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LA GEOGRAFIA DELLE PERCEZIONI DEGLI ITALIANI SUL COVID-19. COMPRENDERE LA PANDEMIA E I SUOI EFFETTI ATTRAVERSO L’ANALISI SPAZIALE DEI TWEET
No full textLa diffusione disomogenea della pandemia da Covid-19 sul territorio italiano – con picchi di differenza notevoli tra aree del Nord e Sud Italia e tra cluster territoriali sub-regionali (Protezione Civile, Maggio 2020) – ha prodotto effetti diversificati dal punto di vista epidemiologico (ISS, bollettino 14/5/2020) e socio-economico (Rapporto de ‘IlSole24Ore’ 8/5/20; Mariotti, Di Matteo 2020), e anche in relazione alla comunicazione e alla rappresentazione di alcune issue legate all’emergenza (Rapporto di ‘Response’ 18/5/20; Ruiu, 2020; Zanin et al. 2020). Si riscontrano delle differenze territoriali anche secondo profili di percezione, di comunicazione del rischio e della narrazione social? Il contributo intende esplorare tale questione analizzando un corpus di tweet geolocalizzati in Italia prodotti in tre intervalli di tempo che segnano i passaggi rilevanti di questa fase emergenziale. Il primo, dal 5-15 Marzo, è il periodo ‘ponte’ per gli italiani verso la fase di lockdown (fase 1). Il secondo si estende dal 29 Marzo al 3 Maggio, abbracciando la fase inoltrata della quarantena fino al suo termine. Il terzo, 4 Maggio-10 Giugno segna invece l’inizio della fase 2 e plausibilmente i primi effetti delle riaperture anche sul flusso della narrazione sociale.
L’analisi dei tweet è avvenuta in relazione a un gruppo di aree tematiche – prese in prestito da un’indagine realizzata da chi scrive (De Falco, Punziano, Trezza 2020) – rilevanti per l’opinione pubblica e per l’agenda politica.
Tali issues rispondono a tre dimensioni, sanitaria, economica e sociale. La dimensione sanitaria individua tre topic: monitoraggio sanitario (contact tracing, test, tampone) trattamento (percorsi farmacologici, vaccino) e prevenzione (dispositivi di protezione). La dimensione economica è relativa al lavoro e alle sue nuove modalità (smart-working), alle misure di sostegno (reddito di emergenza e bonus) e alla crisi economica (chiusura delle attività, disoccupazione). La dimensione sociale riguarda le strategie di distanziamento (distanza sociale) e la sfera motivazione ed emotiva dell’individuo. Il corpus finale è costituito da circa 20mila tweet geolocalizzati. L’estrazione dei tweet, avvenuta tramite pacchetto applicativo ‘rtweet’ di R connesso con le API della piattaforma Twitter, è stata definita specificando alcuni hashtag in modo da indicizzare in maniera più esaustiva la raccolta, e direzionata al fine di campionare solo i tweet che contengono i parametri per la localizzazione geografica dell’utente.
Relativamente a ciascuna area tematica abbiamo adottato le principali tecniche di text mining integrate con l’analisi GIS applicata ai tweet. Abbiamo calcolato l’intensità del sentiment, mediante l’uso di tecnica supervisionata di sentiment analysis per la lingua italiana (pacchetto ‘syuzhet’), e rilevato le caratteristiche del contesto semantico delle issues (tramite tecnica di topic modeling e di text retrieval) tenendo conto della popolarità del contenuto, del ruolo rivestito dall’user (attore politico, scientifico, persona comune) e soprattutto della distribuzione territoriale, grazie all’analisi spaziale dei tweet che ci ha consentito di identificare delle aree geografiche uniformi per flussi comunicativi e rappresentazioni dell’emergenza. L’emergere di una ‘geografia delle percezioni’ sull’emergenza Coronavirus, ovvero di cluster territoriali differenti per la rilevanza occupata da alcune Covid-Issue, potrebbe rappresentare un ulteriore elemento di complessità di cui tener conto nel quadro delle policy e degli interventi per la gestione della crisi e della ripartenza post-emergenziale
Empowering educators with generative AI: The Govern-AI program for adult education governance
No full textL’intelligenza artificiale generativa (IAG) rappresenta un’opportunità significativa per rivoluzionare i sistemi di apprendimento e di lifelong learning. Nel mondo della scuola, infatti, la IAG sta già influenzando l’adozione di strumenti automatizzati per la valutazione, la personalizzazione dei programmi, l’implementazione di sistemi di tu-toraggio automatizzati e l'analisi di indicatori predittivi del rischio di abbandono scolastico. Si stanno esplorando applicazioni per promuove-re l'inclusività nelle scuole attraverso tecnologie multisensoriali che mi-gliorano l’apprendimento e le interazioni tra i bambini con bisogni for-mativi speciali o ragazzi con particolari disagi sociali. Govern-AI Eda Lab, un programma di ricerca e innovazione dell'Università di Napoli Federico II, sperimenta l’uso dell’IAG nella governance e nell’insegnamento delle scuole per adulti, includendo un'iniziativa che coinvolge il Centro Provinciale per l’Istruzione degli Adulti (CPIA) Na-poli città 2 e il suo corpo docente. L’iniziativa mira a personalizzare il supporto fornito al personale educativo attraverso un chatbot basato su IAG, facilitando l’accesso a risorse educative specifiche e supportando gli insegnanti nel processo di insegnamento. Il contributo descrive i ri-sultati della fase iniziale relativa ai gruppi di discussione con gli inse-gnanti
