# Introduzione ai dati testuali e all'analisi testuale con Constellate

Deborah Grbac

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Deborah Grbac. Introduzione ai dati testuali e all'analisi testuale con Constellate. Doctoral. Module sur la recherche en histoire de l'Ecole de doctorat d'Institutions politiques de l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, Milano, Italy. 2023, pp.10. hal-04892072

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Submitted on 29 Jan 2025

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# Introduzione ai dati testuali e all'analisi testuale con Constellate

Deborah Grbac

Biblioteca d'Ateneo di Milano

Dottorandi di ricerca Istituzioni e politiche, anno accademico 2023-2024
## Sommario

- Alcune definizioni, che cosa sono i dati testuali e la scienza guidata dai dati

- Che cos'è l'analisi testuale

- Premesse metodologiche e competenze tecniche richieste

- Applicazioni ed utilizzi dell'analisi testuale

- La piattaforma di introduzione all'analisi testuale Constellate
# Che cosa sono i dati e i dati testuali in particolare

«La scienza comincia non appena l'intelletto, in forma ordinata, stabilendo, comparando, scomponendo e collegando, elabora una **datità** [traduzione del termine tedesco: «*Gegebenheit*»] participio passato sostantivato del verbo dare]* in concetti, giudizi, serie di giudizi. Questa «datità» [nell'originale «*Gegebenheit*», virgolette aggiunte dal traduttore] costituisce sempre un percepire, apprendere, guardare, o rispettivamente il contenuto di ciò.»**

Romano Guardini (1923)

*Gegebenheit* oggi potrebbe essere tradotta con la parola «dati»

I dati, una definizione: sono osservazioni, concetti e giudizi, ovvero oggi: «**dati osservati**» o «rilevati» (sempre più dalle macchine), «**parole con un significato**», «**parole contenenti una valutazione**»

I dati non appartengono a chi li ha rilevati, l'analisi fatta su dei testi, ai soli fini di computazione statistica, non implica il possesso dei dati testuali. Il **diritto sui generis** protegge l'investimento nella costruzione ed organizzazione di un data-base, ma non i dati contenuti nel database, che invece sono liberi o in alternativa accessibile con sottoscrizione. I testi sono protetti dal diritto d'autore, ma esiste un'eccezione a questo per le sole tecniche di analisi testuale.

Questo tipo di analisi è possibile attraverso la trasformazione delle parole in numeri e la possibilità di tornare indietro dai numeri alle parole*** o i significati attraverso tecniche di analisi testuale.

Premesse: necessità di riconoscere e saper utilizzare i dati (alfabetizzazione digitale)**** e conoscenze sul funzionamento dei metodi di analisi automatica.*****

*Il traduttore ha aggiunto al testo la seguente specifica: «[=il darsi di elementi]».

** Guardini, Romano «La visone cattolica del mondo», a cura di Silvano Zucal, Collana Opere di Romano Guardini, Nuova serie, 20, 4° ed. 2022.

*** Tuzzi, Arjuna «L'analisi del contenuto: introduzione ai metodi e alle tecniche di ricerca», Roma, Carocci, 2003

**** Bauder, Julia (editor) "Data Literacy in Academic Libraries. Teaching Critical Thinking with Numbers", Chicago, ALA (American Library Association) Editions, 2021.

*****Passarotti, Carlo «Computational Thinking, Dall'automazione alla svolta computazionale nelle scienze umanistiche», Presentation for “Humanism and Digitization. Theory and practical achievements”, held on 4th May 2022, Università Cattolica del Sacro Cuore, at disposal at page: https://www.unicatt.it/evt-umanesimo-e-digitalizzazione
# Una scienza guidata dai dati che utilizza anche i dati testuali

Consapevolezza sui dati e sulle tecniche automatiche per analizzare e gestire i dati permettono di sviluppare una nuova metodologia scientifica basata dai dati e mutuata dalle scienze esatte ad altri ambiti scientifici.

