Insegnamento DATA journalism in inglese

Nome del corso di laurea	Scienze della comunicazione
Codice insegnamento	A006386
Curriculum	Comune a tutti i curricula
Docente responsabile	Maria Giovanna Ranalli
Docenti	Maria Giovanna Ranalli
Ore	56 Ore - Maria Giovanna Ranalli
CFU	8
Regolamento	Coorte 2025
Erogato	Erogato nel 2026/27
Erogato altro regolamento
Attività	Affine/integrativa
Ambito	Attività formative affini o integrative
Settore	SECS-S/01
Anno	2
Periodo	Secondo Semestre
Tipo insegnamento	Opzionale (Optional)
Tipo attività	Attività formativa monodisciplinare
Lingua insegnamento	Inglese
Contenuti	1. Le fonti dei dati: statistica ufficiale, dati amministrativi, sondaggi di opinione. 2. Come interpretare i dati, ricostruire e valutare la qualità dei dati. 3. Analisi dei dati: come estrarre e sintetizzare informazione da fonti di dati micro e macro. 4. Laboratorio informatico per la visualizzazione dei dati.
Testi di riferimento	I testi sono gli stessi per studenti frequentanti e non frequentanti. White, Patrick. Straightforward statistics. Policy Press, 2023. Lohr, Sharon L. Measuring crime: Behind the statistics. CRC Press, 2019. https://data.europa.eu/apps/data-visualisation-guide/
Obiettivi formativi	L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le conoscenze e gli strumenti metodologici di base necessari per comprendere, interpretare e comunicare correttamente informazioni quantitative relative a fenomeni sociali ed economici. Particolare attenzione è dedicata alla capacità di valutare criticamente le fonti dei dati e la qualità dell’informazione statistica, nonché all’acquisizione di metodi e strumenti computazionali di base per l’analisi e la visualizzazione dei dati nel contesto della comunicazione e del data journalism. Le principali conoscenze acquisite riguarderanno: 1. Le principali fonti di dati utilizzate nell’analisi dei fenomeni sociali ed economici, con particolare riferimento alla statistica ufficiale, ai dati amministrativi, alle indagini campionarie, ai sondaggi di opinione e ai big data; 2. I concetti e gli strumenti di base necessari per interpretare i dati e valutarne criticamente qualità, affidabilità e limiti; 3. I principali metodi per organizzare, analizzare e sintetizzare informazioni provenienti da dati a livello micro e macro, attraverso tabulazioni, indicatori statistici e analisi dell’andamento dei fenomeni nel tempo; 4. I principi fondamentali della visualizzazione dei dati e della comunicazione efficace e rigorosa dell’informazione quantitativa. Le principali abilità (ossia le capacità di applicare le conoscenze acquisite) saranno: 1. Saper individuare e utilizzare fonti di dati appropriate rispetto a uno specifico problema informativo; 2. Saper leggere e interpretare criticamente dati, indicatori statistici, risultati di indagini e sondaggi, riconoscendone i principali limiti metodologici; 3. Saper utilizzare strumenti computazionali di base per organizzare, elaborare e analizzare dati in autonomia, individuando e sintetizzando le informazioni rilevanti; 4. Saper scegliere e realizzare rappresentazioni grafiche appropriate rispetto alla natura dei dati e al messaggio da comunicare; 5. Saper costruire e comunicare, in modo chiaro, trasparente e metodologicamente corretto, una narrazione basata sui dati. L’insegnamento, erogato interamente in lingua inglese, consentirà inoltre agli studenti di familiarizzare con la terminologia specialistica internazionale relativa all’analisi, alla visualizzazione e alla comunicazione dei dati e di sviluppare la capacità di comprendere e utilizzare fonti, strumenti e risorse in lingua inglese.
Prerequisiti	Non sono richieste conoscenze pregresse di statistica o di analisi dei dati. Tutti i concetti, i metodi e gli strumenti tecnici necessari per seguire il corso saranno introdotti durante le lezioni. La familiarità con alcune nozioni matematiche di base, quali proporzioni, percentuali e rappresentazione dei dati sul piano cartesiano, costituisce un prerequisito utile, ma non indispensabile.
