Monthly Archives: May 2021

[:it]Gruppo Interdisciplinare di Analisi Testuale

Nell’ambito delle scienze umane e sociali i testi, spesso raccolti in corpora di grandi dimensioni, sono la base di molte ricerche.

Le discipline che utilizzano i testi nella ricerca scientifica sono numerose (per es. antropologia, economia, filosofia, informatica, linguistica, psicologia, scienza politica, semiotica, sociolinguistica, sociologia, statistica, storia, ecc.) e sono numerose sia le diverse tipologie di testo (per es. articoli di giornale, documenti amministrativi, opere letterarie, discorsi pubblici e istituzionali, interviste,focus group, colloqui clinici, diari etnografici, lettere, email, pagine web, messaggi SMS, blog, messaggi pubblicitari, ecc.) sia le diverse metodologie di ricerca adottate (per es. analisi del contenuto, analisi del discorso, analisi retorica, analisi testuale, analisi del linguaggio, statistica linguistica, information retrievalnatural language processing, ermeneutica, ecc.).

Le informazioni contenute nei testi sono oggetti di studio molto complessi e la loro analisi richiede competenze provenienti da diverse discipline.

Recenti sperimentazioni dimostrano che l’analisi dei dati testuali e il text mining sono un ambito ideale per concepire approcci interdisciplinari e strumenti di ricerca capaci di cogliere tanto le dimensioni qualitative quanto gli aspetti quantitativi dei fenomeni indagati. Inoltre, in un periodo storico come quello attuale, in cui si osserva la crisi degli strumenti di indagine tradizionali, possono rappresentare una valida risorsa alternativa per la ricerca.

Gli obiettivi del Gruppo Interdisciplinare di Analisi Testuale (GIAT) sono:

  1. condividere informazioni su software, corpora, bibliografie e risultati di ricerche;
  2. promuovere il confronto tra i saperi di diverse discipline su problemi di ricerca reali;
  3. sviluppare strumenti di analisi innovativi e metodologie di ricerca integrate;
  4. favorire l’applicazione delle conoscenze acquisite, curandone l’impiego sia in ambito accademico sia nel mondo delle istituzioni e delle imprese.

Summer School 2021

[:en]

Interdisciplinary Text Analysis Group

Within the humanities and social sciences much research is based on texts, often collected in large corpora.

A number of disciplines use texts for research purposes (e.g. anthropology, economics, philosophy, IT, linguistics, psychology, political science, semiotics, sociolinguistics, sociology, statistics, history, etc.) and make use of both different text-types (e.g. newspaper articles, administrative documents, literary works, public and institutional speeches, interviews, focus groups, clinical interviews, ethnographic diaries, letters, emails, web pages, text messages, blogs, advertisements, etc.) and different research methods (e.g. content analysis, discourse analysis, rhetorical analysis, text analysis, linguistic analysis, language statistics, information retrieval, natural language processing, hermeneutics, etc.).

The information contained in texts is very complex and its analysis calls for skills and knowledge deriving from different disciplines.

Recent research shows that the analysis of text data and text mining provides the ideal background to develop interdisciplinary approaches and research tools to account for both the qualitative and quantitative assessment of the  aspects under scrutiny. Moreover, in the light of the current crisis of traditional analytical tools, such new approaches may provide a valid alternative for research purposes.

The Interdisciplinary Text Analysis Group (GIAT) has the following objectives:

  1. sharing information on software, corpora, relevant literature and research results;
  2. promoting the dialogue among different disciplines on concrete research issues;
  3. developing innovative analytical tools and integrated research methods;
  4. encouraging the implementation of the know-how acquired both at university level and among institutions and enterprises.

Summer School 2021

[:]

Ciao Lorenzo…

Una pagina in onore del Prof. Lorenzo Bernardi (1943-2014).
May 2021
M T W T F S S
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31