L'analisi dei dati nelle scienze al tempo dei big data del machine learning e dell'intelligenza artificiale
Authors:

Giovanni Di Franco

L'analisi dei dati nelle scienze al tempo dei big data del machine learning e dell'intelligenza artificiale

Il volume fornisce uno studio critico-metodologico dell’evoluzione dell’analisi dei dati avvenuta negli ultimi decenni fino all’attuale scena dominata dalle tecnologie digitali come i big data, il machine learning e la cosiddetta intelligenza artificiale. Dopo un confronto tra le “nuove tendenze” e i modelli di analisi dei dati tradizionali, il testo ipotizza alcune possibili applicazioni nell'ambito delle discipline sociologiche, evidenziando possibilità e limiti.

Pages: 216

ISBN: 9788835176428

Edition: in preparazione 1a edizione 2026

Publisher code: 119.1.12

Il volume fornisce uno studio critico-metodologico dell’evoluzione dell’analisi dei dati avvenuta negli ultimi decenni fino all’attuale scena dominata dalle tecnologie digitati come i big data, il machine learning e la cosiddetta intelligenza artificiale.
Le “nuove tendenze” vengono presentate e messe a confronto con le tecniche e i modelli di analisi dei dati tradizionali per fare emergere sia gli elementi di continuità sia quelli di discontinuità rispetto al passato. Nell’esposizione si farà riferimento alle piattaforme e ai linguaggi di programmazione oggi più usati e si illustreranno sinteticamente alcune applicazioni nell’ambito delle scienze sociali.
Nelle conclusioni si formulerà un bilancio delle possibili applicazioni per gli obiettivi di ricerca tipici delle discipline sociologiche evidenziandone possibilità e limiti.

Giovanni Di Franco insegna Metodologia e tecnica della ricerca sociale presso il Dipartimento di Scienze Sociale ed Economiche della Sapienza Università di Roma. È autore di: Introduzione alla sociologia empirica. Metodo e tecniche della ricerca sociale (2020), Tecniche e modelli di analisi multivariata dei dati. Nuova edizione ampliata e aggiornata (2017); I modelli di equazioni strutturali: concetti, strumenti e applicazioni (2016); Factor analysis and principal component analysis (2013 con Alberto Marradi); Dalla matrice dei dati all’analisi trivariata (2011); Il campionamento nelle scienze umane. Teoria e pratica (2010); L’analisi dei dati con Spss. Guida alla programmazione e alla sintassi dei comandi (2009); Corrispondenze multiple e altre tecniche multivariate per variabili categoriali (2006); L’analisi multivariata nelle scienze sociali (2003); EDS: esplorare, descrivere e sintetizzare i dati (2001). È curatore dei volumi Disuguaglianze intergenerazionali in Italia (2025), Giovani a tempo indeterminato. Valori e atteggiamenti dei giovani a Roma (2017); Il poliedro coesione sociale: analisi teorica ed empirica di un concetto sociologico (2014) e Far finta di essere sani. Valori e atteggiamenti dei giovani a Roma (2006).

Una breve nota bio-bibliografica

  • Dalla cultura analogica a quella digitale
  • L’attività di ricerca
  • L’esperienza didattica

La nuova retorica dei dati inizia con i Big data

  • I dati di ieri
  • L’analisi dei dati di ieri
  • I dati di oggi
  • Le differenze fra i dati di ieri e quelli di oggi
  • Dalla datamania alla datacrazia
  • I problemi metodologici della nuova fase

Reti neurali artificiali e machine learning

  • La rivoluzione delle reti neurali artificiali
  • Cosa è e come è fatta una rete neurale artificiale
  • I concetti e gli strumenti chiave delle reti neurali artificiali
  • Reti neurali artificiali e analisi dei dati
  • Intelligenza artificiale, machine learning e reti neurali artificiali

Intelligenza o intelligenze artificiale/i?

  • Definizioni di intelligenza artificiale
  • Le applicazioni dell’intelligenza artificiale debole
  • L’evoluzione dell’intelligenza artificiale
  • Etica e intelligenza artificiale
  • Intelligenza artificiale e società

Analisi dei dati e intelligenza artificiale

  • Primo esempio: analisi dei sondaggi elettorali in Italia
  • Secondo esempio: un’analisi dei campioni dei sondaggi
  • Terzo esempio: calcolare una media ponderata fra sondaggi condotti con tecniche diverse
  • Quarto esempio: un’analisi delle differenze strutturali nei sondaggi elettorali
  • Quinto esempio: un’analisi dell’astensionismo

Il futuro delle scienze sociali

  • Dalla nomofobia alla noiafobia?
  • L’integrazione fra la ricerca tradizionale e la ricerca digitale
  • Conclusioni provvisorie

Riferimenti bibliografici

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