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Informatica applicata al testo letterario LM

Docente: Fabio Ciotti

SSD: INF/01

CFU: 6

INFORMATICA APPLICATA AL TESTO LETTERARIO LM – 2018-2019 – Modulo A – Laurea magistrale

 

Italiano

 

Prerequisiti:

 

Conoscenza dei problemi di base dell’informatica per le scienze umanistiche e competenze nell’uso del computer

 

Obiettivi:

 

  1. Obiettivi formativi

L’insegnamento di Informatica applicata al testo letterario per la laurea magistrale mira a fornire una preparazione approfondita nel settore dell’applicazione delle nuove tecnologie digitali allo studio e all’analisi del testo letterario, una conoscenza avanzata delle tecniche e delle problematiche legate alla creazione e alla diffusione dei documenti elettronici e alla creazione e gestione di biblioteche digitali, e delle nuove tipologie di testualità sviluppatesi nell’ambito della comunicazione digitale.

2. Risultati di apprendimento attesi

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Studio erogante previsti dalla scheda SUA-CdS (quadri A.4.b.2, A.4.c), l’attività formativa di questo modulo si propone di fornire allo studente le seguenti conoscenze e abilità:

- Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine del corso lo studente dovrà possedere una sufficiente conoscenza delle applicazioni delle nuove tecnologie digitali allo studio e all’analisi del testo letterario e delle tecniche per la creazione e alla diffusione dei documenti digitali in ambito culturale e letterario.

- Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di stabilire collegamenti tra quanto appreso e i contenuti dei corsi relativi alle discipline letterarie e linguistiche.

- Autonomia di giudizio: Trattando il corso di questioni metodologiche innovative lo studente sarà invitato a esercitare la propria autonoma capacità di giudizio, nei limiti imposti dalle sue competenze.

- Abilità comunicative: Lo studente sarà chiamato a dimostrare di poter spiegare a terzi quanto appreso a lezione, anche ricorrendo a simulazioni e attività pratiche.

- Capacità di apprendere: Gli studenti dovranno mostrare di saper utilizzare il materiale bibliografico consigliato e organizzare autonomamente e in collaborazione una ricerca, anche con l’aiuto di fonti elettroniche, per approfondire gli argomenti in programma.

 

 

Programma:

 

Il corso fornirà le basi teoriche e le competenze necessarie per creare e analizzare risorse testuali digitali. Saranno esaminati i seguenti argomenti:

 

- Modelli formali e computazionali della testualità

- Metodi avanzati per la codifica e la rappresentazione di testi in ambito umanistico: linguaggio XML e Text Encoding Initiative

- Modelli e framework per l’archiviazione e la pubblicazione di collezioni di testi digitali

- I metodi classici di analisi del testo: concordanze e analisi statistica

- Distat reading fondamenti, teorie e metodologie

- Metodi e struementi di text mining: cluster analysis, topic modelling e werd embedding

 

Metodi didattici: lezioni teoriche e attività di laboratorio in aula

 

Metodi e criteri di verifica dei compiti: La prova finale consiste in: discussione orale dell’aspetto teorico, metodologico e tecnologico dei metodi e degli strumenti discussi durante le lezioni; presentazione di un progetto originale relativo alla codifica del testo o all’analisi del testo

Testi adottati:

 

-       Piper, Andrew. 2018. Enumerations: Data and Literary Study. University of Chicago Press.

-       Moretti, Franco. 2013. Operationalizing: or, the function of measurement in modern literary theory. Stanford Literary Lab Pamphlet 6 (December 2013). https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet6.pdf (20/08/2017)

-       Underwood, Ted. 2017. A Genealogy of Distant Reading. Digital Humanities Quarterly 11(2). Web: http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000317/000317.html

-       Ciotti, Fabio. 2017. Modelli e metodi computazionali per la critica letteraria: lo stato dell’arte. In L’Italianistica oggi: ricerca e didattica, Atti del XIX Congresso dell’ADI – Associazione degli Italianisti (Roma, 9-12 settembre 2015, a cura di B. Alfonzetti T. Cancro, V. Di Iasio, E. Pietrobon. Roma : Adi editore. http://www.italianisti.it/upload/userfiles/files/Ciotti.pdf.

 

 

 

 

Inglese

 

Prerequisites:

 

Basic knowledge of Digital Humanities topics and issues.

 

Aims:

 

  1. 1. Educational objectives

The course aims at providing a theoretical and practical knowledge in the application of digital methods and tools for the representation encoding and analysis of texts (literary and not).

  1. 2. Learning outcomes

In line with the educational objectives of the Study Program stated in the SUA-CdS (sections A.4.b.2, A.4.c), the course aims to provide students with the following knowledge and skills:

- Knowledge and understanding: At the end of the course, students are expected to show sufficient skills in the techniques and issues related to the creation and the dissemination of electronic documents and the creation and management of digital text archives.

- Applying knowledge and understanding: Students will be required to develop autonomy and flexibility in creating links between the contents of this course and those of the lierary and linguistic courses of the degree.

- Making judgements: Since the course concentrates on innovative methods and topics, students are expected to exercise their independent judgment on them within the limits imposed by their own skills.

- Communication skills: Students will be able to critically examine and explain the contents learned during the course ad to apply the methods and tools presented in classes.

- Learning skills: Students will be able to work autonomously and in groups, and to search for information from a variety of up-to-date, academically relevant electronic sources, including standard reference works on the course contents.

Program:

 

The course will give the theoretical foundations and the operational competences required to create and analyze digital textual resources. It will cover the following issues:

-Formal and computational models of textuality

-Advanced methods for scholarly text encoding and representation: XML and Text Encoding Initiative markup language

-Models and framework for scholarly editing and publishing of digital text collections

-The classical methods of text analysis: concordances, text retrieval and statistical analysis

-Distant reading and cultural analytics theoretical and methodological rationales

-Text mining textual corpora: cluster analysis, topic modelling and word2vec

 

Teaching methods: lectures and practical lessons in the classroom

 

Methods and criteria for verification of learning outcomes: The final examination consists of: the oral discussion of the theoretical, methodological and technological aspect of the methods and tools discussed during the classes; the presentation of an original project related to text encoding or text analysis.

 

 

 

Bibliography:

 

-       Piper, Andrew. 2018. Enumerations: Data and Literary Study. University of Chicago Press.

-       Moretti, Franco. 2013. Operationalizing: or, the function of measurement in modern literary theory. Stanford Literary Lab Pamphlet 6 (December 2013). https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet6.pdf (20/08/2017)

-       Underwood, Ted. 2017. A Genealogy of Distant Reading. Digital Humanities Quarterly 11(2). Web: http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000317/000317.html

-       Ciotti, Fabio. 2017. Modelli e metodi computazionali per la critica letteraria: lo stato dell’arte. In L’Italianistica oggi: ricerca e didattica, Atti del XIX Congresso dell’ADI – Associazione degli Italianisti (Roma, 9-12 settembre 2015, a cura di B. Alfonzetti T. Cancro, V. Di Iasio, E. Pietrobon. Roma : Adi editore. http://www.italianisti.it/upload/userfiles/files/Ciotti.pdf.

 

Modalità di erogazione: Tradizionale

Frequenza: Facoltativa

Valutazione: Prova orale

Anno Accademico: 2018-2019

Insegnato a: [corso di studio che eroga il modulo]

Docente: [nominativo]

Carico didattico a: [corso di studio che eroga il modulo]

Ore: 30

CFU: 6

Semestre: Secondo semestre

 

Ultimo aggiornamento: 28 settembre 2018