Programma del corso

La sociologia visuale esplora l'utilizzo delle immagini come strumento di indagine e rappresentazione delle dinamiche sociali.
La prima parte del corso si concentra su una presentazione della sociologia visuale e della sua storia. Verrà approfondito l’approccio partecipativo, che permette ai soggetti di contribuire attivamente nella produzione e interpretazione delle immagini, facilitando una comprensione più profonda delle loro esperienze e prospettive.
Verrà esaminato il concetto di riflessività, che riguarda la consapevolezza del ricercatore sulle proprie modalità di ricerca, influenze e pregiudizi. La riflessività aiuta a migliorare la qualità dell'analisi, invitando a una costante auto-riflessione durante l'uso delle immagini nella ricerca sociologica.
Durante il corso si metterà a confronto la sociologia tradizionale basata sulla scrittura con l'approccio visuale. I prodotti visuali possono avere una loro indipendenza? Possono sicuramente arricchire la narrazione sociologica, offrendo nuove prospettive e un linguaggio diverso per descrivere fenomeni sociali. Si discutono vantaggi e sfide di entrambi i metodi, analizzando come integrarli efficacemente.
Si approfondirà l'analisi critica delle immagini e il loro impatto sulle percezioni sociali. Le immagini vengono studiate da una prospettiva sociologica, esplorando come influenzano e riflettono la società. Anche la produzione di immagini da parte del ricercatore sarà affrontata durante il corso cercando di guidare le giovani ricercatrici e ricercatori nell’utilizzo di materiale visuale nella ricerca, documentando e analizzando fenomeni sociali.

Esercitazioni Pratiche

• Creazione di un Photoessay: Un esercizio pratico che guida nella selezione, organizzazione e presentazione di una serie di fotografie su un tema sociologico, con didascalie esplicative che forniscono contesto e analisi.
• Esercizi di Riflessività: Attività che promuovono la riflessione critica sull'uso delle immagini nella ricerca, migliorando la consapevolezza e l'interpretazione dei dati visuali.

Testi Consigliati (Open Source)

1. La ricerca visuale riflessiva tra produzione e ricezione: spunti dall'approccio culturale, Francesco Sacchetti
2. Fare Sociologia Visuale, a cura di Luisa Stagi, Luca Queirolo Palmas
3. Sociologie Visuelle et Filmique, a cura di Joyce Sebag, Jean-Pierre Durand, Christine Louveau, Luca Queirolo Palmas, Luisa Stagi
4. F. Sacchetti con A. Spreafico, M. Ciampi e B. Pentimalli (a cura di) numero monografico Sociologia, immagini e ricerca visuale, “SocietàMutamentoPolitica. Rivista Italiana di Sociologia”, Firenze University Press, Vol. 7, N. 14, 2016. Visualizza qui.

Ulteriori Fonti (Non Open Source)

• "Dimensioni visuali della pratica sociologica", a cura di F. Sacchetti e A. Spreafico, Teoria e Ricerca Sociale e Politica, Edizioni Altravista.

Programma del corso

Il corso si concentra sulla trasposizione digitale dell’etnografia, definita etnografia digitale o netnografia, un approccio non standard che consiste nell’osservazione prolungata nel tempo e più o meno partecipata delle discussioni e interazioni che si sviluppano in contesti digitali di diverso tipo al fine di pervenire a descrizioni profonde del punto di vista di particolari popolazioni, di interpretare fenomeni, pratiche, culture (thick description). Tuttavia, nel disegno di una ricerca netnografica differenze significative emergono in relazione al campo digitale (costituito sia da campi contestualizzati come blog, forum e community che da meta-campi, narrazioni decontestualizzate aggregate per tramite di hashtag o parole chiave), che in relazione all’accesso al campo (coperto o scoperto), al tipo di osservazione (più o meno partecipata) e all’analisi delle informazioni (analisi del contenuto VS ermeneutica). Il corso affronta sia le sfide metodologiche della trasposizione digitale che il disegno di una ricerca netnografica rivolgendosi a professionisti e ricercatori di varie discipline sociali - dalla sociologia alla ricerca di mercato, dalla antropologia alla ricerca sui media - interessati a comprendere e cogliere le possibilità e le sfide offerte all’etnografo dall’emergere di Internet e delle tecnologie 2.0.
Il corso avrà un carattere prettamente pratico ed applicativo: le lezioni frontali saranno continuamente integrate da esercitazioni individuali e di gruppo con simulazioni di ricerche o parti di ricerche volte alla definizione delle domande di ricerca a partire da un dato oggetto, alla delimitazione del campo digitale, alla scelta dell’accesso al campo e del tipo di osservazione più appropriata, delle strategie di raccolta delle informazioni e dell’analisi qualitativa delle stesse attraverso analisi del contenuto o il ricorso a operazioni concettuali di classificazione come tipologie e tassonomie.
Al termine del corso, gli allievi saranno in grado di progettare e sviluppare in autonomia uno studio
etnografico online.

