns statistical methodology, with emphasis on the meaning and the rationale at the basis of analytical concepts, with specific attention to psycho-social topics. Computer-assisted practice transpose systematically this knowledge into applications, so as to set them into their context., by means of IBM Spss software together with open-source packages for statistical computation. All computer-assisted practice are frontal and in person, as well as first and last theoretical lessons, while the other theoretical ones are frontal in streaming.
Mastering access to official statistics is at the core of the second thematic module, with Istat as a node of the Eurostat network, together with their open database. Official data are widely explored with reference to the pertaining disciplinary fields. Accessing the official statistical website, students practice how to retrieve the online documentation of interest, data quality assurance and metadata. Web conferences face the methodological aspects of official data, while hands-on activities allow navigating official data portals.
A section of the online activities consists of teamwork, exercises and simulations freely accessible on the e-learning platform, with the aim of harmonising the two modules. namely setting theoretical knowledge into the current publicly available data information. From the teaching point of view, mastering this competence enables to debate the huge data flow coming from all media, also in the light of the official statistical production. This debate takes place in groups of students based on issues and topics at the base of their academic interest.
Assessment methods
The assessment is strictly written and is composed of a project workand in a computer exam on Moodle platform, with no intermediate tests.
The project work , henceforth project, consists of an inspection and a critical analysis on a topic investigated by means of the statistical methods of designated institutions, where each student develops a communication scheme of a topic. Availability of data and related database from official statistical institutes are reckoned in terms of methods and metadata. Then the chosen official statistical topic is critically compared with current general information on the matter. This exam section assesses competencies in identifying fundamentals of descriptive statistics in the quantitative informative dissemination, of its unbiased reading in the light of modes and collection instruments, of the optimal communication strategies. Besides the pertaining methodological aspects, students are required to provide, as original contributions, a concise representation of issues, an infographic and a critical comparison of the use of data in current information. The project provides 35% of finale grade.
The computerised exam on Moodle platform consists of a comprehensive basic statistical analysis, both descriptive and inferential, on a data set that simulates a simple real survey. The step-by-step solution to the problem is performed by means of IBM Spss and it requires the mastery of both the theoretical statistical fundamentals and the basic software functions. These problems, developed in an organic sequence, are answered with numerical closed, True/False, multiple-choice quizzes and graphs. Some mutiple-choice questions, with some highlights on key methodological aspects, complement the exam. This section of the exam calls for competence in the conceptual understanding and the problem-solving attitude on bth theoretical and computational ground. The computerised exam on Moodle platform provides 65% of finale grade.
Textbooks and Reading Materials
- Iezzi, Domenica Fioredistella, (2024) Dai dati alla conoscenza. Statistica per le decisioni. Roma: Carocci.
- Websites and additional learning material as indicated by instructors.
Although this course is held in Italian, for Erasmus students, course material is available also in English, and students can sit the exam in English if they wish.
Sustainable Development Goals
Staff
-
Franca Crippa
