Language Technologies and Digital Humanities

Non sono necessarie competenze specifiche pregresse per seguire l'insegnamento, ma la conoscenza di concetti basilari di statistica (indicatori di tendenza centrale e distribuzioni di frequenza) è raccomandata.

La scientometria è quella branca della statistica applicata che studia la produzione scientifica e l’impatto accademico attraverso metodi matematici e, più in generale, quantitativi. Negli ultimi cinquant’anni, i metodi scientometrici sono diventati centrali sia per lo studio della dinamica della conoscenza scientifica sia negli ambiti di politiche della scienza, nei quali la valutazione della ricerca spesso si basa su analisi scientometriche. L'insegnamento ha come obiettivo di introdurre gli studenti a questo campo di studio, presentandone sia il lato teoretico-descrittivo (studi quantitativi della scienza) che quello applicativo (metodi quantitativi per la valutazione della ricerca).

Le/gli studenti impareranno a padroneggiare i diversi strumenti dell’analisi scientometrica, come la bibliometria, l’analisi citazionale, gli indicatori bibliometrici, la mappatura della scienza e l’analisi di rete. Chi completerà con successo il corso sarà in grado di a) implementare analisi scientometriche di base e avanzate su piattaforme e strumenti dedicati; b) discutere i punti di forza e di debolezza metodologici della scientometria, soprattutto in contesti di politica scientifica; c) presentare dati e analisi scientometriche in relazioni tecniche accessibili ai non esperti (come, ad esempio, policy maker, amministratori universitari, clienti esterni).

L'insegnamento è strutturato in quattro unità principali. La prima unità introdurrà gli/le studenti al ciclo della ricerca scientifica e al moderno sistema di comunicazione scientifica. La seconda presenterà i principali indicatori per valutare la produzione e l'impatto scientifico. La terza contestualizzerà la scientometria valutativa nella storia della politica scientifica, discuterà gli effetti indesiderati della valutazione bibliometrica e presenterà il dibattito internazionale sulla valutazione quantitativa della ricerca. La quarta unità si concentrerà sugli studi scientifici quantitativi (scientometria descrittiva) e in particolare sulle tecniche di science mapping: dopo un'introduzione generale all'analisi di rete, verranno presentate specifiche reti bibliometriche e le/gli studenti impareranno a utilizzare VOSviewer, un software gratuito appositamente progettato per la mappatura scientifica.

Il contenuto dettagliato di ciascuna unità è presentato di seguito.

1. Introduzione [Settimana 1]. Panoramica del ciclo della ricerca scientifica, dei suoi principali attori e processi (autori, curatori, editori, riviste, peer-review, finanziamento). Definizione di scientometria e discipline affini e principali aree di ricerca scientometrica.
2. Strumenti scientometrici per la valutazione della ricerca (scientometria valutativa) [Settimane 1 e 2]. Indicatori della produzione scientifica e concetti correlati (finestra di pubblicazione, indicatori ponderati, metodi di conteggio per il co-autoraggo). Indicatori di impatto e concetti correlati (teorie citazionali, indicatori citazionali per diverse unità di analisi, approcci alternativi alla normalizzazione degli indicatori citazionali per confronti cross-field). Indicatori per riviste (Journal Impact Factor, SNIP, SJR) e singoli ricercatori (h-index, g-index) e loro limiti metodologici e teorici. Autocitazioni. Presentazione dei database di citazioni (Web of Science, Scopus, Journal Citation Report, SciVal, Google Scholar) e delle loro interfacce web.
3. Contestualizzare la valutazione scientometrica [Settimana 3]. Storia della politica della scienza nel XX secolo, approcci di New Public Management nella scienza, sistemi centralizzati di valutazione della performance. La natura reattiva della valutazione bibliometrica (legge di Goodhart, effetti intenzionali vs non intenzionali, effetti costitutivi): i casi di Australia e Italia, "publish-or-perish". Il dibattito internazionale sulla valutazione quantitativa della ricerca (dichiarazione DORA, Manifesto di Leiden, Coalizione COARA).
4. Analisi quantitativa della scienza [Settimane 4, 5 e 6]. Distribuzioni bibliometriche e leggi bibliometriche, asimmetria della scienza ed effetto Matteo. Fondamenti di teoria delle reti per la mappatura scientifica (tipi di reti, matrici, proiezioni, distribuzione dei gradi, metriche di centralità). Reti bibliometriche: citazione, co-citazione, accoppiamento bibliografico, co-autoraggio, co-occorrenza. Analisi di reti bibliometriche (misure di similarità, visualizzazione, clustering). Mappatura scientifica in azione: delineazione del campo su piattaforme web (query semplici e avanzate), creazione di mappe scientifiche con VOSviewer. Preparazione di un rapporto politico basato su dati scientometrici. Lavoro sul progetto di gruppo.

