Informatica Applicata Al Testo Letterario Lm 2018/2019

Il corso fornirà le basi teoriche e le competenze necessarie per creare e analizzare risorse testuali digitali. Saranno esaminati i seguenti argomenti:

- Modelli formali e computazionali della testualità

- Metodi avanzati per la codifica e la rappresentazione di testi in ambito umanistico: linguaggio XML e Text Encoding Initiative

- Modelli e framework per l’archiviazione e la pubblicazione di collezioni di testi digitali

- I metodi classici di analisi del testo: concordanze e analisi statistica

- Distat reading fondamenti, teorie e metodologie

- Metodi e struementi di text mining: cluster analysis, topic modelling e werd embedding

Metodi didattici: lezioni teoriche e attività di laboratorio in aula

Metodi e criteri di verifica dei compiti: La prova finale consiste in: discussione orale dell'aspetto teorico, metodologico e tecnologico dei metodi e degli strumenti discussi durante le lezioni; presentazione di un progetto originale relativo alla codifica del testo o all'analisi del testo

Testiadottati:

• Piper, Andrew. 2018. Enumerations: Data and Literary Study. University of Chicago Press.
• Moretti, Franco. 2013. Operationalizing: or, the function of measurement in modern literary theory. Stanford Literary Lab Pamphlet 6 (December 2013). https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet6.pdf (20/08/2017)
• Underwood, Ted. 2017. A Genealogy of Distant Reading. Digital Humanities Quarterly 11(2). Web: http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000317/000317.html
• Ciotti, Fabio. 2017. Modelli e metodi computazionali per la critica letteraria: lo stato dell’arte. In L’Italianistica oggi: ricerca e didattica, Atti del XIX Congresso dell’ADI - Associazione degli Italianisti (Roma, 9-12 settembre 2015, a cura di B. Alfonzetti T. Cancro, V. Di Iasio, E. Pietrobon. Roma : Adi editore. http://www.italianisti.it/upload/userfiles/files/Ciotti.pdf.