CORSI

Prima settimana

lunedì 26 agosto ore 10.00 - venerdì 30 agosto ore 18.00

Opzione A:

Analisi fattoriale e analisi delle componenti principali.

Alberto Marradi (Emerito, Università di Firenze)

Programma del corso

Il corso inizierà con una breve presentazione di una ricerca comparata italo-argentina, i cui dati (4mila casi italiani e 2.200 casi argentini) verranno preliminarmente inviati agli iscritti. Dopo una descrizione (con esempi) delle due tecniche e delle differenze fra loro, il docente mostrerà alcuni esempi di come procedere nelle varie fasi dell'analisi. I partecipanti (divisi in piccoli gruppi spontanei) saranno quindi invitati ad applicare, sotto la guida del docente l'analisi delle componenti principali ad una batteria di scale cardinali presente in ambi i questionari, al fine di individuare le dimensioni concettuali sottostanti alle risposte degli intervistati. Ogni gruppo sceglierà se lavorare sui dati argentini o su quelli italiani. Le dimensioni estratte nelle due matrici saranno commentate separatamente e poi comparate per individuare affinità e differenze tra le due culture. I file saranno già presenti sui PC a disposizione dei partecipanti.


Letture consigliate

Di Franco G. e Marradi A. (2003) Analisi fattoriale e analisi in componenti principali. Bonanno: Acireale-Roma.

Di Franco G. e Marradi A. (2013) Factor analysis and principal component analysis. FrancoAngeli, Milano.

Opzione B:

Online Research Methods. Come fare ricerca sociale online.

Felice Addeo (Ricercatore, Università di Salerno)

Programma del corso

La comunicazione mediata dal computer (CMC) è stata progressivamente incorporata all’interno di ogni aspetto della vita umana: le persone utilizzano quotidianamente social network, app di messaggistica e altre forme di comunicazione online per esprimere identità, condividere informazioni, idee, valori, costruire reti di relazioni e conoscenza. La vita sociale è stata letteralmente invasa da Internet: gli individui frequentano spazi online per connettersi con altri individui, aderiscono a community per esprimere e condividere interessi, valori, passioni.

La distinzione tra vita sociale online e vita sociale offline è, dunque, divenuta progressivamente più labile, dal momento che i confini tra le due sfere risultano sempre più vaghi e sfumati.

Internet diventa essenziale per comprendere fenomeni diversificati e complesse questioni sociali. Esso può essere considerato come un vasto archivio di informazioni con cui i ricercatori devono confrontarsi. Per tali ragioni, la maggior parte degli studiosi nelle scienze sociali ritiene che, per comprendere adeguatamente la società attuale, sia necessario includere le varie forme di CMC all’interno dei propri percorsi di ricerca, sviluppando tecniche e approcci di ricerca innovativi e specifici. Inoltre, secondo alcuni autori, la ricerca sociale sul/con il Web costituirebbe di fatto un nuovo paradigma nella ricerca sociale, questo anche grazie alla introduzione di nuove forme di dati, ovvero i Big Data.

Da queste riflessioni nasce la duplice necessita, da un lato, di ridefinire metodi e tecniche tradizionali per adattarli al nuovo contesto culturale e sociale, dall’altro, di creare e sviluppare approcci di ricerca nuovi ed espressamente pensati per raccogliere e analizzare la mole di informazioni rinvenibile online. La ricerca mediata dal web ha così trasformato il modo in cui i ricercatori praticano metodi di ricerca tradizionali da creare una nuova prospettiva metodologica: gli Online Research Methods, ovvero l’eterogeneo insieme di metodi e tecniche per fare ricerca su e con il Web.

Il corso presenterà i principali approcci di ricerca afferenti agli Online Research Methods, mettendone in risalto gli ambiti di applicazione, le potenzialità e i limiti. Le lezioni saranno corredate da esempi tratti da ricerche svolte dal docente e da esercitazioni pratiche.


Indice sintetico degli argomenti

1. Introduzione agli Online Research Methods
2. Come condurre una Online Survey
3. Come analizzare le informazioni dei Social Network: la Online Content Analysis
4. L’approccio netnografico 5. Studi di caso ed esercitazioni pratiche.


