Il corso illustrerà i seguenti contenuti didattici al fine del raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: introduzione ai riferimenti paradigmatici della ricerca nelle scienze sociali, con particolare attenzione agli approcci quantitativi (standard) e qualitativi (non-standard); gli elementi e le procedure per la strutturazione e la definizione delle fasi della ricerca, dalla problematizzazione alla costruzione del disegno di ricerca e alla scelta delle tecniche di rilevazione dei dati empirici.
Verranno approfondite le metodologie di indagine campionaria, dalla formulazione delle ipotesi alla definizione dei concetti chiave e delle variabili, fino alla costruzione del questionario e alla valutazione degli errori di rilevazione, dell’attendibilità e della validità delle misurazioni. Saranno trattate le tecniche di scaling, tra cui la scala di Likert, lo scalogramma di Guttman, il differenziale semantico e il test sociometrico, con riferimento ai concetti di unidimensionalità e multidimensionalità.
Il corso affronterà inoltre i metodi di raccolta dati basati sull’osservazione naturalistica e partecipante, analizzandone applicazioni e procedure, nonché le tecniche di rilevazione attraverso l’interrogazione, con particolare attenzione alle diverse tipologie di intervista e alle modalità di conduzione.
Sul versante dell’analisi dei dati, verranno esplorate le principali metodologie per l’analisi qualitativa, tra cui l’approccio fenomenologico, l’interazionismo simbolico e la grounded theory. Saranno inoltre approfondite le più recenti evoluzioni della ricerca sociale nello spazio digitale, con particolare attenzione all’etnografia digitale e all’analisi delle reti sociali (Social Network Analysis).
Infine, il corso introdurrà le nuove prospettive metodologiche legate all’uso dell’intelligenza artificiale e dei big data nella ricerca sociale, evidenziando le opportunità offerte dall’analisi automatizzata dei dati testuali e visuali, nonché le sfide epistemologiche e metodologiche connesse all’integrazione di queste tecnologie nei processi di ricerca empirica.

Contenuti Didattici
In relazione agli obiettivi conoscitivi delineati, il corso si articola in quattro moduli:
1. Introduzione alla ricerca sociale
Il primo modulo affronta le basi epistemologiche e metodologiche della ricerca sociale, analizzando le principali prospettive teoriche sulla conoscibilità della realtà sociale. Verranno esaminati i paradigmi di riferimento, dalle radici positiviste alle prospettive costruttiviste, evidenziando le implicazioni metodologiche di ciascun approccio.
Saranno analizzati i diversi modelli di ricerca in relazione a: l’impostazione del disegno di ricerca e il rapporto tra ricercatore e oggetto di studio; la logica delle fasi di ricerca, dalla problematizzazione alla raccolta e analisi dei dati; la scelta delle tecniche di rilevazione e la presentazione dei risultati.
2. Metodi e tecniche della ricerca sociale
Il secondo modulo approfondisce le principali tecniche di indagine utilizzate nelle scienze sociali, illustrando le loro applicazioni, vantaggi e limiti metodologici.
L’indagine campionaria
- Strutturazione del disegno di ricerca
- Operazionalizzazione dei concetti e costruzione delle variabili
- Costruzione e validazione del questionario
- Tecniche di campionamento e somministrazione
- Errori di rilevazione, attendibilità e validità delle misurazioni
Tecniche di misurazione e scaling
- Scala di Likert
- Scalogramma di Guttman
- Differenziale semantico
- Test sociometrico
- Unidimensionalità e multidimensionalità delle scale
Osservazione partecipante e non partecipante
- Principi teorici e applicazioni nella ricerca sociale
- Tecniche di osservazione e registrazione dati
- Analisi e interpretazione dei dati qualitativi
Rilevazione tramite interrogazione
- Tipologie di intervista: strutturata, semi-strutturata e libera
- L’intervista biografica e il focus group
- Modalità di conduzione e analisi dei dati derivanti dalle interviste
Social Data Science e ricerca nello spazio digitale
Il terzo modulo esplora l’uso della data science per l’analisi dei fenomeni sociali nel contesto digitale. Verranno introdotti i fondamenti teorici degli internet studies e le implicazioni metodologiche della ricerca online.
Si analizzeranno le fasi della ricerca empirica nello spazio digitale, affrontando questioni etiche e deontologiche legate alla raccolta e all’uso dei dati personali.
Saranno approfondite diverse tecniche di analisi computazionale applicate alla ricerca sociale, tra cui:
- Web survey e focus group online
- Osservazione digitale ed etnografia online
- Web scraping e analisi automatica dei testi
- Social Network Analysis: strumenti per l’analisi delle reti digitali
Big Data e Intelligenza Artificiale nella ricerca sociale:
- opportunità e sfide metodologiche nell’uso di dati di larga scala
- implicazioni epistemologiche dell’automazione nella ricerca empirica