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 riferimento agli approcci quantitativi o standard e qualitativi o non-standard; gli elementi e le procedure per la strutturazione e la definizione delle fasi della ricerca: problematizzazione, definizione del disegno della ricerca e scelta delle tecniche per la rilevazione dei dati empirici; l’indagine campionaria: dalla teoria alle ipotesi, i concetti chiave, le variabili, il piano di campionamento, la costruzione del questionario, errori di rilevazione, attendibilità e validità; le tecniche delle scale: la scala di Likert, lo scalogramma di Guttman, il differenziale semantico, il test sociometrico, unidimensionalità e multidimensionalità; l’osservazione naturalistica e osservazione partecipante: applicazioni e procedure; la rilevazione attraverso l’interrogazione: tipologie di intervista e modalità di conduzione; l’analisi dei dati qualitativi: l’approccio fenomenologico, l’interazionaismo simbolico e la grounded theory; etnografia digitale; social network analysis; big data.

In relazione agli obiettivi conoscitivi da raggiungere e in precedenza illustrati, il corso si articolerà in quattro moduli:
1. introduzione alla ricerca sociale. Il primo modulo affronterà le tematiche basilari della metodologia della ricerca sociale, approfondendo le principali prospettive epistemologiche alla base del dibattito sulla conoscibilità della realtà sociale. In particolare saranno prese in considerazione le correnti originatesi dalla matrice positivista e i principali approcci metodologici derivanti dal costruttivismo. In questa prima parte del programma verranno confrontate le diverse prospettive metodologiche in relazione alle modalità di impostazione della ricerca, al rapporto tra studioso e oggetto di studio, alle logiche e le fasi della ricerca, alle tecniche di rilevazione, alla natura e all’analisi dei dati, nonché alla presentazione dei risultati.
2. metodi e tecniche. Esaurita tale parte introduttiva nel secondo modulo saranno prese in esame alcune principali tecniche di ricerca utilizzate nelle scienze sociali quali:
- l’indagine campionaria.
Tale procedura di rilevazione si caratterizza per l’invarianza dello stimolo d’interrogazione ad un campione selezionato di popolazione. Nel programma sarà approfondito il disegno della ricerca, l’operativizzazione dei concetti in variabili, la costruzione del questionario e la formulazione delle domande, le tecniche di campionamento, le modalità di somministrazione, l’organizzazione della rilevazione e dei dati raccolti, le diverse tipologie di errore;
- le tecniche per l’operativizzazione di concetti complessi.
Verranno approfondite in particolare l’utilizzabilità e la struttura delle seguenti scale: la scala di Likert, lo scalogramma di Guttman, il differenziale semantico, il test sociometrico;
- l’osservazione partecipante.
Tra le tecniche “qualitative” l’osservazione partecipante insieme all’intervista qualitativa è di certo una delle modalità di raccogliere informazioni più usata non solo in antropologia ma anche in sociologia. Nel corso delle lezioni vengono fornite le principali nozioni operative per condurre con successo una osservazione partecipante e analizzarne il materiale qualitativo raccolto;
- la rilevazione attraverso l’interrogazione.
Saranno presentate le diverse tipologie di intervista, dall’intervista strutturata all’intervista libera, l’intervista biografica, il focus groups. e le modalità di conduzione delle stesse.
3. Social data science. Il terzo modulo si articola nello studio degli strumenti e delle tecniche di ricerca delle del data science per lo studio dei fenomeni sociali nello spazio digitale. In particolare dal punto di vista teorico saranno illustrate le teorie di base degli internet study. Dal punto di vista metodologico invece si intente definire le fasi del processo di ricerca empirica nello spazio digitale senza trascurare la questione etica e deontologica relativa alla gestione dei dati personali.
Infine saranno approfondite le diverse tecniche di analisi computazionali qualitative e quantitative tra cui: web survey; focus group online; interviste qualitative online; osservazione; web scraping; social network analisys; analisi automatica dei testi.