L'insegnamento prevede 36 ore di lezioni in aula. Includerà lezioni frontali tradizionali, quiz e brevi problemi su Wooclap e un laboratorio in cui gli studenti impareranno a utilizzare le piattaforme web di database di citazioni e VOSviewer.

Studenti frequentanti. Gli/le studenti frequentanti saranno divisi in piccoli gruppi (min. 2, max. 4 persone per gruppo). Ciascun gruppo sceglierà un caso di studio da un elenco predisposto dal docente e preparerà un progetto di gruppo composto da a) una presentazione e b) un report. Il report dovrà essere consegnata almeno due giorni prima della presentazione. La presentazione avrà una durata massima di 20 minuti e sarà seguita da domande a ciascun membro del gruppo (10/15 minuti). Insieme al voto (in trentesimi, sufficienza a 18), l'insegnante fornirà commenti e un feedback globale sulla presentazione e sulla relazione. Verranno valutate le seguenti caratteristiche della presentazione e del report: chiarezza nell'esposizione, corretto utilizzo della terminologia tecnica, consapevolezza dei punti di forza e di debolezza delle metodologie, capacità di comunicare contenuti tecnici ad un pubblico non esperto, coerenza con le richieste di il cliente.

Studenti non frequentanti. Il voto finale si basa su un esame orale (30 minuti), che comprenderà sia domande sui contenuti del corso, sia brevi esercizi su compiti pratici (ad esempio, interrogazione di un database di citazioni, calcolo di un indicatore bibliometrico). Il voto sarà in trentesimi con sufficienza a 18. Verranno valutate la chiarezza espositiva, l'uso consapevole della terminologia tecnica, la comprensione delle tecniche e dei metodi e la capacità di attuazione.

Per gli studenti/esse con DSA o disabilità, si prega di prendere visione delle modalità di supporto (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-con-disabilita) e di accoglienza (https://www.unito.it/accoglienza-studenti-con-disabilita-e-dsa) di Ateneo, ed in particolare delle procedure necessarie per il supporto in sede d’esame (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disabilita/supporto-studenti-e-studentesse-con).

Studenti frequentanti

Materiali obbligatori:

• Slides del docente
• Sugimoto, Cassidy R., and Vincent Larivière. 2018. Measuring Research: What Everyone Needs to Know. New York: Oxford University Press.

Tutto il materiale, compreso l'elenco dei casi studio per il progetto finale di gruppo, sarà reso disponibile sulla pagina Moodle del corso.

Studenti non frequentanti

Materiali obbligatori:

• Slides del docente
• Sugimoto, Cassidy R., and Vincent Larivière. 2018. Measuring Research: What Everyone Needs to Know. New York: Oxford University Press.
• Aksnes, Dag W., Liv Langfeldt, and Paul Wouters. ‘Citations, Citation Indicators, and Research Quality: An Overview of Basic Concepts and Theories’. SAGE Open 9 (1): 215824401982957. https://doi.org/10.1177/2158244019829575.
• Waltman, L. (2016). A review of the literature on citation impact indicators. Journal of Informetrics, 10(2), 365-391. https://doi.org/10.1016/j.joi.2016.02.007
• Larivière, V., & Sugimoto, C. R. (2019). The Journal Impact Factor: A Brief History, Critique, and Discussion of Adverse Effects. In W. Glänzel, H. F. Moed, U. Schmoch, & M. Thelwall (Eds.), Springer Handbook of Science and Technology Indicators (pp. 3-24). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02511-3_1
• Todeschini, Roberto, and Alberto Baccini. Handbook of Bibliometric Indicators: Quantitative Tools for Studying and Evaluating Research. Weinheim: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co.KGaA. (only the entry on h-index, pp. 162-190)
• Hicks, Diana, Paul Wouters, Ludo Waltman, Sarah de Rijcke, and Ismael Rafols. 2015. ‘Bibliometrics: The Leiden Manifesto for Research Metrics’. Nature 520 (7548): 429-;31. https://doi.org/10.1038/520429a.
• De Bellis, Nicola. 2014. ‘History and Evolution of (Biblio)Metrics’. In Beyond Bibliometrics: Harnessing Multidimensional Indicators of Scholarly Impact, 23-;44. London: MIT Press.
• Newman, M. E. J. (2018). Networks (Second edition). Oxford University Press, pp. 103-121, 126-137, 158-182, 313-325
• Petrovich, E. (2020). Science mapping. ISKO Encyclopedia of Knowledge Organization. https://www.isko.org/cyclo/science_mapping

Tutto il materiale sarà reso disponibile sulla pagina Moodle del corso.

Gli/le studenti sono pregati di registrarsi sulla pagina Moodle del corso non appena il collegamento sarà disponibile.