Letture consigliate

Di Franco G. (2001) EDS: esplorare, descrivere e sintetizzare i dati. Guida pratica all'analisi dei dati nella ricerca sociale. Milano: Franco Angeli.

Roberts, S., Snee, H., Hine, C., Morey, Y., Watson, H. (Eds.) (2016) Digital Methods for Social Science. London: Palgrave Macmillan.

Natale P. e Airoldi M. (2017) Web & Social Media. Le tecniche di analisi. Sant’Arcangelo di Romagna: Maggioli Editore.

Opzione C:

Social Research Methods on Sports. Come fare ricerca empirica sullo sport.

Mehmet Erdem Delice (Dottorando Università di Salerno)

Negli ultimi anni, la popolarità dello sport ha travalicato i confini della vita quotidiana, affermandosi in ambito scientifico come oggetto di ricerca in vari settori disciplinari: dalla medicina all’economia, dalla psicologia alla sociologia. Gli sviluppi più interessanti, probabilmente, si sono avuti grazie all’applicazione di tecniche statistiche allo studio delle discipline sportive di squadra; dagli albori della Sabermetrica fino ai moderni sviluppi degli Sport Analytics e della Data Envelopment Analysis, l’analisi statistica delle attività sportive sta trovando ampio riscontro nella comunità scientifica.

Il corso ha come obiettivo illustrare come impostare e condurre una ricerca empirica standard (quantitativa) avente per oggetto tematiche legate allo sport nell’ambito delle discipline sociali ed economiche.

Il corso si articolerà in due parti: nella prima verrà illustrato i principali riferimenti teorici alla base degli Sport Studies nella ricerca sociale; nella seconda parte verranno illustrati metodi e tecniche per realizzare una ricerca empirica con un approccio standard e analizzarne i risultati con l’ausilio della statistica.


I temi trattati saranno i seguenti:

1. Introduzione agli Sport Studies
2. Gli approcci metodologici negli Sport Studies
3. Impostare il disegno della ricerca negli Sport Studies: dagli obiettivi cognitivi alla scelta del metodo
4. La raccolta delle informazioni: quali tecniche scegliere
5. Come analizzare i dati raccolti con tecniche di analisi statistica
6. Illustrazione di studi di caso ed esercitazioni pratiche.

 

Letture consigliate

Coakley J. e Dunning E. (2000) Handbook of Sport Studies. Thousands Oak: Sage.

Gratton C. e Jones I. (2010) Research Methods for Sport Studies. New York: Routledge.



Seconda settimana

lunedì 2 settembre ore 10.00 - venerdì 6 settembre ore 18.00

Opzione A:

Tutti redigono questionari. Siamo sicuri di saperlo fare?

Alberto Marradi (Emerito, Università di Firenze)

Di solito i questionari che si vedono in giro sono costruiti in uno di questi due modi:

- o copiando l'ultimo questionario americano (le traduzioni sono rigorosamente letterali, ignorando le differenze culturali fra i due paesi).

- o inserendo tutte le domande che vengono in mente, spesso alla rinfusa: ne esce un questionario di dimensioni oceaniche (persino con 300 domande).

Disegnare (sì, proprio disegnare) una mappa dei concetti è l'antidoto a queste malattie. I suoi effetti benefici sono due: eliminare le domande magari carine ma che non servono a nulla in sede di analisi dei dati, e ed evitare che il ricercatore sbatta la testa nel muro perché nel questionario non è stata inserita una domanda che risulta essenziale per estrarre senso da questo o quel diagramma o tabella.

Per di più, disegnare quel genere di mappa è un'eccellente ginnastica mentale, con ricadute benefiche sulla salute mentale come ogni forma di ginnastica.

Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze metodologiche e gli accorgimenti necessari per la costruzione di un efficace questionario strutturato da usare nella ricerca di tipo standard. Nel corso verranno illustrate le nefaste conseguenze di alcuni errori strutturali di chi costruisce questionari chiusi senza avere idee chiare sui requisiti dello strumento concettuale per il quale si costruisce un questionario chiuso: tra queste nefaste conseguenze, categorie non mutuamente esclusive, vettori indeterminati, vettori di lunghezza diversa da caso a caso, e così via. Particolare attenzione verrà dedicata ai nonsense che si costruiscono inevitabilmente adottando la tecnica americana che risolve formalmente la faccenda delle risposte multiple.

