L’analisi automatica e semi-automatica dei dati testuali - I

Sempre più spesso testi letterari e legislativi, documenti politici e articoli di giornali sono disponibili in formato digitale. Pagine web, e-mail, blog, forum, chat, newsgroup producono ogni giorno una massa ingente di informazione "nascosta" in testi non strutturati che ricercatori e professionisti della comunicazione devono gestire, codificare e interpretare. Ultimamente si è fatta strada una disciplina aziendale, il Knowledge Management, in cui la gestione consapevole della conoscenza per mezzo delle tecnologie dell'informazione diviene un importante fattore di successo per le imprese e le organizzazioni. Questo manuale si propone di illustrare sia i metodi e le tecniche di analisi semi-automatica dei documenti che seguono il classico approccio qualitativo di esplorazione del testo dal basso - proprio della Grounded Theory di Glaser e Strauss - mediante l'utilizzo dei CAQDAS (Computer Assisted Qualitative Data Analysis Softwares) che l'analisi dei dati testuali (Analyse des données textuelles) tipica della scuola statistica francese, che permette il trattamento e l'esplorazione di testi molto grandi al fine di estrarre, in modo automatico, le unità di informazione ritenute più rilevanti per la ricostruzione del contenuto. I software più noti dei due approcci (Atlas.ti5 e Nvivo7 per l'analisi semi-automatica; Lexico3 e TaLTaC2 per l'analisi automatica) sono illustrati passo per passo attraverso l'analisi di un corpus esemplificativo tratto da un forum sul fenomeno del bullismo nelle scuole. Gli approfondimenti indicati nel testo o nella bibliografia sono selezionati appositamente per costituire un percorso di ricerca integrato tra qualità e quantità, parole e numeri, che può essere di grande aiuto in molte discipline che trattano l'interpretazione e l'analisi dei testi: linguistica, critica letteraria, psicologia, sociologia, scienze della comunicazione.

Luca Giuliano, docente di metodologia delle scienze sociali nella Facoltà di Ingegneria dell’informazione, informatica e statistica della Sapienza – Università di Roma, si occupa da molti anni di analisi automatica dei dati testuali con numerose pubblicazioni nazionali e internazionali. Per LED ha pubblicato: La logica della scoperta nelle scienze sociali (2003).
Gevisa La Rocca, ricercatrice presso l’Università Kore di Enna, insegna comunicazione presso la Facoltà di Scienze economiche e sociali. Si occupa di nuovi media, audience studies e dell’approccio qualitativo a queste aree di studio. Sull’analisi semi-automatica dei dati testuali ha pubblicato lavori in ambito nazionale e internazionale.

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