Metodi didattici	L’insegnamento prevede lezioni frontali e attività di laboratorio informatico. Le lezioni introducono i concetti, i metodi e gli strumenti per l’analisi, la visualizzazione e la comunicazione dei dati, anche attraverso la discussione di casi ed esempi applicativi. Le attività di laboratorio sono finalizzate all’applicazione pratica dei metodi e degli strumenti presentati durante le lezioni, attraverso l’analisi e la visualizzazione di dati. Le slide utilizzate durante le lezioni, i casi pratici analizzati e i dati impiegati nelle lezioni e nelle attività di laboratorio sono messi a disposizione degli studenti sul sito web dell’insegnamento nella piattaforma Unistudium.
Altre informazioni	Il materiale didattico e le informazioni dettagliate relative all’organizzazione dell’insegnamento sono disponibili sul sito web del corso nella piattaforma Unistudium. Per gli studenti non frequentanti non è richiesta la partecipazione alle attività di laboratorio informatico. Gli studenti con disabilità e/o DSA sono invitati a contattare il docente all’inizio del corso, preferibilmente entro la prima settimana di lezione, al fine di concordare, nel rispetto delle procedure previste dall’Ateneo, le eventuali misure compensative e dispensative e le modalità didattiche più appropriate alle specifiche esigenze.
Modalità di verifica dell'apprendimento	Le modalità di verifica dell’apprendimento si differenziano tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti, in considerazione delle attività pratiche e di laboratorio svolte durante il corso. In entrambi i casi, le modalità di valutazione sono finalizzate ad accertare sia l’acquisizione delle conoscenze teoriche e metodologiche previste dagli obiettivi formativi, sia la capacità di applicarle autonomamente all’analisi, alla visualizzazione e alla comunicazione dei dati in situazioni riconducibili al data journalism. Studenti frequentanti Per gli studenti frequentanti, la valutazione si basa su due componenti: una serie di esercitazioni individuali (homework) svolte durante il corso e una prova orale finale basata sulla presentazione e discussione di un caso di studio. Gli homework sono assegnati in relazione alle attività svolte durante le lezioni e il laboratorio informatico e prevedono l’applicazione a dati reali o simulati dei metodi e degli strumenti introdotti nel corso. Le esercitazioni sono finalizzate a verificare progressivamente la capacità dello studente di reperire e organizzare i dati, valutarne le caratteristiche e la qualità, scegliere e applicare metodi di analisi appropriati, interpretare i risultati e rappresentare e comunicare correttamente l’informazione quantitativa. Nella valutazione degli homework si terrà conto della correttezza metodologica e tecnica delle soluzioni adottate, della capacità di interpretare criticamente i risultati, dell’appropriatezza delle modalità di visualizzazione e della chiarezza della comunicazione. Gli homework concorrono per il 60% alla determinazione del voto finale. La prova orale finale consiste nella presentazione e discussione di un caso di studio concordato con il docente e relativo a una situazione concreta di data journalism. Lo studente dovrà illustrare il problema affrontato, le fonti e i dati utilizzati, le scelte metodologiche effettuate, le modalità di analisi e visualizzazione adottate e le conclusioni che possono essere tratte dai risultati. La discussione comprende inoltre domande volte ad approfondire gli aspetti teorici e metodologici rilevanti per il caso esaminato. La prova ha una durata indicativa di 20–30 minuti. La prova finale è volta ad accertare sia la conoscenza e la comprensione dei concetti, dei metodi e degli strumenti presentati nel corso, sia la capacità di applicarli in autonomia a un problema concreto. Consente inoltre di valutare la capacità dello studente di interpretare criticamente dati e risultati, motivare le proprie scelte metodologiche e comunicare informazioni quantitative in modo chiaro, rigoroso e appropriato. Ai fini della