Giovanni Di Franco, L’analisi dei dati nelle scienze sociali al tempo dei big data, del machine learning e dell’intelligenza artificiale, FrancoAngeli, 2026

Giovanni Di Franco, L’analisi dei dati nelle scienze al tempo dei big data del machine learning e dell’intelligenza artificiale. COLLANA: La cassetta degli attrezzi. Strumenti per le scienze umane – diretta da G. Di FrancoIl volume fornisce uno studio critico-metodologico dell’evoluzione dell’analisi dei dati avvenuta negli ultimi decenni fino all’attuale scena Leggi di più

Il libro di Giovanni Di Franco, intitolato “L’analisi dei dati nelle scienze al tempo dei big data del machine learning e dell’intelligenza artificiale”, è un saggio scientifico pubblicato dall’editore FrancoAngeli nel febbraio 2026 all’interno della collana “La cassetta degli attrezzi. Strumenti per le scienze umane”. [1, 2]

Il testo offre uno studio metodologico cruciale per comprendere come l’avvento dei dati massivi stia ridefinendo i confini della ricerca empirica. [1, 3]

Informazioni Bibliografiche Generali

• Autore: Giovanni Di Franco, già professore ordinario di Metodologia della ricerca sociale presso l’Università degli Studi di Roma “La Sapienza”.
• Prezzo di copertina: € 36,00.
• Pagine: 216 pagine.
• Codici identificativi: ISBN-10: 8835176425 | ISBN-13: 978-8835176428. [4, 5, 6, 7, 8]

Sintesi del Contenuto e Temi Chiave

Il volume analizza in modo critico la transizione dalle tecniche statistiche classiche alle moderne tecnologie algoritmiche. I nuclei tematici principali includono: [9]

• Evoluzione metodologica: Un confronto diretto tra i modelli di analisi dati tradizionali (es. analisi multivariata e modelli statistici classici) e le “nuove tendenze” guidate dai flussi informatici generati dal digitale. [3, 9]
• Continuità e rottura: L’autore evidenzia cosa rimane valido della vecchia scuola sociologica e quali criteri interpretativi vadano invece aggiornati per non subire passivamente l’automazione degli algoritmi. [1, 9]
• Strumenti e linguaggi: Il testo esamina da vicino l’integrazione nella ricerca sociale dei linguaggi di programmazione e delle piattaforme software oggi più diffusi (come Python o R) per la gestione di grandi moli di dati. [1, 9]
• Applicazioni e limiti nelle scienze umane: Vengono illustrate applicazioni pratiche nell’ambito della sociologia e delle scienze sociali, tracciando un bilancio epistemologico definitivo sui reali vantaggi e sui rischi di distorsione metodologica derivanti dall’uso dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. [3, 9]

fonti informative:

[1] https://www.comune.perugia.it

[2] https://www.ibs.it

[3] https://francoangeli.it

[4] https://www.amazon.it

[5] https://www.ibs.it

[6] https://scholar.google.com

[7] https://www.lafeltrinelli.it

[8] https://www.libraccio.it

[9] https://iris.uniroma1.it