Verranno evidenziati gli errori di ogni genere sistematicamente commessi da tutti quelli (e sono tantissimi) che redigono questionari senza avere la minima esperienza di come si svolge un’intervista (di presenza o telefonica) né dei problemi che si incontrano nell’analizzare i dati raccolti. In altre parole: i cattivi questionari sono tutti figli della parcellizzazione del lavoro nei gruppi di ricerca.

Come sempre nella nostra Scuola, le esercitazioni pratiche in piccoli gruppi, e le successive correzioni, serviranno a fissare bene nella mente gli errori da evitare e le buone pratiche da riprodurre quando vi toccherà redigere un questionario dopo la scuola.


Indice sintetico degli argomenti

Introduzione: a caccia di errori in alcuni questionari. Vediamo chi ne pesca di più. Segue il corso vero e proprio:

1. Errori strutturali a livello di vettore e di intera matrice
2. Errori tecnici (numero eccessivo di domande, di alternative, sequenze errate, etc.)
3. Difetti semantici
4. Errori grafici
5. Difetti nel rapporto con l’intervistato
6 Errori specifici dei questionari telefonici

 

Letture consigliate

Fideli R. e Marradi A. (1996) L'intervista in Enciclopedia delle Scienze Sociali, vol. V. pp.71-82, Roma, Istituto della Enciclopedia Italiana. Scaricabile in rtf o pdf da http://www.me-teor.it/oper_marradi_ital.html

Marradi A. (1990) Fedeltà di un dato, affidabilità di una definizione operativa, in “Rassegna Italiana di Sociologia”, XXXI, 1, pp. 55-96. Scaricabile in rtf o pdf da http://www.me-teor.it/oper_marradi_ital.html

Pitrone M.C. (2009) Domande e risposte. Lo studio dell'opinione pubblica nella ricerca sociale. FrancoAngeli, Milano.

Opzione B:

Progettare un'indagine: il disegno di ricerca dalla scrivania al campo.

Gabriella Punziano (Ricercatrice Università Federico II di Napoli)

Nella ricerca sociale si è soliti immaginare la struttura della propria ricerca come un percorso più o meno lineare a seconda dell’approccio metodologico che lo guida, per l’appunto un disegno di ricerca. Questo rappresenta l’insieme delle decisioni che il ricercatore è spinto a prendere prima di avviare la fase di ‘campo’ ovvero prima di avviare la raccolta delle informazioni utili a rispondere alle sue domande conoscitive. Il disegno di ricerca, pertanto, si configura come una progettazione preliminare dell’intera indagine diventando così imprescindibile, qualunque sia l’orientamento o l’approccio dello studio condotto.

Il disegno di ricerca sarà lo strumento centrale sul quale si lavorerà, scomponendolo in tutte le parti costituenti ed esplorandole attraverso prospettive differenti. Si partirà dalla definizione della domanda conoscitiva passando per la delimitazione del contesto, l’operativizzazione dei concetti e la delimitazione delle dimensioni di indagine, la selezione delle unità di anali, il tipo di dati da analizzare, la definizione degli strumenti per la raccolta delle informazioni e il ruolo del ricercatore, l’organizzazione delle informazioni e la prefigurazione dei tipi di analisi possibili.

Con questo corso si intende fornire le fondamentali nozioni per la costruzione consapevole di percorsi di ricerca e per dominare i processi di scelta di fronte ai quali il ricercatore sociale è posto ogni qual volta produce conoscenza attraverso la ricerca. Saranno, inoltre, messe in discussione le classiche distinzioni della ricerca sociale, largamente dominata dagli approcci standard e non standard (qualitativo e quantitativo), introducendo i Mixed Methods al fine di scardinare queste dicotomie tradizionali e guardare alla ricerca come un continuum sul quale il ricercatore è chiamato a fare le sue scelte. L’approccio Mixed Methods nasce con l’auspicio di divenire la terza via nelle scienze sociali rispetto alla dicotomia quantità-qualità, proponendo l’adozione di diversi approcci e metodi d’analisi, non come loro semplice somma, ma all’interno di un approccio integrato alla realtà indagata. Un atteggiamento anti-dualistico che consente di riconoscere un’ampia varietà di posizioni e disegni possibili.

