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Social Media – Padova

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia e Psicologia Applicata - FISPPA · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Andrea Sciandra Canale unico

Corso di laurea: Social Sciences and Digital Data – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-88) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia e Psicologia Applicata - FISPPA · 6 CFU · apri nel catalogo · Social Sciences and Digital Data – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Ceron – Politics and big dataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Wasserman – Social network analysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Öhman – Introduction to text analyticsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Silge – Text mining with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione ai social media Definizioni Problematiche tecniche, etiche e sociali Finalità dell'analisi (esempi) Accesso ai dati Approfondimenti su bot, fake news, influencer, rappresentatività - Analisi automatica dei testi (text mining) Storia e definizioni Unità di analisi, dati, meta-dati e corpora Parsing, lemmatizzazione (tramite treebank con analisi delle dipendenze), stemming Analisi lessicale, analisi…

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Prof. Andrea Sciandra Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-82) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Ceron – Politics and big dataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Wasserman – Social network analysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Öhman – Introduction to text analyticsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Silge – Text mining with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Fondamenti di analisi dei dati testuali , Autori:Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Antonio – LuogoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Social media e sentiment analysis l'evoluzione dei fenomeniCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione ai social media Definizioni Problematiche tecniche, etiche e sociali Finalità dell'analisi (esempi) Accesso ai dati Approfondimenti su bot, fake news, influencer, rappresentatività - Analisi automatica dei testi (text mining) Storia e definizioni Unità di analisi, dati, meta-dati e corpora Parsing, lemmatizzazione (tramite treebank con analisi delle dipendenze), stemming Analisi lessicale, analisi…

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Prof. Andrea Sciandra Canale unico

Corso di laurea: Strategie di Comunicazione – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-92) · esame facoltativo · Strategie di comunicazione · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Studi Linguistici e Letterari - DISLL · 6 CFU · apri nel catalogo · Strategie di Comunicazione – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Ceron – Politics and big dataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Wasserman – Social network analysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Öhman – Introduction to text analyticsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Silge – Text mining with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Fondamenti di analisi dei dati testuali , Autori:Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Antonio – LuogoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Social media e sentiment analysis l'evoluzione dei fenomeniCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione ai social media Definizioni Problematiche tecniche, etiche e sociali Finalità dell'analisi (esempi) Accesso ai dati Approfondimenti su bot, fake news, influencer, rappresentatività - Analisi automatica dei testi (text mining) Storia e definizioni Unità di analisi, dati, meta-dati e corpora Parsing, lemmatizzazione (tramite treebank con analisi delle dipendenze), stemming Analisi lessicale, analisi…

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Social Media negli altri atenei

Social Media – Politecnico di Torino