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MATTHEW J. SALGANIK

Bit By Bit

La ricerca sociale nell'era digitale

La digitalizzazione innova profondamente i processi con cui interagiamo, consumiamo, produciamo e organizziamo attività collettive. Nelle scienze la digitalizzazione non solo rende possibili nuovi modi di visualizzare comportamenti e trend sociali, ma soprattutto produce un interesse nuovo per l’analisi dei sistemi sociali da parte di altre discipline, per esempio intelligenza artificiale, data science e fisica dei sistemi. Questo volume, il primo manuale sulla ricerca sociale dell’era digitale, offre una prospettiva sistematica su questi cambiamenti, dal punto di vista delle scienze sociali. Un testo fondamentale per docenti e studenti, ma anche per coloro che nelle istituzioni e nelle aziende fanno ricerca empirica sociale ed economica.

INDICE DEL VOLUME: Prefazione, di G. Ballarino e F. Squazzoni. - Premessa. - I. Introduzione. - II. Osservare il comportamento. - III. Porre domande. - IV. Fare esperimenti. - V. Creare collaborazioni di massa. - VI. Etica. - VII. Il futuro. - Riferimenti bibliografici.

:: Appendice ::

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Matthew J. Salganik è professore di Sociologia alla Princeton University, dove è anche direttore ad interim del Center for Information Technology Policy e collabora con il Center for Statistics and Machine Learning. Le sue ricerche sono state finanziate tra gli altri da Microsoft, Facebook e Google. Con questo volume ha vinto il PROSE Award 2019 dell’Association of American Publishers per l’eccellenza nelle Scienze sociali.

Prefazione
Premessa
I. Introduzione
1. Una macchia di inchiostro
2. Benvenuti nell’era digitale
3. Il disegno della ricerca
4. I temi di questo libro
5. Struttura del libro
II. Osservare il comportamento
1. Introduzione
2. Big data
3. Dieci caratteristiche comuni ai big data
4. Strategie di ricerca
5. Conclusioni
III. Porre domande
1. Introduzione
2. Chiedere versus osservare
3. Il quadro di riferimento del total survey error
4. A chi porre le domande
5. Nuovi modi di porre domande
6. Le survey legate alle fonti di big data
7. Conclusioni
IV. Fare esperimenti
1. Introduzione
2. Che cosa sono gli esperimenti?
3. Le due dimensioni degli esperimenti: laboratorio-campo e analogico-digitale
4. Andare oltre gli esperimenti semplici
5. La realizzazione
6. Consigli
V. Creare collaborazioni di massa
1. Introduzione
2. Il calcolo umano
3. Le open call
4. La raccolta di dati distribuiti
5. Costruire un progetto
VI. Etica
1. Introduzione
2. Tre esempi
3. Digitale è diverso
4. Quattro principi
5. Due quadri concettuali di riferimento
6. Le aree di criticità
7. Consigli pratici
8. Conclusioni
Appendice storica
VII. Il futuro
1. Guardare avanti
2. Temi del futuro
3. Torniamo all’inizio
Riferimenti bibliografici

Acquista:

a stampa € 32,00
collana "Manuali"
pp. 304, 978-88-15-28490-7
anno di pubblicazione 2020

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