* Una maggiore disponibilità di dati in formato elettronico ha permesso ad elaborazione di tipo statistico di essere più precise

* Grazie alla maggiore disponibilità di dati testuali tale approccio è stato introdotto anche nelle scienze umanistiche (*Digital Humanities*), le scienze sociali da tempo avevano già introdotto metodi quantitativi di analisi (Scienze economiche, statistiche, sociologia e più recentemente scienze politiche)

* La sfida oggi è non solo quella di utilizzare tale nuovo approccio scientifico, ma di integrarne le continue evoluzioni (vedi *Intelligenza artificiale*, i *Generative Pre-Trained Transformers*, o i *Large Language Models*)

Alcune premesse metodologiche:

* Consapevolezza sui dati e buone pratiche per l'analisi e la gestione dei dati (*Data curation*, *Advanced Data Management*) diventano competenze necessarie (Alfabetizzazione digitale o *Data Literacy*)

* Come anche lo sviluppo di competenze che consentano di sviluppare un metodo di conoscenza dei sistemi di automazione (*Computational thinking*) e la capacità di pensare in modo matematico* e statistico

Ma al di sopra di tutte queste competenze serve: una competenza disciplinare di settore solida per poter interpretare i dati e i risultati delle analisi sui dati

*Busa Roberto «The main problem of the Automation of Written Language» (1956), in particolare p. 68, § 6,3 «Mathematization of Language», in Nyhan Julianne, Passarotti Marco (a cura di) «One origin of Digital Humanities. Fr Roberto Busa in his own words», Cham, Springer Nature Switzerland, 2019.
* L'alfabetizzazione digitale, ovvero la capacità e le competenza necessarie per lavorare criticamente con i dati testuali implica un continuo aggiornamento e lo sviluppo di altre «literacy», o competenze tecniche.

* «Computational literacy» che richiede la disponibilità ad aprirsi ed adottare **modalità informatiche**, come i linguaggi di programmazione (Phyton), capire la **matematica** (le reti neurali alla base dei Large Language Models, non sono che unità di calcolo in sequenza, fino a tre nel caso del «Deep learning»), ed ultimamente l'«Artificial Intelligence literacy», ovvero la conoscenza su come opera l'IA e sull'esistenza anche di modelli «open source».

* La **metodologia scientifica** di settore anch'essa è in continua evoluzione se si vuole utilizzare i dati, sapere che cosa si vuole fare con i dati, di modo che i risultati dell'analisi siano effettivamente una «prova» a supporto della teoria precedentemente stabilita (ovvero il **quesito di ricerca**)

* La conoscenza della legge a tutela dei diritti della proprietà intellettuale, sia nazionale che internazionale, per conoscere esattamente come **riutilizzare** dati nel rispetto dei diritti della proprietà intellettuale degli autori e poter comunicare correttamente i propri risultati della ricerca (**condivisione** dei dati).

* Perché i risultati della ricerca possono essere condivisi e riutilizzati in base ai principi **FAIR** (Findable Accessible Interoperable and Reusable), se possibile («Open as possible and closed if necessary»)

* Infatti le fonti, intesi come testi su cui le analisi sono state effettuate, possono non esserlo perché sottoposti alla tutela dei diritti della proprietà intellettuale degli autori o far parte di raccolte di documenti «proprietari» il cui accesso viene legalmente venduto.
# Che cosa è l'analisi testuale computazionale

Diversi sono i nomi dati all'analisi testuale: *Distant Reading, Text Data Science, Téxtométrie, Text and Data Mining, Computational Text Analysis*, analisi del contenuto, a seconda delle diverse comunità scientifiche e scuole di pensiero che si sono cimentate in questo tipo di analisi.

Nata nell'ambito della linguistica computazionale l'analisi testuale si è estesa anche ad altri settori disciplinari, basti qui ricordare gli albori delle **Digital Humanities** di Padre Roberto Busa, l'**analisi statistica dei testi** di Jean-Paul Bezéncri, o l'**analisi del contenuto** di Lasswell risalente agli inizi degli anni cinquanta del secolo scorso, fino ad arrivare ai più recenti «**modelli di linguaggio**» (LLM) utilizzati attraverso interfacce utenti (o software relazionali) come ad esempio ChatGPT.

Si tratta di tecniche, in continua e veloce evoluzione, utilizzate per «estarre» informazioni da collezioni di testi, o *corpora*, attraverso l'uso di metodi quantitativi di natura statistica e diversi strumenti computazionali volti all'elaborazione automatica dei testi/contenuti.