valutazione saranno considerati la correttezza metodologica dell’analisi, la capacità di interpretazione critica, la consapevolezza dei limiti dei dati e dei metodi utilizzati, l’appropriatezza delle visualizzazioni, la capacità di argomentare le scelte effettuate e la chiarezza e proprietà di linguaggio nell’esposizione. La prova orale finale concorre per il 40% alla determinazione del voto finale. Il voto finale degli studenti frequentanti, espresso in trentesimi, è determinato dalla valutazione complessiva degli homework (60%) e della prova orale finale (40%). L’esame è superato con una valutazione complessiva pari o superiore a 18/30. La lode può essere attribuita agli studenti che dimostrino un’eccellente padronanza dei contenuti e degli strumenti del corso, elevata capacità di analisi critica e autonomia nell’applicazione dei metodi, nonché particolare chiarezza ed efficacia nella comunicazione dei risultati. Studenti non frequentanti Per gli studenti non frequentanti, la valutazione si basa su due componenti: un elaborato individuale relativo a un caso di studio e una prova orale finale. La partecipazione alle attività di laboratorio informatico non è richiesta. L’elaborato consiste nell’analisi autonoma di un caso di studio concordato con il docente e basato su dati reali o simulati. Lo studente dovrà individuare e descrivere le fonti e i dati utilizzati, valutarne le caratteristiche e gli eventuali limiti, applicare metodi di analisi appropriati, produrre rappresentazioni grafiche dei risultati e sintetizzare e comunicare le principali informazioni emerse dall’analisi. L’elaborato è finalizzato in particolare a verificare la capacità di applicare autonomamente le conoscenze e gli strumenti metodologici e computazionali acquisiti nello studio individuale a una situazione concreta di data journalism. Nella valutazione dell’elaborato si terrà conto della correttezza metodologica e tecnica dell’analisi, dell’appropriatezza delle scelte effettuate, della capacità di interpretare criticamente i risultati e riconoscere i limiti dei dati, della qualità e appropriatezza delle visualizzazioni e della chiarezza ed efficacia nella comunicazione dell’informazione quantitativa. L’elaborato concorre per il 40% alla determinazione del voto finale. La prova orale finale, della durata indicativa di 30–40 minuti, comprende la discussione dell’elaborato e quesiti relativi all’intero programma dell’insegnamento e ai materiali indicati per la preparazione dell’esame. La discussione dell’elaborato è finalizzata ad accertare la consapevolezza delle scelte metodologiche compiute dallo studente, la capacità di motivarle e di valutarne criticamente risultati e limiti. I quesiti relativi al programma sono finalizzati ad accertare la conoscenza e la comprensione dei concetti, delle fonti dei dati, delle metodologie e degli strumenti presentati nel corso, nonché la capacità di applicare tali conoscenze a problemi e situazioni concrete di analisi, visualizzazione e comunicazione dei dati. La valutazione della prova orale terrà conto del livello di conoscenza e comprensione dei contenuti del corso, della capacità di applicare le conoscenze acquisite e di collegare gli aspetti teorici e metodologici a situazioni concrete, della capacità di interpretazione critica dei dati, dell’autonomia di giudizio, della capacità di argomentare le scelte effettuate e della chiarezza e proprietà di linguaggio nell’esposizione. La prova orale concorre per il 60% alla determinazione del voto finale. Il voto finale degli studenti non frequentanti, espresso in trentesimi, è determinato dalla valutazione dell’elaborato individuale (40%) e della prova orale finale (60%). L’esame è superato con una valutazione complessiva pari o superiore a 18/30. La lode può essere attribuita in presenza di un’eccellente padronanza dei contenuti e degli strumenti del corso, accompagnata da elevata capacità di analisi critica, autonomia di giudizio e capacità di applicare in modo consapevole e argomentato le conoscenze acquisite.
