l Corso Integrato si propone di fornire agli studenti le conoscenze epistemologiche, metodologiche e tecniche fondamentali per progettare, condurre e analizzare una ricerca empirica nelle scienze sociali, con particolare riferimento agli approcci quantitativi. L'insegnamento contribuisce alla costruzione dei profili professionali di Analista e valutatore delle politiche pubbliche, Consulente politico ed Esperto di relazioni istituzionali, fornendo competenze avanzate nella costruzione, raccolta, valutazione critica, analisi sostantiva e modellazione statistica di basi di dati.
L'architettura didattica del Corso Integrato è articolata in due moduli tra loro strettamente complementari e sequenziali. Il primo modulo (METODOLOGIA DI RICERCA EMPIRICA, 6 CFU) ha carattere propedeutico e fondativo: fornisce le basi epistemologiche, i concetti fondamentali del disegno della ricerca e gli strumenti di base per l'analisi dei dati. Il secondo modulo (TECNICHE DI RICERCA QUANTITATIVA, 3 CFU) rappresenta l'approfondimento applicativo e specialistico, sviluppando competenze avanzate di modellazione statistica e di analisi dei dati attraverso l'uso di software specialistici (STATA). La sinergia tra i due moduli consente allo studente di padroneggiare l'intero ciclo della ricerca quantitativa: dalla formulazione della domanda di ricerca, alla costruzione del disegno di indagine, fino all'analisi statistica avanzata e alla comunicazione dei risultati.
In coerenza con i Descrittori di Dublino e con gli indicatori della Matrice di Tuning del CdS PIM, al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
Conoscenza e capacità di comprensione (cc2, cc5, cc7): Acquisire una conoscenza avanzata delle metodologie e dei linguaggi specialistici delle discipline statistico-economiche (cc2) e sociologiche (cc5), nonché delle conoscenze teoriche e metodologiche per riconoscere e assimilare criticamente i principali approcci all'analisi delle politiche pubbliche (cc7).
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (ca1, ca2, ca4): Applicare le conoscenze teoriche per costruire e realizzare un disegno di ricerca quantitativo, definendo correttamente l'unità di analisi, operativizzando i concetti e costruendo una matrice dei dati (ca1). Utilizzare strumenti digitali e tecniche di analisi dei dati (modelli di regressione) per monitorare e valutare l'efficacia delle politiche pubbliche (ca4), affrontando problematiche connesse ai processi politici e sociali (ca2).
Autonomia di giudizio (ag1, ag2, ag3, ag4): Sviluppare una capacità di analisi critica e autonoma dei dati empirici (ag1), integrando dati empirici, fonti normative e approcci teorici anche in contesti di incertezza informativa (ag2). Elaborare giudizi autonomi e argomentati sulle interazioni tra politica e mercato (ag3), valutando la qualità delle fonti e la tenuta degli assunti dei modelli (ag4).
Abilità comunicative (ac1, ac2, ac3): Argomentare in forma orale e scritta i risultati di un'analisi (ac1), utilizzando il linguaggio specialistico della metodologia della ricerca e comunicando in modo efficace a interlocutori specialisti e non specialisti (ac2). Sviluppare capacità di "ascolto attivo" e di lavoro in gruppo (ac3).
Capacità di apprendimento (ap1, ap2): Sviluppare un metodo di apprendimento autonomo che consenta di aggiornarsi continuamente (ap1) e di costruire disegni di ricerca commisurati agli obiettivi cognitivi e alle risorse disponibili (ap2), per analizzare problemi complessi in contesti sociali e politici mutevoli.
Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine dell'insegnamento, ci si attende che lo studente/la studentessa acquisisca una conoscenza avanzata delle metodologie e dei linguaggi specialistici delle discipline statistico-economiche (cc2), unita alle conoscenze teoriche e metodologiche necessarie per riconoscere e assimilare criticamente i principali approcci all’analisi delle politiche pubbliche (cc7), con specifico riferimento ai principi logico-metodologici dell'analisi quantitativa e ai modelli di regressione lineare e logistica.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Al termine dell'insegnamento, ci si attende che lo studente/la studentessa sia in grado di selezionare, stimare e interpretare i modelli di regressione lineare (semplice/multipla) e i modelli per variabili dipendenti dicotomiche per affrontare problematiche connesse ai processi politici e sociali (ca1, ca2), utilizzando in autonomia il software statistico STATA su basi dati reali, per supportare i processi decisionali e la valutazione dell'impatto delle politiche pubbliche (ca4).
Autonomia di giudizio: Al termine dell'insegnamento, ci si attende che lo studente/la studentessa acquisisca la capacità di integrare dati empirici, fonti normative e approcci teorici, anche in contesti caratterizzati da incertezza informativa (ag2); sia in grado di valutare criticamente la qualità delle fonti documentali quantitative e la tenuta degli assunti dei modelli, isolando ed evidenziando relazioni spurie, condizionate o di mediazione per discriminare consapevolmente tra semplici correlazioni e nessi di causalità nei dati di policy (ag3).
