Al via seminario telematico su tecniche di computational social science. Sabato 24 aprile

Sabato 24 aprile, dalle 10 alle 12, nell’aula MS Teams (codice nza4nj8), il dott. Giulio Giacomo Cantone, dottorando di Sistemi complessi per le scienze fisiche, socio-economiche e della vita nell’Università di Catania, terrà il primo appuntamento del ciclo seminariale su “Tecniche di computational social science con R Studio”, nell’ambito del corso d’insegnamento “Tecniche e modelli di statistica multivariata” della prof.ssa Venera Tomaselli, afferente al corso di laurea magistrale in Sociologia delle reti, dell'informazione e dell'innovazione del Dsps dell’Ateneo.

Gli argomenti trattati nel primo incontro saranno l’introduzione a Tidy Verse, la costruzione di un algoritmo iterativo e l’interpretazione di un report statistico. Nei successivi appuntamenti (14, 15 e 27 maggio), si parlerà invece di Web Scraping con Rvest, Node-hunting con Selector Gadget, Data Collection: dall'algoritmo al database, come fare un accordo API con Twitter, Scraping con Twitter, Text mining con Tidy Text, visualizzazione dei dati e sviluppo di progetti di Data Science.

Obiettivo del ciclo è quello di illustrare alcune attività tipiche comuni a tutte le professioni attinenti a Data Science, quali le tecniche di gestione dei database, il filtraggio dell'informazione per grandi moli di dati e l'analisi di dati testuali e numerici. 

Fornendo un'introduzione ai mezzi essenziali della ricerca socio-computazionale, il ciclo di incontri intende stimolare gli studenti ad avviare attività di ricerca sia indipendente che di gruppo. L'introduzione alla ricerca con metodo computazionale è infatti un elemento formativo chiave nell'acquisizione di competenze professionalizzanti altamente richieste, senza snaturare il carattere trasversale ed universalista degli studi sociali. Il peculiare approccio "Social Science" presuppone, infatti, una competenza unica dello scienziato sociale dei dati: non solo l'analisi di grandi database, ma anche la preparazione metodologica nella progettazione della raccolta dati tramite "osservazione del mondo digitale".