ID:
508815
Durata (ore):
40
CFU:
6
SSD:
SOCIOLOGIA DEI PROCESSI CULTURALI E COMUNICATIVI
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (24/02/2025 - 30/05/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Alla fine di questo corso lo studente sarà in grado di:
• Comprendere il ruolo centrale giocato dai big data e dai digital methods nelle pratiche del giornalismo contemporaneo;
• Identificare le principali opportunità e sfide poste da dati e metodi digitali nel campo del giornalismo;
• Disegnare, pianificare e presentare un progetto di ricerca basato su dati e metodi digitali per fini giornalistici.
• Comprendere il ruolo centrale giocato dai big data e dai digital methods nelle pratiche del giornalismo contemporaneo;
• Identificare le principali opportunità e sfide poste da dati e metodi digitali nel campo del giornalismo;
• Disegnare, pianificare e presentare un progetto di ricerca basato su dati e metodi digitali per fini giornalistici.
Prerequisiti
Agli studenti di questo corso è richiesta un’adeguata conoscenza della metodologia della ricerca sociale.
Metodi didattici
Il corso prevede un mix di lezioni frontali, esempi, esercizi pratici, discussioni collettive e attività di e-learning. Il corso prevede anche l’intervento di esperti in ambito di giornalismo digitale.
Nell'ambito del progetto di didattica innovativa, l'Ateneo prevede l'applicazione di modalità di didattica inclusiva rivolte a particolari categorie di studenti.
Al seguente link https://portale.unipv.it/it/didattica/servizi-lo-studente/modalita-didattiche-inclusive, si possono trovare tutte le informazioni utili: tipologie di studenti cui la normativa si applica, attività loro dedicate e procedura da utilizzare per certificare l'appartenenza ad una delle categorie interessate.
Nell'ambito del progetto di didattica innovativa, l'Ateneo prevede l'applicazione di modalità di didattica inclusiva rivolte a particolari categorie di studenti.
Al seguente link https://portale.unipv.it/it/didattica/servizi-lo-studente/modalita-didattiche-inclusive, si possono trovare tutte le informazioni utili: tipologie di studenti cui la normativa si applica, attività loro dedicate e procedura da utilizzare per certificare l'appartenenza ad una delle categorie interessate.
Verifica Apprendimento
Lavoro di gruppo/Esame Orale
Gli studenti impossibilitati a seguire le lezioni (es. studenti parte dell'iniziativa "modalità didattiche inclusive"), possono contattare direttamente il docente del corso (Prof. Alessandro Caliandro: alessandro.caliandro@unipv.it) per concordare il programma d’esame (ovvero, testi da studiare e format dell’esame (es. tesina ad hoc)).
N.B. Gli studenti ‘impossibilitati a seguire le lezioni (es. studenti parte dell'iniziativa "modalità didattiche inclusive") non equivalgono agli ‘studenti non frequentanti’: sarà l’ufficio UOC (Carriere e concorsi del personale docente) a comunicare al docente la lista degli studenti ‘impossibilitati a seguire le lezioni’.
Gli studenti impossibilitati a seguire le lezioni (es. studenti parte dell'iniziativa "modalità didattiche inclusive"), possono contattare direttamente il docente del corso (Prof. Alessandro Caliandro: alessandro.caliandro@unipv.it) per concordare il programma d’esame (ovvero, testi da studiare e format dell’esame (es. tesina ad hoc)).
N.B. Gli studenti ‘impossibilitati a seguire le lezioni (es. studenti parte dell'iniziativa "modalità didattiche inclusive") non equivalgono agli ‘studenti non frequentanti’: sarà l’ufficio UOC (Carriere e concorsi del personale docente) a comunicare al docente la lista degli studenti ‘impossibilitati a seguire le lezioni’.
Testi
Bibliografia per frequentanti: materiali e dispense forniti a lezione.
