Marco Terribili, Autore presso datamagazine.it

L’intelligenza artificiale nella scrittura di paper scientifici: c’è chi la usa e c’è chi mente

ChatGPT

Scrivere un abstract, un paper o un articolo per una rivista scientifica può essere, per chi si occupa di ricerca, un compito noioso, difficile ed oneroso. Da quando ChatGPT si è svelata al grande pubblico l’intelligenza artificiale (AI) è diventata uno strumento pressoché indispensabile per chi si cimenta nella scrittura scientifica. Tuttavia, c’è ancora molta reticenza da parte di autrici ed autori nell’ammettere di avvalersi di strumenti generativi. Tutti la usano. Nessuno lo ammette. O quasi. Il motivo di questo mal celato riserbo è dato dal fatto che, come spesso accade in contesti di forte innovazione tecnologica, il dibattito sui…

Entrare nella scatola nera dei social media. Il web-scraping e la ricerca sociale

social media

Comunicare, esprimere opinioni, condividerle coi nostri amici, sono solo alcune delle tante interazioni sociali che svolgiamo sempre più spesso online, principalmente sui social media. Un social network funziona attraverso algoritmi e strutture computazionali che spesso non conosciamo, o almeno non completamente. Comunicare con un social network non è mai un processo diretto, ed è sempre necessario un “intermediario”: questo intermediario è l' application programming interface (API), che raccoglie la domanda e gestisce l'offerta di dati, tra i server del social network ed alcuni utenti autorizzati. Il rapporto intermediato tra social network ed utenti, e la mancata totale trasparenza di questi siti inducono…

Big data e ricerca sociale: implicazioni metodologiche e teoriche

big data

Le scienze sociali utilizzano spesso strumenti statistici per argomentare le proprie tesi da un punto di vista quantitativo. Tuttavia, negli ultimi anni, la statistica ha spesso sfruttato nuove, massive, fonti di dati, comunemente chiamate big data. Ciò ha comportato che la distanza tra le tecnologie digitali e la ricerca sociale si sia drasticamente accorciata. Tuttavia, cercare di saldare questi due ambiti implica una discussione sulla natura di entrambi. Questa discussione però, spesso scivola precipitosamente verso scenari drastici e pessimisti, come la “crisi della sociologia empirica”, o il timore che, nel prossimo futuro, i data-scientist possano sostituire sociologi, antropologi, economisti e persino…