L’insegnamento si pone due obiettivi:
- fornire agli studenti le conoscenze concettuali relative ai modelli interpretativi della realtà economica e sociale basati sul paradigma dei big data (ovvero le grandi aggregazioni di dati che fluiscono in tempo reale da molteplici fonti) e sulle nuove tecniche di intelligenza artificiale (apprendimento automatico o machine learning);
- favorire la riflessione sulle implicazioni tecniche, sociopolitiche, giuridiche, culturali ed etiche di tale paradigma.
La parte introduttiva (6 lezioni, per un totale di 12 ore) permette di condividere il vocabolario di base necessario alla comprensione del soggetto dell’insegnamento: differenza fra dato, informazione e conoscenza; concetto di database e sistema per la gestione di database (DBMS); differenza fra database relazionali e non relazionali; elementi di storia dell’intelligenza artificiale; algoritmi di apprendimento automatico; differenza fra machine learning e deep learning ecc.
La parte di approfondimento (6 lezioni, per un totale di 12 ore) esplora la natura del fenomeno e le sue radici storiche, evidenziando i fattori che ne determinano la pervasività: esplosione dei big data, “datizzazione” dell’esperienza e diffusione delle logiche algoritmiche nei principali ambiti della vita economica e sociale. In particolare, sono presi in considerazione tre domini nei quali il paradigma dei big data sta abilitando i cambiamenti più significativi:
- Informazione e giornalismo
- Marketing e pubblicità
- Bioinformatica, medicina e farmaceutica
La parte di laboratorio (6 incontri, per un totale di 12 ore) si organizza intorno all’ambito tematico specifico dell’informazione online. Saranno analizzati specifici casi di studio, con l’intento di discutere con gli studenti:
- l’influenza dei grandi filtri (Google e Facebook) nella formazione dell’opinione pubblica
- le basi tecniche delle cosiddette “fake news” e i principali esempi di canali di disinformazione
- l’evoluzione delle tecnologie per la produzione automatica di notizie
- la pratica e gli strumenti del cosiddetto “data journalism”
- Docente: PAOLO COSTA