Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1 module among the following (1st year: Big Data epistemology and Social research; 2nd year: Cybercrime, Data protection in business organizations, Comparative and Transnational Law & Technology)2 courses among the following (1st year: Business analytics, Digital Marketing and market research; 2nd year: Logistics, Operations & Supply Chain, Digital transformation and IT change, Statistical methods for Business intelligence)2 courses among the following (1st year: Complex systems and social physics, Discrete Optimization and Decision Making, 2nd year: Statistical models for Data Science, Continuous Optimization for Data Science, Network science and econophysics, Marketing research for agrifood and natural resources)2 courses among the following (1st year: Data Visualisation, Data Security & Privacy, Statistical learning, Mining Massive Dataset, 2nd year: Machine Learning for Data Science)Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Social research (2021/2022)
Codice insegnamento
4S009087
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SPS/07 - SOCIOLOGIA GENERALE
Periodo
Secondo semestre dal 7 mar 2022 al 10 giu 2022.
Obiettivi formativi
L'insegnamento intende offrire agli studenti una panoramica dei principali paradigmi della ricerca sociale, allo scopo di identificare le soluzioni prospettate da tali paradigmi per le questioni ontologica, epistemologica e metodologica connesse alla ricerca sociale. L'insegnamento è finalizzato, inoltre, a fornire agli studenti un inquadramento generale delle principali tecniche di ricerca quantitative e qualitative, collegandole agli specifici interrogativi di ricerca rispetto ai quali la loro applicazione è particolarmente pertinente. Infine, l’insegnamento intende fornire una presentazione delle tecniche di Social Network Analysis (SNA), allo scopo di formare gli studenti rispetto all'analisi relazionale della realtà sociale. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: -saper identificare la strategia di ricerca sociale più efficace per affrontare un problema conoscitivo -essere in grado di utilizzare, con competenza e proprietà di linguaggio, le tecniche di Social Network Analysis (SNA), finalizzandole alla definizione operativa della realtà sociale come reticolo di relazioni e all’identificazione dei meccanismi che in essa hanno luogo.
Programma
Il corso fornirà agli studenti la capacità apprendere e di applicare il metodo di ricerca qualitativa, le tecniche di ricerca quantitativa e la SNA nell’ambito della ricerca sociale.
Il programma è diviso nei seguenti moduli:
Ricerca qualitativa
Ricerca quantitativa
SNA
Big data and ricerca sociale
I singoli metodi di ricerca saranno trattati da un punto di vista teorico e pratico, sperimentando anche la loro applicazione riferendosi a specifici casi di ricerca empirica.
Per l’applicazione pratica si ricorrerà all’impiego di alcuni dei principali software, specifici per ogni metodo di ricerca, e diffusi nell’ambito della ricerca sociale.
Il corso combinerà lezioni frontali e attività di elaborazione di dati e interpretazione dei risultati.
Bibliografia
Modalità d'esame
La valutazione finale è il risultato di tre elementi:
(1) Attività pratica di analisi dei dati e interpretazione dei risultati (30%)
(2) Un elaborato scritto di analisi di dati (min 2000 parole) (30%)
(3) Esame orale (40%)
