Prima parte
2 lezioni teoriche
Introduzione alle definizioni legate ai fenomeni dell’informazione problematica e della manipolazione dei media e all’uso dei big data digitali per lo studio di questi fenomeni. Questa prima parte toccherà alcuni punti fondamentali per studiare tali fenomeni attraverso i big data digitali, come ad esempio:
Perché è importante studiare i dati dei social media per le scienze politiche.
Quali tracce lasciamo online e attraverso quali metriche si misurano.
Attraverso quali metodi è possibile collezionare dati digitali (APIs, scraping, partnership con piattaforme di social media tipo SSRC o Twitter for Researchers, online polls) e analizzarli (dashboard e report di ricerca relativi ai temi della comunicazione politica).

Seconda parte
2 lezioni teorico/pratiche
Introduzione agli strumenti open source per la raccolta e l’analisi dei dati. In particolare, agli studenti sarà fornito un approfondimento sull’uso di YouTube data tool, Netlytic (Twitter), SMAT (TikTok, Telegram e altre piattaforme minori) e Facebook Advertising Library.

Terza parte
8 lezioni laboratoriali
Questo blocco di lezioni saranno interamente dedicate al lavoro individuale o di gruppo, in base alla numerosità della classe, guidato dalla docente per lo sviluppo e la presentazione di project work basati sull’analisi di big data digitali in relazione a dei casi di studio sulla disinformazione e manipolazione dei media e le elezioni politiche del 25 settembre.
La prima lezione di questa terza parte sarà dedicata alla presentazione dei casi di studio e della scheda di analisi su cui basare la relazione conclusiva del laboratorio, nonché alla discussione con le studentesse e gli studenti delle assegnazioni.
L’ultima lezione invece sarà dedicata alla presentazione dello stato dell’arte del project work.