Bibliografia per non frequentanti: si vedano i materiali didattici previsti per l'esame orale
Bibliografia per non frequentanti: si vedano i materiali didattici previsti per l'esame orale
Contenuti
Il presente corso di Giornalismo Digitale si configura, principalmente, come un corso di data journalism. I big data ed i digital methods sono ormai diventati parte integrate delle pratiche giornalistiche contemporanee. Sempre di più giornalisti e testate si affidano a dati e metodi digitali sia per costruire il loro articoli (es. tweet, post di Instagram, sentiment analysis, data visualisation, ecc.) che per comprendere fenomeni sociali emergenti (es. fake news, bots, censura, gig economy, ecc.). Per tanto il corso si propone di fornire agli studenti un indispensabile toolkit metodologico e concettuale utile a sfruttare le potenzialità dei big data e dei metodi digitali, ovvero a raccogliere, analizzare e interpretare i dati digitali per fini di data journalism.
I principali argomenti trattati nel corso saranno: data journalism, big data, digital methods, algoritmi, query design, data scraping and API calling, basic social network analysis, content analysis for digital media
I principali argomenti trattati nel corso saranno: data journalism, big data, digital methods, algoritmi, query design, data scraping and API calling, basic social network analysis, content analysis for digital media
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Per i frequentanti è previsto un lavoro di gruppo ed un test orale.
Per i non frequentanti è previsto un esame orale basato sul seguente programma:
1. Caliandro A. & A. Gandini (2019), Metodi Digitali per le Scienze Sociali, Carocci, Roma.
2. Gray, J, Bounegru, L & Chambers, L (eds) 2012, The Data Journalism Handbook. Disponibile a questo link: https://datajournalism.com/read/handbook/one, solo Introduzione
3. Bounegru et al. (2018). A Field Guide to ’Fake News' and Other Information Disorders. Amsterdam: Public Data Lab. Disponibile a questo link: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3097666. Introduction + Chapter 5
4. I seguenti 3 articoli:
a. Lewis S. et al. (2013). Content analysis in an era of big data: A hybrid approach to computational and manual methods. Journal of broadcasting & electronic media, 57(1), 34-52. Disponibile su Kiro (vedi Week 1)
b. Duffy, A., & Ang, P. H. (2019). Digital journalism: defined, refined, or re-defined. Digital Journalism, 7(3), 378-385. Disponibile su Kiro (vedi Week 1)
c. Tandoc Jr, E. C., Lim, Z. W., & Ling, R. (2018). Defining “fake news” A typology of scholarly definitions. Digital journalism, 6(2), 137-153. Disponibile su Kiro (vedi Week 2)
Per i non frequentanti è previsto un esame orale basato sul seguente programma:
1. Caliandro A. & A. Gandini (2019), Metodi Digitali per le Scienze Sociali, Carocci, Roma.
2. Gray, J, Bounegru, L & Chambers, L (eds) 2012, The Data Journalism Handbook. Disponibile a questo link: https://datajournalism.com/read/handbook/one, solo Introduzione
3. Bounegru et al. (2018). A Field Guide to ’Fake News' and Other Information Disorders. Amsterdam: Public Data Lab. Disponibile a questo link: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3097666. Introduction + Chapter 5
4. I seguenti 3 articoli:
a. Lewis S. et al. (2013). Content analysis in an era of big data: A hybrid approach to computational and manual methods. Journal of broadcasting & electronic media, 57(1), 34-52. Disponibile su Kiro (vedi Week 1)
b. Duffy, A., & Ang, P. H. (2019). Digital journalism: defined, refined, or re-defined. Digital Journalism, 7(3), 378-385. Disponibile su Kiro (vedi Week 1)
c. Tandoc Jr, E. C., Lim, Z. W., & Ling, R. (2018). Defining “fake news” A typology of scholarly definitions. Digital journalism, 6(2), 137-153. Disponibile su Kiro (vedi Week 2)
Corsi
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COMUNICAZIONE DIGITALE
Laurea Magistrale
2 anni
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