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Spring School in Digital Humanities – “Text As Data” 

31 Marzo 2025 – 4 aprile 2025, Università di Potsdam

 

Potsdam, 31 Marzo- 4 Aprile

La Spring School “Text as Data”, svoltasi dal 31 marzo al 4 aprile nella città di Potsdam, è stata rivolta a studenti e dottorandi interessati ad approfondire il campo delle Digital Humanities e a sviluppare competenze nell’analisi di fonti testuali. 

L’iniziativa, co-organizzata dal DH Network dell’Università di Potsdam e dal Dipartimento di Digital Humanities and Social Studies dell’Università Friedrich-Alexander di Erlangen-Norimberga, ha visto la partecipazione di docenti e ricercatori di rilievo provenienti da prestigiose istituzioni accademiche operanti nel settore delle DH, tra cui quelle di Berlino, Erlangen, Cracovia, Potsdam, Praga e Treviri. 

Scopi e contenuti

Pur mantenendo un ruolo centrale all’interno delle scienze umane, gli approcci ermeneutici tradizionali possono oggi essere efficacemente affiancati da metodologie computazionali, le quali aprono nuove prospettive per l’analisi testuale e per i digital literary studies. In quest’ottica, la Spring School si è posta l’obiettivo di offrire ai partecipanti un’occasione di confronto e approfondimento sulle potenzialità e sulle sfide delle Digital Humanities, attraverso un ricco e articolato programma che ha incluso tavole rotonde, keynote lectures, workshop e, in particolare, sessioni pratiche (hands-on sessions) pensate specificamente per un pubblico con background umanistico interessato ad avvicinarsi agli strumenti e agli approcci computazionali per l’analisi dei testi. 

La Spring School ha inizialmente guidato i partecipanti nel processo di operazionalizzazione, ossia nella formulazione di una domanda di ricerca a partire da una fonte testuale. Il verbo operazionalizzare risulta centrale per comprendere il funzionamento delle digital humanities e deriva dal campo della fisica. Il concetto fu introdotto nel 1927 dal fisico P.W. Bridgman nel suo libro Logic of Modern Physics, in cui spiegò con un esempio molto semplice l’approccio operazionale: per dire che un oggetto ha una certa lunghezza, non basta definirla in astratto, bensì compiere operazioni concrete — usare un righello, un metro, una tecnica di misurazione. Secondo Bridgman, il concetto stesso di lunghezza coincide con l’insieme delle operazioni attraverso cui viene determinata. In altre parole, un concetto scientifico ha senso solo se possiamo tradurlo in una procedura concreta. Applicando questo principio ad altri ambiti, operazionalizzare significa prendere un’idea astratta — come un concetto teorico — e trasformarla in un insieme di passaggi pratici e misurabili (Jacke, 2025). 

Nel campo delle digital humanities, ad esempio, si tratta di tradurre concetti della teoria letteraria in criteri quantitativi, che possono poi essere applicati e misurati sui testi letterari. Franco Moretti definisce l‘azione di operazionalizzare come “gettare un ponte dai concetti alla misurazione, e quindi al mondo. Nel nostro caso: dai concetti della teoria letteraria, attraverso una forma di quantificazione, ai testi letterari” (Moretti 2014: 13). Quindi per Moretti il termine descrive il processo attraverso cui i concetti vengono trasformati in una serie di operazioni — che, a loro volta, permettono di misurare ogni tipo di oggetto. 

Successivamente, la school ha offerto un’introduzione a diversi metodi e strumenti computazionali al fine di offrire una panoramica delle vaste possibilità derivanti dall’incontro tra discipline umanistiche e tecnologie digitali, tra le quali tecniche di topic modeling, analisti stilometrica e network analysis.  Ognuno di questi approcci offre prospettive complementari e potenti per l’esplorazione e l’interpretazione dei dati testuali. Di seguito, una sintesi dei rispettivi punti di forza: 

  • Topic modeling: permette di individuare argomenti latenti all’interno di grandi collezioni testuali senza una classificazione preliminare. Esso agevola la comprensione e la mappatura di grandi corpus testuali, evidenziando strutture tematiche ricorrenti. 
  • Stilometria: consente di identificare lo stile individuale di un autore sulla base di caratteristiche formali del testo (es. frequenze lessicali, funzioni grammaticali); fornisce un supporto empirico a intuizioni critico-letterarie, riducendo la soggettività dell’interpretazione; utile in ambiti come l’attribuzione dei testi e l’identificazione di interpolazioni.  
  • Network analysis: rappresenta graficamente le connessioni tra elementi (personaggi, luoghi, concetti), rendendo evidenti pattern relazionali nascosti; individua nodi centrali, comunità e dinamiche di interazione; utile per lo studio delle reti narrative, sociali o semantiche.  

Contatti

Netzwerk Digitale Geisteswissenschaften

Universität Potsdam

https://www.uni-potsdam.de/de/digital-humanities


OpenEdition vi suggerisce di citare questo post nel modo seguente:
elianabergaglio (11 Aprile 2025). Spring School in Digital Humanities – “Text As Data” . Digital Humanities PhD. Recuperato il 16 Maggio 2025 da https://doi.org/10.58079/13qry


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