Abilità comunicative: Al termine dell'insegnamento, ci si attende che lo studente/la studentessa sia in grado di sintetizzare e comunicare i risultati di una ricerca empirica quantitativa applicata (ac1), redigendo un report analitico strutturato secondo i canoni di un articolo scientifico e impiegando in modo appropriato il lessico metodologico e la visualizzazione grafica (tabelle e grafici). Ci si attende inoltre che lo studente/la studentessa maturi la capacità di ascoltare attivamente, negoziare e considerare punti di vista molteplici (ac3)
Capacità di apprendimento continuo: Al termine dell'insegnamento, ci si attende che lo studente/la studentessa sia in grado di connettere le conoscenze statistiche e le competenze informatiche acquisite ai contesti professionali delle pubbliche amministrazioni o delle grandi aziende private, aggiornando autonomamente le proprie capacità nell'utilizzo di pacchetti software e nell'esplorazione di nuovi modelli quantitativi complessi (ap1).
Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze epistemologiche, metodologiche e tecniche fondamentali per progettare e condurre una ricerca empirica nelle scienze sociali, con particolare riferimento agli approcci quantitativi. L'insegnamento contribuisce alla costruzione dei profili professionali di analista e valutatore delle politiche pubbliche, consulente politico ed esperto di relazioni istituzionali, attraverso l'acquisizione di competenze avanzate nella costruzione, raccolta, valutazione critica e analisi sostantiva di basi di dati.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:
Conoscenza e capacità di comprensione (cc5, cc7): Comprendere i principali paradigmi epistemologici della ricerca sociale e le potenzialità e i e vincoli sottostanti alla costruzione di un disegno di ricerca quantitativo. Acquisire il linguaggio specialistico della metodologia della ricerca sociale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (ca1, ca4): Applicare le conoscenze teoriche per costruire e realizzare un disegno di ricerca quantitativo: definire correttamente l'unità di analisi, operativizzare i concetti e scegliere gli indicatori appropriati, costruire una matrice dei dati. Utilizzare strumenti e tecniche elementari di analisi dei dati (monovariata, bivariata, trivariata) per prepararsi all’impiego di modelli e tecniche più sofisticati e adeguati a rispondere adeguatamente alle domande di ricerca.
Autonomia di giudizio (ag1, ag4): Sviluppare una capacità di analisi critica e autonoma dei dati empirici, valutando i vantaggi e gli svantaggi delle diverse tecniche di raccolta (approcci qualitativi e quantitativi; entro i secondi, analisi primaria vs secondaria), svolgendo analisi e interpretandone i risultati in modo esplorativo o nel quadro di teorie sostantive di riferimento. Elaborare giudizi informati sulla qualità e l'affidabilità delle fonti informative utilizzate.
Abilità comunicative (ac1, ac2): Argomentare in forma orale e scritta e attraverso l’uso di tabelle e grafici, utilizzando il linguaggio specialistico della metodologia della ricerca, comunicando in modo efficace i risultati di un'analisi a interlocutori specialisti e non specialisti.
Capacità di apprendimento (ap1, ap2): Sviluppare un metodo di apprendimento autonomo che consenta di aggiornarsi continuamente e di costruire disegni di ricerca commisurati agli obiettivi cognitivi e alle risorse (di tempo e di strumenti) effettivamente disponibili, per analizzare problemi complessi con riferimento a contesti sociali e politici complessi e mutevoli.
Il Corso Integrato si compone di due moduli didattici tra loro propedeutici e complementari. Per i dettagli dei contenuti si rimanda ai Syllabus dei singoli moduli.
Modulo 1 (6 CFU): METODOLOGIA DI RICERCA EMPIRICA (Docente: Landucci Sandro) – Fornisce le basi epistemologiche e metodologiche per il disegno della ricerca quantitativa.
Modulo 2 (3 CFU): TECNICHE DI RICERCA QUANTITATIVA (Docente: Morabito Maria Francesca) – Approfondisce le tecniche di modellazione statistica (regressione lineare e logistica) e l'uso del software STATA.
In stretta coerenza con il carico didattico dell'insegnamento (3 CFU), i contenuti sono i seguenti:
1. Richiami di statistica descrittiva univariata e bivariata
2. Il modello di regressione lineare e la logica causale
3. Modelli per outcome binari
4. Laboratorio Software STATA
Il corso è strutturato in due parti:
1.La logica della ricerca sociale: dal problema alla domanda di ricerca.
Approcci qualitativi e quantitativi
I disegni di ricerca quantitativa
Unità di analisi, proprietà e variabili.
Campionamento. Cenni generali.
Definizione operativa e scelta degli indicatori.
La matrice dei dati.
Analisi primaria e analisi secondaria.
Indagini su unità di analisi individuali e aggregate.
2.Tecniche di analisi dei dati:
Nozioni di base di statistica descrittiva: analisi monovariata.
Analisi bivariata.
Introduzione all'analisi trivariata.
