Quattro moduli, ciascuno su una diversa metodologia di analisi dei dati – nello specifico Network Science, Bayesian Networks, Machine Learning e Spatial Model – per offrire una visione d’insieme sulle tecniche statistiche essenziali per lavorare con l’Open Science Cloud sviluppato nell’ambito del Progetto FOSSR.
Al termine della FOSSR-RISIS Data Science School, che ha avuto come focus l’analisi di strumenti e metodi per l’analisi dei sistemi complessi di scienza, tecnologia e innovazione, abbiamo provato a fare un bilancio dell’offerta formativa proposta, domandando direttamente ai partecipanti le loro impressioni.
“Concetti complessi spiegati in modo semplice ma rigoroso: credo che il maggior punto di forza di questa Data Science School sia stato questo – sintetizza una delle partecipanti, Simona Tarra -, cioè aver dato agli iscritti la possibilità di avvicinarsi ad argomenti specialistici in maniera veramente accessibile, mantenendo allo stesso tempo un ottimo livello di approfondimento”.
Un aspetto, questo, sottolineato da più di uno dei partecipanti, che hanno molto apprezzato anche il bilanciamento tra teoria e pratica: “Il corso ha proposto la spiegazione di diversi metodi statistici – sottolinea un’altra delle iscritte, Loreta Isaraj – e per ciascuno di essi ha offerto una combinazione equilibrata tra parte teorica e parte pratica, soprattutto riguardo l’implementazione in R, e questo mi è sembrato davvero un punto forte del corso”.
Una proposta formativa che, come sottolinea Antonio Zinilli, coordinatore della Data Science School, è differente dalle altre che trattano temi similari soprattutto per l’approccio multi-metodologico: “In genere ci si concentra solo su una tecnica – spiega Zinilli – magari entrando molto nel dettaglio, mentre noi ne abbiamo proposte quattro differenti, per offrire ai giovani ricercatori delle scienze sociali, che sono il nostro target principale, una panoramica quanto più possibile ampia sulle metodologie più innovative a loro disposizione”.
Un’esplorazione di tecniche e metodologie statistiche avanzate, applicate specificamente nel contesto delle infrastrutture di ricerca, con un’attenzione particolare al loro utilizzo pratico, come fa notare un’altra delle partecipanti, Angela Zanoni: “Utilizzare set di dati reali e offrire i codici degli applicativi spiegati durante le lezioni è stato un grandissimo valore aggiunto, perché in questo modo i materiali del corso diventano davvero una risorsa preziosa per chi lavora con i dati della ricerca”.
L’interattività delle lezioni, data dall’alternanza di teoria, sessioni pratiche con R e segmenti dedicati alle domande e risposte, ha consentito ai partecipanti di applicare in tempo reale i concetti appresi, rendendoli accessibili anche a chi aveva background non necessariamente quantitativi. “Declinare metodi apparentemente lontani dalle Scienze Sociali in maniera così concreta – ci ha detto un’altra iscritta, Flavia Domitilla Carino – ha reso fruibile concetti statistici complessi anche a chi, come me, arriva da un percorso di studi più qualitativo, in un modo davvero inclusivo”.
Una proposta di approfondimento che, come risulta dai feedback di tutti i partecipanti, ha offerto una “cassetta degli attrezzi” per l’analisi dei dati per la ricerca: “Quello che ho più apprezzato è stata la spiegazione delle logiche alla base delle metodologie – conclude Andrea Micarelli, un altro dei tanti partecipanti -, perché quello che ho appreso ora mi consente di saper rispondere al quesito: ‘In che modo i vari strumenti statistici possono essermi utili per rispondere alla mia domanda di ricerca?’. Un ricercatore, ad un corso, non può chiedere di meglio”.
Antonio Zinilli commenta così i risultati raggiunti: “Questa scuola è importante perché offre ai ricercatori nelle scienze sociali strumenti innovativi che consentono di essere al passo con le nuove metodologie, coniugando approcci quantitativi con le necessità dell’analisi qualitativa”.
“I due intenti principali – conclude Zinilli – erano quello di coniugare l’approccio teorico dei diversi modelli a quello empirico, e di far conoscere ai ricercatori delle scienze sociali i modelli più innovativi dell’analisi statistica. Siamo certi di aver saputo cogliere entrambi, offrendo una proposta formativa utile”.
Per consultare i materiali del corso: https://zenodo.org/records/14994005