Settore: INF/01

CFU: 6

Prerequisiti: Conoscenza di base di argomenti e problematiche di Digital Humanities

Obiettivi formativi

Il corso mira a fornire una conoscenza teorica e pratica nell’applicazione di metodi e strumenti digitali per la codifica e l’analisi dei testi (letterari e non).

Conoscenza e comprensione: Alla fine del corso, ci si aspetta che gli studenti mostrino sufficienti capacità nelle tecniche e nelle problematiche relative alla creazione e diffusione di documenti elettronici e alla creazione e gestione di archivi di testo digitali.

Applicazione di conoscenza e comprensione: Agli studenti verrà richiesto di sviluppare autonomia e flessibilità nella creazione di collegamenti tra i contenuti di questo corso e quelli dei corsi di lingua e linguistica della laurea.

Esprimere giudizi: Poiché il corso si concentra su metodi e argomenti innovativi, gli studenti dovrebbero esercitare il loro giudizio indipendente su di essi entro i limiti imposti dalle proprie capacità.

Abilità comunicative: Gli studenti saranno in grado di esaminare e spiegare criticamente i contenuti appresi durante l’annuncio del corso per applicare i metodi e gli strumenti presentati nelle lezioni. 

Capacità di apprendimento: Gli studenti saranno in grado di lavorare autonomamente e in gruppo e di cercare informazioni da una varietà di fonti elettroniche aggiornate e di rilevanza accademica, inclusi lavori di riferimento standard sui contenuti del corso.

Programma del corso

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 strumenti di text mining: cluster analysis, topic modelling e werd embedding

Testi

  • T. Underwood, Distant Horizons, 2018
  • F. Moretti, 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)
  • F. Ciotti, 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, 2017 http://www.italianisti.it/upload/userfiles/files/Ciotti.pdf.

Modalità di erogazione: Tradizionale

Frequenza: Consigliata

Valutazione: Prova orale

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