A.A. 2016-2017 (CPM – Data Journalism)

I suoni e il rumore nell’era dei big data

Obiettivo dell’insegnamento è favorire la riflessione sulle implicazioni tecniche, socio-politiche, culturali ed etiche del paradigma dei big data, ovvero le grandi aggregazioni di dati che fluiscono in tempo reale da molteplici fonti e accompagnano la vita sociale in tutti i suoi ambiti.

Il corso è articolato in due parti: una introduttiva e una di approfondimento.

 

  1. Introduzione

La parte introduttiva (6 lezioni, per un totale di 12 ore) esplora la natura del fenomeno e le sue radici storiche, evidenziando i fattori che ne determinano la pervasività. In particolare sono presi in considerazione quattro domini applicativi nei quali il paradigma dei big data sta abilitando i cambiamenti più significativi:

  • Informazione e giornalismo
  • Marketing e pubblicità
  • Finanza
  • Bioinformatica, medicina e farmaceutica

 

  1. Approfondimento

La parte di approfondimento (12 lezioni, per un totale di 24 ore) si organizza intorno a due ambiti tematici specifici, corrispondenti ad altrettanti moduli: Big data e responsive advertising e Data journalism. In entrambi i casi è prevista l’alternanza di lezioni frontali, testimonianze di esperti di settore ed esercitazioni.

 

2.1 Big data e responsive advertising

Il modulo Big data e responsive advertising (6 lezioni, per un totale di 12 ore) è dedicato all’esplorazione degli scenari contemporanei della comunicazione di marca e dello storytelling, nei quali i big data giocano un duplice ruolo. Da un lato la mole di dati sui comportamenti umani consente di sviluppare “big storytelling out of big data”. Dall’altro la quantità di dati raccolti permette di verificare in tempo reale l’efficacia dei contenuti narrativi, e quindi di correggerli “live”, con l’obiettivo di affinare narrazioni sempre più rilevanti per le persone.

Il modulo trova la sua ideale integrazione con l’insegnamento di Storytelling curato dal professor Andrea Fontana.

3 lezioni del modulo, per un totale di 6 ore, prevedono la partecipazione di Paolo Guglielmoni, visiting scholar all’Università di Cambridge, saggista e traduttore, copywriter, ex direttore creativo in Leo Burnett, cofondatore di hungryideas, la prima storytelling factory in Italia.

Il modulo sarà articolato in cinque momenti:

  • Cornice teorica
  • Presentazione di alcuni casi di studio
  • Attività di “reverse case study” (gli studenti saranno stimolati a ricostruire retrospettivamente la teoria a partire dai casi di studio)
  • Esercitazione (agli studenti, divisi in 3-4 gruppi, sarà passato un brief con lo scopo di stimolarli a ragionare in forma di “percorso narrativo multi-canale e multi-livello”)
  • Discussione finale e ricapitolazione teorica di quanto messo in pratica

 

2.2 Data journalism

Il modulo Data journalism (6 lezioni, per un totale di 12 ore) è dedicato alle innovazioni nei metodi e negli strumenti del lavoro di ricerca e di inchiesta giornalistica dopo la rivoluzione digitale. L’ipertrofia crescente nella produzione e nella disponibilità di informazioni, accelerata dall’avvento dei contenuti generati dagli utenti e combinata alla grande capacità di profilazione, che rimane invece appannaggio di grandi organizzazioni e specialisti, contribuisce a disegnare la sfida oggi forse più affascinante e saliente per giornalisti e comunicatori: riuscire a distinguere i suoni significativi, il segnale portante dal rumore di fondo dei big data.

Il modulo trova la sua ideale integrazione con l’insegnamento di Giornalismo curato dal professor Alessandro Dell’Orto.

3 lezioni del modulo, per un totale di 6 ore, prevedono la partecipazione di Barbara Sgarzi, giornalista professionista, membro di ONA (Online News Association), autrice di saggi e manuali, docente di digital writing, digital storytelling e comunicazione online per Sissa School di Trieste, Master di giornalismo dell’Università Statale di Milano, Master in editoria dell’Associazione Italiana Editori e Master in Digital marketing del Sole 24 ore.

Si approfondiranno questi punti: Data journalism: dai dati alla notizia, la costruzione del “fatto” | Data journalism: fact checking, notizie false e opinione pubblica digitale | Data mining: network, database, collaborazione e sistemi complessi | Big data storytelling: infografiche, storify, raccontare i dati | Machine-written news, automated story selection.

 

Modalità di partecipazione

Dato il carattere seminariale/laboratoriale del corso la frequenza delle lezioni è obbligatoria. La partecipazione al corso prevede la realizzazione di progetti/prodotti/relazioni che saranno parte integrante della valutazione.