Programma esteso	Il corso introduce gli studenti ai principi e agli strumenti fondamentali per la raccolta, l’interpretazione, l’analisi, la visualizzazione e la comunicazione dei dati nel contesto del data journalism. I contenuti teorici e metodologici saranno accompagnati dall’analisi di casi concreti e da attività pratiche di analisi e visualizzazione dei dati. 1. Data journalism e fonti dei dati Introduzione al data journalism e al ruolo dell’informazione quantitativa nella comunicazione dei fenomeni sociali ed economici. Dati, statistiche e indicatori. Principali tipologie e fonti di dati. Statistica ufficiale e open data. Dati amministrativi. Indagini campionarie e sondaggi di opinione. Nuove fonti digitali e big data. Dati a livello micro e macro. Individuazione e documentazione delle fonti. Metadati e informazioni necessarie per interpretare correttamente un dataset. 2. Interpretare e valutare criticamente i dati Come leggere una statistica e ricostruire il processo attraverso il quale è stata prodotta. Popolazione di riferimento, unità di analisi e definizione delle variabili. Concetti, definizioni operative e problemi di misurazione. Completezza e copertura dei dati. Dati mancanti. Campionamento e rappresentatività. Variabilità campionaria. Errori di misurazione e altre possibili fonti di errore. Confrontabilità dei dati nello spazio e nel tempo. Numeri assoluti, proporzioni, percentuali, rapporti e tassi. La scelta del denominatore. Variazioni assolute e relative. Interpretazione critica di statistiche e indicatori. Valutazione della qualità e dell’affidabilità dell’informazione quantitativa. Come individuare i limiti di un dato e verificare se una statistica supporta effettivamente le conclusioni che ne vengono tratte. Analisi critica di esempi tratti dai media e di casi reali, con particolare attenzione alle statistiche relative a fenomeni sociali. 3. Analizzare e sintetizzare i dati Introduzione all’analisi descrittiva dei dati. Tipi di variabili e livelli di misurazione. Distribuzioni di frequenza e tabelle. Frequenze assolute e relative. Tabelle a doppia entrata e analisi delle relazioni tra variabili. Misure di sintesi: media, mediana e altre misure di posizione; misure di variabilità. Distribuzioni e loro caratteristiche. Identificazione e interpretazione di valori anomali. Analisi di dati aggregati e disaggregati. Costruzione, lettura e confronto di indicatori. Confronti tra gruppi e territori. Analisi dell’evoluzione dei fenomeni nel tempo: serie temporali, variazioni, tendenze e confronti temporali. Interpretazione dei risultati e distinzione tra associazione e causalità. Individuazione delle informazioni rilevanti all’interno di un dataset e costruzione di una sintesi quantitativa adatta alla comunicazione giornalistica. 4. Visualizzazione e comunicazione dei dati Principi fondamentali della visualizzazione dei dati. Visualizzazione esplorativa e visualizzazione finalizzata alla comunicazione. Scelta della rappresentazione grafica in funzione del tipo di dato, della domanda informativa e del messaggio da comunicare. Costruzione e interpretazione dei principali tipi di grafico: grafici a barre, grafici a linee, grafici per rappresentare distribuzioni e relazioni tra variabili e altre rappresentazioni appropriate ai dati analizzati. Tabelle come strumento di comunicazione dell’informazione quantitativa. Elementi di una visualizzazione efficace: scale, assi, colori, etichette, titoli, annotazioni e gerarchia visiva. Errori comuni e visualizzazioni fuorvianti. Rapporto tra accuratezza, chiarezza ed efficacia comunicativa. Principi di accessibilità nella visualizzazione dei dati. Data storytelling: individuare il messaggio principale, integrare testo e rappresentazione grafica e costruire una narrazione basata sui dati. Trasparenza nella comunicazione: indicazione delle fonti, esplicitazione dei limiti dei dati e documentazione delle scelte effettuate nell’analisi. 5. Laboratorio informatico – solo per gli studenti frequentanti Per gli studenti frequentanti, le attività di laboratorio accompagnano i diversi argomenti del corso e sono finalizzate all’applicazione pratica dei concetti e dei metodi presentati durante le lezioni. La partecipazione alle attività di laboratorio non è richiesta agli studenti non frequentanti. Importazione e organizzazione dei dati. Controllo e preparazione dei dati per l’analisi. Produzione di statistiche descrittive e tabelle. Calcolo e confronto di indicatori. Analisi di dati cross-sectional e temporali. Realizzazione e personalizzazione di visualizzazioni. Scelta della rappresentazione più appropriata e costruzione di grafici finalizzati alla comunicazione. Le attività saranno svolte utilizzando dataset reali, con particolare attenzione a dati relativi a fenomeni sociali ed economici e a fonti di interesse per il data journalism. Attraverso esercitazioni e casi di studio, gli studenti saranno guidati lungo le diverse fasi del processo di lavoro: dalla formulazione di una domanda, all’individuazione e valutazione dei dati, alla loro analisi e visualizzazione, fino all’interpretazione e alla comunicazione dei risultati.
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile	L’insegnamento contribuisce agli Obiettivi 16 e 17 dell’Agenda 2030 attraverso lo sviluppo di competenze per l’accesso, la valutazione critica e la comunicazione trasparente dell’informazione quantitativa. Particolare attenzione è dedicata alla qualità, affidabilità e accessibilità dei dati, alla statistica ufficiale e agli open data, nonché alla corretta costruzione, interpretazione e comunicazione degli indicatori.