A Mixed Content Analysis Design in the Study of the Italian Perception of the Covid-19 on Twitter
No full textThe digital era and the explosion of social, user-generated and freely available and usable content on the net has brought to the fore a classic technique, too often accused of being highly subjective and with a high consumption of human intellectual workforce. This is the Content Analysis which has seen an unprecedented explosion in recent years. In addition to the incessant flow, speed of diffusion and high volume of today's big data, which require us to ask ourselves about covered, the attention of social researchers – as well as of anyone interested in drawing information from this enormous proliferation of data – is shifted to the possibility of having a notion of the contents conveyed, of the sentiment expressed, of the polarities that are realized, and of many other information that indirectly speak of tastes, opinions, beliefs and transformations that run the behaviour of the users of the Net. In fact, secondary data available on the Net, collectable through sophisticated query systems with API or with web scraping software, make it possible to accumulate huge amounts of this social and dense data, from which it is possible to try to extract, not only trends, but real knowledge. This is how new applications, new software, new algorithms are developed, which allow the extraction of this knowledge nested into digital data. All the peculiarities that have characterized the Content Analysis in its qualitative (Shreier, 2012) and quantitative (from the dawn, Berelson, 1952, to the present day, Riff et al., 2019) versions, the contaminations with text mining techniques and the continuous interconnections with network analysis techniques, are recovered. This brings to the attention of the social researcher the continuous evolution of the cognitive horizon which allows to access this new digital frontier of Content Analysis, a frontier that has led to the breaking down of the boundaries between qualitative and quantitative and to the birth of pushed hybridizations, both with and between methods. This enriches the value of the results that can be produced with the Content Analysis and limits, until disappearing, all the critical horizons that have classically left this technique in the shade, allowing it to find new applicative dignity, validity and reliability (Hamad, 2016). In order to explain this evidence, the contribution that we will present will review some recent studies based on Content Analysis, digital data and integrated methods, trying to prove that the return to attention of Content Analysis techniques is not only due to the change in the scenario and in the data analysed, but to the ability of this technique to innovate and evolve itself, leading to open analytical perspectives beyond contingent changes
L’Intelligenza artificiale al vostro servizio. Sfide, opportunità e falsi miti di una sperimentazione nel settore pubblico
No full textL’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando profondamente la nostra società, penetrando in molteplici aspetti della vita quotidiana e rimodellando il tessuto economico e sociale. Gli esiti incerti e poten-zialmente perversi di questo nuovo approccio tecnologico (Calise, Musella, 2023) sollevano questioni di natura non solo tecnica e inge-gneristica, ma soprattutto di tipo etico e sociale, noti come human-sware (Cosenza, Giannini, Pescape, 2023). D’altra parte, i dilemmi posti dall’epistemologia del digitale (Amaturo, Aragona, 2019) sugge-riscono di rafforzare la partecipazione pubblica e la conoscenza con-divisa di processi e implementazioni avanzate come l’IA, proprio per mitigare l’opacità dei meccanismi algoritmici dietro a tali dispositivi (De Luca Picione, Fortini, Trezza, 2024). Questo studio esplora la prima fase implementativa di Govern-AI (Governance assistance for social areas by AI) una sperimentazione di un’applicazione digitale basata sull’Intelligenza Artificiale Generativa (IAG) per l’assistenza a professionisti e decisori del settore del welfare
The vaccine is now here. The State-Region governance between converging plans and diverging digital communication.
