Descrizione dei corsi

Intro to R (Docente: Stefano Sangiovanni, Università degli Studi di Milano)

Questo corso offre un’introduzione pratica a R e all’analisi dei dati nel 2026. L’obiettivo è fornire una panoramica ampia su come utilizzare R nella ricerca in scienza politica e mettere in evidenza le opportunità che offre ai ricercatori, adottando un approccio contemporaneo che integra strumenti di intelligenza artificiale e colloca R all’interno di un ecosistema di ricerca più ampio. Il corso è suddiviso in tre parti. La prima parte introduce i fondamenti di R e RStudio, coprendo operatori aritmetici e logici di base, le principali strutture di dati (variabili, vettori, dataframe) e come crearle, modificarle e filtrarle. La seconda parte si concentra sulla manipolazione e analisi di dati reali, utilizzando i risultati delle elezioni italiane del 2022. La terza parte è dedicata alla visualizzazione dei dati con ggplot2, introducendo la logica a livelli del pacchetto e i principali tipi di grafico. Il corso è pensato per studenti senza esperienza precedente in R. Non è richiesta alcuna conoscenza di metodi quantitativi, software statistici o competenze di programmazione.

Spatial Data Analysis (Docente: Jessica Di Salvatore, Università di Firenze)

Cosa aggiunge la dimensione spaziale alla nostra comprensione dei fenomeni politici e sociali? Il corso è rivolto a studiosi di scienze sociali e politiche che desiderano sfruttare i dati spaziali per arricchire le proprie analisi, utilizzandone dati georeferenziati esistenti o creandone di propri. I partecipanti impareranno inoltre a individuare e modellare le dipendenze spaziali che caratterizzano la maggior parte dei fenomeni sociali. I tre principali obiettivi del corso sono: i) costruire dataset basati sulle caratteristiche geografiche/spaziali dei fenomeni di interesse, ii) visualizzare pattern spaziali e iii) individuare e identificare le fonti di interdipendenza spaziale. La prima parte del corso si concentra sull’utilizzo di strumenti GIS per costruire dataset spaziali contenenti variabili geografiche (ad es. distanze) e per combinare (ed eventualmente geocodificare) diversi tipi di dati basati sulla localizzazione. La seconda parte è dedicata agli strumenti di mappatura. Infine, la terza parte fornisce indicazioni sull’interdipendenza spaziale e su come affrontarla. È richiesta familiarità con R, la regressione OLS e i suoi principali assunti.

Social and Discourse Network Analysis (Docente: Laura Mastroianni, Università di Bologna)

Gli approcci relazionali sono sempre più utilizzati per studiare fenomeni sociali e politici, partendo dal presupposto che attori, idee e preferenze possano essere compresi attraverso le relazioni che li collegano. Questo corso intensivo e interattivo introduce le basi teoriche e il potenziale analitico dei metodi relazionali nella scienza politica, con particolare attenzione alla Discourse Network Analysis (DNA) e alla Social Network Analysis (SNA). Il corso mira a fornire ai partecipanti una comprensione delle basi teoriche degli approcci relazionali, introdurre i concetti e le tecniche fondamentali della SNA e della DNA, e sviluppare competenze per la costruzione e l’analisi di dati di rete. I partecipanti sono inoltre incoraggiati a riflettere sull’applicabilità di questi metodi ai propri interessi di ricerca. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa nell’analisi delle reti; la familiarità con RStudio è utile ma non necessaria.