Computational Social Science

Collana peer reviewd Collana peer reviewed

Direzione: Mara Maretti (Università degli Studi di Chieti-Pescara), Lara Fontanella (Università degli Studi di Chieti-Pescara)

Comitato editoriale:
Vanessa Russo e Annalina Sarra (Università degli Studi di Chieti-Pescara)

Comitato scientifico:
Davide Bennato (Università di Catania); Giovanni Boccia Artieri (Università di Urbino); Alessandro Canossa (Northeastern University, Boston); Guido Capanna Piscé (Università di Urbino); Davide Carbonai (Universidade Federal do Rio Grande do Sul); Paolo Caressa (Sapienza Università di Roma); Costantino Cipolla (Università di Bologna); Daniele Crespi (Lombardia Informatica S.p.A.); Fiorenza Deriu (Sapienza Università di Roma); Simone Di Zio (Università di Chieti-Pescara); Peter Dittrich (Friedrich-Schiller-Universität, Jena); Manuela Farinosi (Università di Udine); Fabio Giglietto (Università di Urbino); Giuseppe Giordano (Università di Salerno); Renato Grimaldi (Università di Torino); Stella Iezzi (Università Tor Vergata, Roma); Michele La Rocca (Università di Salerno); Marco Liverani (Università di Roma Tre); Maurizio Merico (Università di Salerno); Anna Monreale (Università degli Studi di Pisa); Sabrina Moretti (Università di Urbino); Mariella Nocenzi (Sapienza Università di Roma); Maurizio Parton (Università di Chieti-Pescara); Alessandro Pluchino (Università di Catania); Riccardo Prodam (UniCredit; University of California, Berkeley); Giancarlo Ragozini (Università di Napoli “Federico II”); Annarita Ricci (Università di Chieti-Pescara); Sara Romano (Università di Chieti-Pescara); Vanessa Russo (Università di Chieti-Pescara); Annalina Sarra (Università di Chieti-Pescara); Pietro Speroni di Fenizio (Università di Chieti-Pescara); Cathleen M. Stuetzer (Technische Universität Dresden); Prosperina Vitale (Università di Salerno).

La collana accoglie contributi di carattere interdisciplinare relativi al dibattito sul campo derivate dall’applicazione di metodi innovativi di ricerca e pratiche di uso dei Big Data, con un’attenzione particolare alle tematiche epistemologiche, metodologiche e politiche di gestione dei contenuti digitali.
Secondo la letteratura internazionale è possibile definire la scienza sociale computazionale come una disciplina che sfrutta la capacità di vasti set di Big Data per analizzare le interazioni umane al fine di definire prospettive qualitativamente nuove sul comportamento collettivo, in un approccio interdisciplinare che comprende sociologia, statistica, informatica, psicologia, diritto, matematica e fisica teorica.
La ricerca sociale computazionale, basandosi sull’analisi delle tracce digitali delle attività online, l’analisi dei network sociali, le fonti aperte digitali, la simulazione sociale attraverso modelli computazionali, rappresenta uno strumento proficuo per l’analisi del mutamento sociale. In tale direzione essa ha già prodotto, negli ultimi dieci anni, moltissimi contributi che confermano la rivoluzione metodologica in atto.
All’interno di questa cornice e in considerazione della crescente consapevolezza della comunità scientifica internazionale di quanto la ricerca sociale debba passare necessariamente per un utilizzo attivo delle tecnologie dell’informazione, la collana ha quindi come obiettivo principale la costituzione di uno spazio di discussione epistemologica, ontologica e metodologica interdisciplinare nel quale poter raccogliere, valutare e catalogare i contributi specifici dell’analisi computazionale.

I volumi pubblicati, in lingua italiana o inglese, sono sottoposti alla valutazione anonima di almeno due referees esperti nei settori scientifico-disciplinari della matematica, della sociologia, della statistica, della fisica teorica, del diritto, dell’informatica e della psicologia.

La ricerca ha estratto dal catalogo un solo titolo.
 
  Titolo Tipologia
La ricerca sociale nello spazio digitale  La ricerca sociale nello spazio digitale
Mara Maretti, Lara Fontanella (268.2)
Il volume ha l’obiettivo di addivenire a una definizione teorica e operativa del campo del Social Data Science, secondo una prospettiva sociologica e attraverso apporti multidisciplinari. Il libro offre al lettore gli strumenti per interpretare lo spazio digitale, arrivando a un’introduzione operativa al nuovo paradigma del Social Data Science, ed entra poi nello specifico dei segmenti di ricerca e delle applicazioni tipiche della Computational Social Research.
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