Il corso prevede accanto alle lezioni frontali anche momenti dedicati ad esercitazioni volte a testare le abilità acquisite e a rafforzare nella pratica le nozioni acquisite in via teorica.


Indice sintetico degli argomenti

1. Introduzione al disegno di ricerca: struttura e componenti.
2. Dalle dicotomie alle tricotomie di scelta
3. Esempi di disegni da diverse prospettive
4. Questione di scelta: prima redazione di un disegno
5. Impariamo dalle correzioni: la ridefinizione di una struttura di indagine.


Letture consigliate

Amaturo, E. e Punziano G. (2016) I Mixed Methods nella Ricerca Sociale. Carocci, Roma.

Caputo, A., Felaco, C. e Punziano, G. (2017), La ricerca trasversale e longitudinale nelle scienze sociali. FrancoAngeli, Milano. [cap. 1]

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications. [cap. 1]

Opzione C:

I modelli di regressione nella ricerca sociale.

Felice Addeo (Ricercatore, Università di Salerno)
Fabrizio Martire (Professore Associato Università Sapienza di Roma)

Il corso si propone di introdurre gli studenti ai modelli di regressione nelle scienze sociali, approfondendo la regressione lineare multipla - cioè con più di due variabili indipendenti, cardinali, ordinali o categoriali - e quella logistica, una delle tecniche più diffuse nello studio delle relazioni che coinvolgono le variabili categoriali.

La regressione multipla lineare è l’approccio statistico più usato nella pratica comune di ricerca per interpretare fenomeni complessi in cui sono coinvolte più variabili indipendenti e una variabile dipendente. Con quest’approccio si può dare risposta ad interrogativi come: Quali sono i fattori che promuovono la Coesione Sociale in una Nazione? Quali aspetti influenzano il comportamento d’acquisto online dei consumatori? La scolarizzazione, il capitale sociale e la familiarità con stranieri contribuiscono a ridurre l’intolleranza verso gli immigrati?

La regressione multipla, inoltre, è anche uno dei passaggi chiave per accedere a tecniche più complesse, come i modelli di equazione strutturale.

La regressione logistica consente di applicare lo studio della regressione lineare multipla quando la variabile dipendente è una categoriale dicotomica, ovvero ha due categorie che usualmente rappresentano i possibili valori o esiti di una serie di fattori (efficacia/inefficacia di una cura medica; successo/insuccesso di una campagna di marketing; fallimento/sopravvivenza di un istituto di credito; fallimento/successo di un intervento pubblico in un determinato settore, e così via).

Durante le lezioni si darà maggiore enfasi agli aspetti applicativi dei modelli di regressione rispetto alle formalizzazioni matematiche e statistiche. Ampio spazio sarà dato, inoltre, alle applicazioni pratiche dei modelli di regressione in sociologia e in economia, con esempi tratti da ricerche empiriche effettivamente svolte in questi settori.

Il corso alternerà lezioni frontali ad esercitazioni pratiche svolte con l’ausilio dei più diffusi software statistici.


Indice sintetico degli argomenti

1. Introduzione all’analisi multivariata nella ricerca sociale
2. La regressione lineare semplice
3. Il modello di regressione lineare multipla
4. Il modello di regressione logistica
5. Illustrazione di studi di caso ed esercitazioni pratiche.


Letture consigliate

Corbetta P.G. (1992) Metodi di analisi multivariata per le scienze sociali. Il Mulino, Bologna.

Di Franco G. (2011) Tecniche e modelli di analisi multivariata. FrancoAngeli, Milano.

Martire F. (2013) La regressione logistica e i modelli log-lineari nella ricerca sociale. FrancoAngeli, Milano.



COSTI
Anche quest’anno sono previsti prezzi scontati in base al mese di iscrizione:
prima ti iscrivi, più risparmi sulla quota d’iscrizione!


Quota iscrizione per una settimana:

entro il 15 luglio
80,00 €
dopo il 15 luglio
100,00 €
Quota iscrizione per due settimane:

entro il 15 luglio
100,00 €
dopo il 15 luglio
120,00 €

La quota di iscrizione andrà all'associazione Paideia a copertura delle spese di viaggio e soggiorno dei docenti e dei membri dello staff della scuola, che prestano tutti la loro opera gratuitamente. Tutti i partecipanti sono coperti da un'assicurazione.


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