Laurea magistrale in Comunicazione pubblica e d'impresa (Università degli Studi di Milano)
Questo insegnamento introduce le principali tematiche legate all'analisi di grosse moli di dati. Il corso, tenuto in lingua inglese, è diviso in due moduli: big data (BD) e digital methods (DM).
Lingua
Le lezioni sono in inglese.
Orari del corso
Le lezioni si svolgeranno presso l'Edificio 1 di via Conservatorio, secondo il seguente orario provvisorio:
| Giorno | Ora | Luogo |
|---|---|---|
| mercoledì | 8:30 - 10:30 | aula 26 (DM) |
| giovedì | 8:30 - 12:30 | aula 26 (BD) |
| venerdì | 8:30 - 10:30 | aula 26 (DM) |
Eventuali variazioni rispetto al calendario pianificato verranno comunicate in aula e pubblicizzate nel paragrafo Avvisi di questa pagina.
Ricevimento studenti
Su appuntamento, stanza 5015 del Dipartimento di Informatica.
È possibile contattare il docente tramite posta elettronica, avendo cura di leggere preventivamente la guida predisposta dal Prof. Sebastiano Vigna e di specificare chiaramente nell'oggetto del messaggio il nome dell'insegnamento e l'anno accademico. In particolare, si invitano gli studenti a usare sempre come mittente l'indirizzo fornito loro dall'Ateneo (basato cioè sul dominio studenti.unimi.it) firmando con nome, cognome e matricola e ricordando che i tempi di risposta possono variare in funzione degli impegni del docente.
Materiale didattico
Il modulo BD è basato sui seguenti libri: Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier, Big data – A revolution that will transform how we live, work, and think, Aemon Dolan, 2013 (ISBN:978-0-544-00269-2), e Bernard Marr, Big data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance, Wiley, 2015 (ISBN:978-1-118-96583-2)
Il modulo DM è invece basato sul seguente materiale: Rogers, R. 2013. Digital Methods, Cambridge, The MIT Press; Hine, C. 2015. Ethnography for the Internet: Embedded, Embodied and Everyday, London Bloomsbury; materiale addizionale comunicato a lezione. È consigliata la frequenza in aula utilizzando un laptop, e si raccomanda caldamente di apprendere le basi del package Digital Methods Initiative tools e di scaricare il software libero Gephi. Agli studenti non frequentanti è richiesto di prepararsi anche sul libro Kozinets, R.V. 2010. Netnography: Doing Ethnographic Research Online. Los Angeles: Sage.
Programma
Modulo BD: panoramica del mondo «big data»; analisi del fenomeno «big data»; analizzare grosse moli di dati; data science: un esempio; lavorare con dati incoerenti; cercare correlazioni tra i dati; il fenomeno della «datafication»; il valore dei dati; rischi legati al fenomeno «big data»; possibili evoluzioni del fenomeno «big data». Modulo DM: big data (opportunities and constrains); digital methods; ethnography of the Internet; netnography; digital ethnography; etnomining and short-term ethnography; useful heuristics; data collection tools; coding/programming scrapers; sentiment analysis; content analysis; quali-quantitative text analysis; online network analysis; introduction to Gephi; digital identity analysis; twitter analysis; data visualization; research design.
Calendario delle lezioni
Modalità d'esame
L'esame consiste a scelta in: i) una prova orale sul contenuto dei moduli BD e DM, ii) due tesine, una per ciascun modulo e iii) una tesina che combini i contenuti dei due moduli.