 

Bibliografia

  • -Dominique Cardon, À quoi revent les algorithmes, Parigi, Seuil, 2015 (trad. it. Che cosa sognano gli algoritmi. Le nostre vite al tempo dei big data, Milano, Mondadori, 2016)
  • Eli Parisier, The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You, New York, Penguin, 2011 (trad. it. Il filtro. Quello che internet ci nasconde, Milano, Il Saggiatore, 2012)
  • Executive Office of the President, Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values, The White House, 2014
  • John Mair, Richard Lance Keebe (a cura di), Data Journalism: Mapping the Future, Bury St Edmunds, Abramis, 2014
  • Amit Datta, Michael Carl Tschantz, Anupam Datta, Automated Experiments on Ad Privacy Settings, in “Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2015”, 2015 (1), 92–112
  • Frank Pasquale, The Secret Algorithms That Control Money and Information, Harvard, Harvard University Press, 2015

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Sede delle lezioni

Collegio Nuovo – Fondazione Sandra e Enea Mattei (Aula Magna multimediale), Via Abbiategrasso 404, Pavia.

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Calendario

Il corso, di 36 ore, si svolgerà da ottobre a dicembre 2016, secondo il seguente calendario di massima:

Introduzione

  • 3 ottobre 2016, ore 9-11 (Paolo Costa)
  • 10 ottobre 2016, ore 9-11 (Paolo Costa)
  • 12 ottobre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)
  • 17 ottobre 2016, ore 9-11 (Paolo Costa)
  • 19 ottobre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)

Big data e responsive advertising

  • 24 ottobre 2016, ore 9-11 (Paolo Guglielmoni)
  • 26 ottobre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)
  • 7 novembre 2016, ore 9-11 (Paolo Guglielmoni)
  • 9 novembre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)
  • 14 novembre 2016, ore 9-11 (Paolo Guglielmoni)
  • 16 novembre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)

Data journalism

  • 21 novembre 2016, ore 9-11 (Barbara Sgarzi)
  • 23 novembre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)
  • 28 novembre 2016, ore 9-11 (Barbara Sgarzi)
  • 30 novembre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)
  • 12 dicembre 2016, ore 9-11 (Barbara Sgarzi)
  • 14 dicembre 2016, ore 14-16 (Paolo Costa)

Conclusioni

  • 15 dicembre 2016, ore 9-11 (Paolo Costa)

 

Modalità d’esame e appelli

Aggiornato il 23 novembre 2016:

Come più volte accennato a lezione, ritengo di dover adattare le modalità d’esame alla situa- zione che si è determinata (presenza in aula superiore alle attese da un lato, elevato numero di non frequentanti dall’altro). Di seguito trovate le nuove regole definite.

Il candidato potrà – a sua scelta – optare per una delle seguenti soluzioni:

1. Esposizione dei contenuti del libro di Dominique Cardon, Che cosa sognano gli algoritmi. Le nostre vite al tempo dei big data, Milano, Mondadori, 2016 (trad. di À quoi revent les algorithmes, Parigi, Seuil, 2015). Si tratterà di rispondere a due-tre domande sui contenuti del libro, nell’ambito di un colloquio di 20 minuti circa.

2. Esposizione dei contenuti delle lezioni (che – lo ricordo – saranno tutte videoregistrate e rese disponibili su Kiro), partendo da un tema scelto e approfondito dal candidato. Si chiede di presentare, anche con il supporto di strumenti multimediali come PowerPoint, Prezi o simili, il tema prescelto. Sarà valutata fra l’altro la capacità di integrare i contenuti presentati a lezione con approfondimenti autonomi e originali, partendo dalle risorse on- line e dalla bibliografia di approfondimento. Nel corso del colloquio, che durerà una ventina di minuti, il docente potrà rivolgere domande anche su altri temi trattati durante le lezioni e collegati a quello presentato dal candidato.

Benché mi sembri superfluo, aggiungo che non saranno fatte discriminazioni di sorta, per cui nessuna delle due opzioni è preferibile. L’importante è mostrare di avere compreso i temi del corso.

Sono previsti i seguenti appelli d’esame:

  • 17 gennaio 2017, con inizio alle ore 14:00
  • 7 febbraio 2017, con inizio alle ore 14:00
  • 21 febbraio 2017, con inizio alle ore 14:00
  • 6 giugno 2017, con inizio alle ore 9:00
  • 20 giugno 2017, con inizio alle ore 9:00

Gli studenti saranno interrogati rigorosamente nell’ordine di iscrizione online. Non è possibile fissare appelli straordinari oltre a quelli sopra indicati.

 

Sede e orario di ricevimento

Ricevo su appuntamento tutti i martedì, dalle 9 alle 10, presso lo Studio Ex Angelini (Dipartimento di Studi Politici e Sociali, primo piano). Il ricevimento è sospeso in occasione degli appelli d’esame e nel periodo delle lezioni. Eventuali variazioni di sede verranno tempestivamente comunicate. Si raccomanda in ogni caso di contattarmi preventivamente via email.

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