Indice sintetico degli argomenti
Etnografia e netnografia
La ricerca sociale digitale
Il disegno di una ricerca netnografica

• Oggetti di studio netnografico
• Il campo digitale: tipi di campo e definizione del campo
• L’accesso al campo
• Tipi di osservazione digitale
• Il lurking: casi in cui è necessario
• La raccolta delle informazioni
• L’analisi delle informazioni

Aspetti etici e deontologici della ricerca

Letture consigliate

• Delli Paoli A. (2022) The potential of digital ethnography for sensitive topics and hidden population, Italian Sociological Review, 12, 729 – 747.
  
• Delli Paoli A., D’Auria V. (2021), Digital ethnography: a systematic literature review, Italian Sociological Review, 11(4S), 243-267.
  
• Delli Paoli A., Masullo G. (2022) The desexualization of society. A digital ethnography on the asexual community, Italian Journal of Sociology of Education, 14(3), 153-172.
  
• Delli Paoli, A. (2021), Ethnography from physical to digital contexts: principles and practices, In Punziano G., Delli Paoli A. (eds.), Handbook of Research on Advanced Research Methodologies for a Digital Society. IGI Global, pp. 196-216.
  
• Masullo G., Addeo F., Delli Paoli A. (2020) L'approccio etnografico e netnografico nelle scienze sociali: definizioni, strumenti, prospettive future. In Masullo G., Addeo F., Delli Paoli A. (a cura di), Etnografia e Netnografia. Riflessioni teoriche, sfide metodologiche ed esperienze di ricerca, Loffredo, pp. 27-57.
  
• Addeo F., Delli Paoli A., Esposito M., Bolcato M.Y. (2020), Doing Social Research on Online Communities: The Benefits of Netnography, Athens Journal of Social Sciences, 7(1): 9-38.

Programma del corso

Il corso ha l’obiettivo di illustrare agli studenti le principali tecniche di analisi multivariata dei dati nelle Scienze Sociali, con riferimento specifico a tre famiglie di tecniche: analisi in componenti principali e analisi fattoriale; analisi delle corrispondenze multiple; analisi dei gruppi (Cluster Analysis). Il focus sarà posto sulle applicazioni pratiche di queste tecniche, sottolineando come l'intelligenza artificiale (IA) possa essere integrata per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle analisi, ma anche riflettendo sui limiti e le sfide che l'uso dell'IA comporta. L'analisi in componenti principali e l'analisi fattoriale mirano a sintetizzare la varianza – e quindi l'informazione – di un insieme di variabili correlate in un numero ridotto di vettori, chiamati componenti o fattori. Queste tecniche, ampiamente utilizzate nella ricerca sociale, sono analoghe a molti degli algoritmi di riduzione dimensionale usati nell'IA. L'analisi delle corrispondenze multiple, adatta per variabili categoriali con significati autonomi, può essere considerata una trasposizione dell'analisi in componenti principali in questo specifico contesto di dati. L'analisi dei gruppi si concentra sulla creazione di classificazioni dei casi, utilizzando un set di variabili come criteri classificatori, trovando applicazione nella segmentazione di mercati nella ricerca di marketing. Nel corso si darà ampio risalto all'utilizzo dell'IA per l'applicazione di queste tecniche, esplorando come gli algoritmi avanzati possano facilitare l'analisi dei dati. Verranno discussi sia gli aspetti semantici ed applicativi che le formalizzazioni matematiche e statistiche, con esempi tratti da ricerche empiriche svolte in vari ambiti: sociologia, marketing, valutazione delle politiche pubbliche, educazione. Le lezioni alterneranno sessioni frontali ad esercitazioni pratiche svolte con l’ausilio di strumenti di IA.

Indice sintetico degli argomenti:
Principi di analisi Monovariata e Bivariata
Introduzione all’analisi multivariata
Le potenzialità dell’IA per l’analisi dei dati
Analisi in componenti principali e analisi fattoriale
Analisi delle corrispondenze multiple
Analisi dei gruppi (Cluster Analysis)

Questo corso permetterà agli studenti di acquisire competenze nell'uso dell'Intelligenza Artificiale per l'analisi multivariata dei dati nelle scienze sociali, fornendo strumenti pratici e teorici applicabili in vari ambiti. L'approccio bilanciato del corso mira a preparare gli studenti a sfruttare in modo responsabile e informato il potenziale dell'IA, mantenendo contemporaneamente un'attenzione critica verso i suoi limiti e le sue sfide.

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.