Corso di Epistemologia critica delle scienze sociali teorie

Corso di: Epistemologia critica delle scienze sociali: teorie, metodi e dati Professoressa Enrica Amaturo

2° Capitolo di Sociologia del futuro. LA “RIVOLUZIONE” DEI NUOVI DATI: QUALE METODO PER IL FUTURO, QUALE FUTURO PER IL METODO?

Introduzione I nuovi processi in atto nella società impongono un ulteriore sforzo sia sul piano della riflessione metodologica sia in senso stretto sia su quello delle ricadute applicative. Sul versante delle tecniche sono tre le linee su cui si è sviluppata la riflessione: 1) aspetti relativi alla valutazione delle politiche pubbliche 2) la dicotomia qualità/quantità stemperata dai fautori dell’approccio mixed methods 3) gli effetti della diffusione di internet e della Data Revolution

Le conseguenze della data revolution La data revolution trasforma radicalmente alcune consolidate routines inerenti i dati consolidate nelle discipline scientifiche. Ciò si traduce anche in: 1)nuove basi informative a disposizione dell’analisi sociologica (Big Data, Big corpora, Open data). 2) conseguenze di tipo epistemologico che la rivoluzione dei dati porta con sé (sottovalutare ruolo teoria).

Le nuove basi informative: Open data I dati aperti (open data)sono quei dati che possono essere utilizzati e riutilizzati liberamente da tutti (Pollock, 2006) e che sono messi a disposizione da una pluralità di attori. Oltre ai vantaggi derivanti dall’esistenza dei «dati aperti» ci sono alcuni limiti relativi a: �Assenza di dati per molte tematiche sociologiche �il movimento dei dati aperti coinvolge in modo molto marginale le aziende private �formazione dei potenziali utenti degli Open data

Le nuove basi informative: Big Data Il termine Big Data (in italiano megadati) identifica un insieme molto vasto di dati che hanno caratteristiche e finalità diverse. I big data si caratterizzano per il modo in cui sono generati (Kitchin , 2014), in base all’area in cui se ne verifica la produzione (Elias, 2012) e per il livello di strutturazione.

Implicazioni metodologiche I Big data e gli Open Data sono «non reattivi, secondari e non intrusivi» , oltre a queste caratteristiche, l’utilizzo di quest’ultimi porta sicuramente dei vantaggi ma espone a non pochi rischi. Vantaggi: 1)riduzione del fastidio statistico 2) risparmio di tempo e denaro 3) tendenza all’esaustività. Rischi: 1)autoreferenzialità dell’analisi 2) l’impossibilità di soddisfare gli interrogativi di ricerca 3) problemi di copertura 4)campionamento e rappresentatività statistica 5)validità dei dati 6) accesso (solo per i Big Data).

Implicazioni epistemologiche Con la data revolution tende ad affermarsi una visione della scienza data-driven che porta alla nascita di prospettive «epistemologicamente ingenue» che muovono dalla convinzione che i dati possano parlare da soli ( dataismo). Riconoscere l’importanza dei dati può aprire a nuove opportunità_per_la_sociologia_favorendo_ l’interdisciplinarietà. Entro quest’ottica ritroviamo: 1) la computational social science (Conte et al. , 2012) 2) la versione moderna della data science (Lauro, 2015)

Quale futuro della sociologia nell’era dei Big Data? �dal punto di vista epistemologico, i sociologi devono affermare con forza che il processo di costruzione dei dati non è un processo neutrale e che ciò rimane vero anche per i nuovi dati. � dal punto di vista metodologico, bisogna sottolineare l’importanza della triangolazione dei risultati con metodi, livelli di analisi (micro e macro) e contesti diversi.