Il Corso Integrato prevede una valutazione finale unica e collegiale, che si compone di due prove distinte, corrispondenti ai due moduli didattici. La commissione d'esame è costituita da tutti i docenti titolari dei moduli che compongono il Corso Integrato.
Modalità: Prove separate. Lo studente sostiene esami distinti per ogni modulo. Il voto finale viene verbalizzato solo dopo aver completato l'ultimo modulo ed è assegnato mediante la media pesata sui CFU dei voti ottenuti nei singoli moduli. Il superamento dell'esame comporta l'acquisizione della totalità dei crediti previsti per l'insegnamento (9 CFU).
Modulo 1 (6 CFU): Esame orale (prevalente) o scritto a domande aperte (per chi richiedesse di sostenere l'esame in inglese), volto a verificare la conoscenza dei concetti epistemologici e delle procedure metodologiche di base.
Modulo 2 (3 CFU): L'esame può essere sostenuto secondo una delle due seguenti modalità alternative, a scelta dello studente:
Opzione A - Elaborato scritto: Realizzazione individuale di una ricerca empirica quantitativa strutturata in forma di breve articolo scientifico.
Opzione B - Colloquio orale: Colloquio approfondito volto a verificare la conoscenza teorica dei modelli statistici e le competenze pratiche di programmazione e interpretazione degli output del software STATA.
Criteri di valutazione: I criteri qualitativi di valutazione e la tavola docimologica sono specificati nei Syllabus dei singoli moduli. La valutazione finale terrà conto della completezza, della precisione analitica, della capacità di argomentazione e dell'uso appropriato del linguaggio specialistico.
La verifica dell’apprendimento e la determinazione del voto finale (espresso in trentesimi) avvengono, a scelta dello/della studente/studentessa, secondo una delle due seguenti modalità d'esame alternative:
OPZIONE A:
Elaborato Scritto: Realizzazione autonoma e individuale di una ricerca empirica quantitativa, strutturata in forma di breve articolo scientifico (circa 5 pagine), che applichi i modelli studiati su un dataset concordato e documenti la sintassi STATA utilizzata. Lo studente/la studentessa avrà le indicazioni e gli strumenti necessari a produrre l’elaborato almeno un mese prima della consegna dello stesso.
Criteri di valutazione: Adeguatezza del modello statistico, rigore formale nella formattazione di tabelle/grafici, chiarezza espositiva, uso del lessico metodologico e capacità di argomentazione basata sulle fonti.
OPZIONE B:
Colloquio Orale: Un colloquio approfondito volto a verificare la conoscenza teorica di tutti i moduli del programma e le competenze pratiche di programmazione e interpretazione degli output del software STATA.
Criteri di valutazione: Completezza ed esaustività dei contenuti esposti, chiarezza espositiva, precisione analitica e livello di approfondimento teorico, capacità di risoluzione e interpretazione di problemi quantitativi applicati.
L'esame mira a verificare il raggiungimento degli obiettivi formativi attraverso:
Esame orale (prevalente): Lo studente dovrà dimostrare di possedere una solida conoscenza dei concetti epistemologici e delle procedure metodologiche. Verrà valutata la capacità di esporre con linguaggio specialistico appropriato e di applicare le conoscenze a casi esemplari (capacità di analisi e applicazione). La valutazione terrà conto della chiarezza espositiva, della profondità degli argomenti trattati e della capacità di collegare teoria e pratica.
Esame scritto a domande aperte (per chi richiedesse di sostenere l'esame in inglese): La prova scritta, della durata di circa 90 minuti, sarà composta da domande che richiedono la descrizione delle procedure e la loro applicazione a brevi casi di studio. I criteri di valutazione includono la completezza della risposta, la correttezza terminologica e la coerenza logica dell'argomentazione.
Per i testi di riferimento e il materiale didattico si rimanda ai Syllabus dei singoli moduli.
In stretta coerenza con il carico didattico dell'insegnamento (3 CFU) e al fine di ottimizzare le ore di studio autonomo previste per gli studenti, i materiali didattici sono i seguenti:
- Slide delle lezioni e dispense di laboratorio: Redatte a cura del docente, coprono interamente il programma teorico e contengono le istruzioni commentate per i do-file di STATA. Saranno caricate settimanalmente nella cartella ufficiale del corso sulla piattaforma Moodle.
- Dataset ufficiali: Estratti di banche dati internazionali (ESS) forniti dal docente e scaricabili da Moodle per le esercitazioni e il project work.
- Manuale di consultazione e approfondimento (consigliato): Hamilton, L. C., Statistics with STATA: Version 12, Cengage Learning.
CORBETTA, P. (2014), *Metodologia e tecniche della ricerca sociale*, Il Mulino, Bologna (Capitoli da 1 a 9; 13 e 14).
MORLINO, L. (2005), *Introduzione alla ricerca comparata*, Il Mulino, Bologna.
Materiale didattico aggiuntivo:
Slide delle lezioni, articoli scientifici e dataset per le esercitazioni, messi a disposizione sulla piattaforma Moodle dell'insegnamento.