No full textThe Covid-19 pandemic has revealed the intricate nature of multi-level governance systems. The frequent conflicts between State and Regions, which emerged in the normative contradictions within the emergency management, could be among the causes of the drivers of the dramatic outcomes of the pandemic (Istat, 2020; Censis, 2020). More frequently, this complexity has had a communicative expression, in the arena of social media, where the difference between personal, political and institutional communication is now highly fuzzy (Solito, 2018; Rega, 2018; Calise; 2011). Among the tension elements between State and Regions there is, in addition to the unclear attribution of responsibilities in the decision-making circuit of the emergency, also the supposed different allocation of resources. The contribution aims to present an analysis of State-Regional governance in relation to the vaccination campaign, with the objective of identifying possible elements of divergence and convergence on three dimensions. Of these three dimensions, the first refers to the regulatory dimension of the campaign, which ensures the management plans of the national campaign and individual regional plans. The second relates to the implementation area of the provisions concerning data on allocation and distribution of both vaccines and vaccinated people. The third instead concerns the institutional communication of vaccines on Facebook institutional profiles. It introduces an analysis of public communication on the anti-Covid 19 vaccine, from December 20, 2020 (a few days before the start of the campaign) to June 30, 2021. It examines the central level of communication, i.e., the communication campaign of government actors; and regional, i.e., the institutional communication of regional presidents through their respective social profiles. Facebook post were extracted via API programs and analyzed by content analysis according to text interrogation, known as Rositi's (1988) third type analysis. The results show an institutional scenario that goes in two directions. In opposition to a normative and implementation level that is more coherent and less divergent, there is an extremely fragmented communication context with elements of contradiction between State and Regions. The latter responds to different logics, such as political (in disagreement with the government coalition) or lobbying to claim priorities for action and - during the implementation phase - to change the local territorial allocation of vaccines. This is functional to the formulation of policy proposals and restructuring of the institutional communication agenda
A Mixed Content Analysis Design in the Study of the Italian Perception of COVID-19 on Twitter
No full textThe digital era and the boom of social, user-generated and freely available and usable content on the Net has brought to the fore a classic technique, accused too often of being highly subjective and requiring a large amount of intellectual work. This technique is Content Analysis, which has seen an unprecedented explosion in recent years. In addition to the incessant flow, speed of diffusion and high volume of today’s big data, the attention of social researchers – as well as of anyone interested in drawing information from this enormous proliferation of data – is shifting towards new possibilities. Among these we find that of having a notion of the contents conveyed, of the feelings expressed, of the polarities of big data, but also the chance to extract other information that indirectly speaks of the tastes, opinions, beliefs and transformations behind the behavior of the users of the Net. In fact, secondary data available on the Net, collectable through sophisticated query systems with API or with web scraping software, make it possible to accumulate huge amounts of this dense social data, from which it is possible to try to extract not only trends but real knowledge, in a quantitative as well as in a qualitative manner. This enriches the value of the results that can be produced with Content Analysis and limits, until disappearing, all the critical horizons that have classically left this technique in the shadows, allowing it to find new applicative dignity, validity and reliability (Hamad et al. 2016). In order to explain this evidence, the contribution that we will present attempts to prove that the return of Content Analysis techniques is not only due to the change in the scenario and in the data analyzed, but also to the ability of this technique to innovate and evolve, leading to open analytical perspectives beyond contingent changes. This can be demonstrated through the application of digital mixed content analysis to the recent COVID-19 outbreak and its development of the perception of the Italian population on a specific digital social platform, Twitter
Il PNRR: un’occasione da non perdere per le politichesociali
No full textNel contesto post-moderno, veloce e complesso, è necessario ripensare a un nuovo welfare le cui parole chiave risultano essere innovazione e inclu-sione al fine di rispondere al crescente proliferare dei rischi sociali di diversa natura che, quotidianamente, minano la qualità della vita e la stessa coesione social
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
L’emergenza sanitaria come catalizzatore di un nuovo welfare territoriale: disfunzioni e accelerazioni.
No full textQuesto contributo focalizza la sua attenzione sull’impatto della crisi CO-VID-19 sulle scuole e sul ruolo dirigenziale nell’ambito del sistema di wel-fare, osservando i versanti della regolazione normativa, dell’infrastruttura organizzativa e del funzionamento delle istituzioni scolastiche per affrontare l’emergenza sanitari
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