La maggiore disponibilità di grandi quantitativi di data («*Big Data*») ha consentito l'applicazione di tale tecniche a diversi ambiti disciplinari che si stanno progressivamente aprendo a metodologie di ricerca *data-driven*, ovvero condotte dai dati, volte a produrre modelli predittivi, quali ad esempio i «modelli di linguaggio» sopra citati, e/o a dimostrare teorie sulla base dei dati (prove ed evidenze) raccolte.

Dalla linguistica si è passati alla sociologia, politologia, l'economia e sempre più anche le materie umanistiche «Digital Humanities» (storia, letteratura, ...).
# Applicazioni ed utilizzi dell'analisi testuale

Recupero dell'Informazione (**Information Retrieval**): ricerca sui metadati (autore, titolo, casa editrice), la tipica ricerca bibliografica, e/o sulle parole chiave nei testi o nella stessa stringa dei metadati

Estrazione dell'informazione (**Information Extraction**): recuperare i contenuti del testo per mezzo delle parole più frequenti, dei termini più significativi, oppure attraverso aggregazioni di parti di testo e loro classificazione (« *Topic Modeling*»)

Alcuni autori parlano anche di « *Textual Retrieval*», ovvero dell'Information Retrieval sui testi al fine di estrarre informazioni dai testi.*

Quale sia il modo in cui queste tecniche vengono etichettate queste possono consistere in:

**Concordanze:** estrazione della parola ricercata e visualizzazione nel contesto (finestra di testo) in un dato testo, proposto possibilmente come elenco delle occorrenze per ordine alfabetico

**Sentiment Analysis:** estrarre le emozioni insite in un dato testo sulla base di una classificazione positiva o negativa dei vocaboli

**Named Entity Recognition:** estrarre nomi di luoghi, di persone, di società da determinati testi in base in base agli strumenti di analisi testuale

Riconoscimento dell'autore dei testi sulla base dello stile di scrittura (**Stylometrics**)

Classificazione automatica dei testi per la loro attribuzione ad una categoria (**Supervised Machine Learning**) o ad un'altra, attraverso metodi statistici supervisionati, ovvero con etichettatura ed attribuzione da parte di esperti e la conseguente applicazione automatica sull'intero *corpus*

**Language models:** utilizzo di reti neurali per calcoli diretti a prevedere la parola successiva in una frase (Intelligenza Artificiale Generativa).

<footnote>*Tomasi, Francesca "Organizzare la conoscenza. Digital Humanities e Web semantico. Un percorso tra archivi, biblioteche e musei", Milano, Editrice bibliografica, 2022, citazione p. 140.</footnote>
# La piattaforma di introduzione dell'analisi testuale Constellate

Constellate è una piattaforma multifunzionale per:
apprendere, insegnare, eseguire e sviluppare tecniche di analisi testuale nell'ambiente

## Constellate Lab

Il **Constellate Lab** è un ambiente computazionale interattivo gestito in cloud, in grado di contenere e supportare dati e fogli di lavoro Jupyter.

I fogli di lavoro **Jupyter** sono documenti testuali interattivi che contengono codice sorgente eseguibile in linguaggio Python (linguaggio di programmazione). Dal settembre 2023 nell'ambiente Costellate Lab è possibile anche lavorare su foglio di lavoro interattivi in linguaggio R.

L'ambiente di lavoro del Constellate Lab offre 8GB di archiviazione di file e fogli di lavoro, la possibilità di aprire e lavorare i libri Juypter compilati con i comandi necessari per effettuare analisi testuale, la possibilità di caricare dati e di creare fogli di lavoro, condivisioni attraverso la funzione (**Snapshot**) con altri utenti del Lab, importare fogli di lavoro da GitHub e partecipare ai workshop di formazione che si svolgono online.

La funzione **Dataset Builder** permette di utilizzare le risorse testuali presenti nel database Jstor Archive ed alcuni altri repository ad accesso aperto per poter costruire dataset con dati formattati per le analisi contenute nei fogli di lavoro compilati.

La funzione **Upload** consente di caricare nello spazio di lavoro del Lab collezioni di testi (corpora) esterni che se formattati in base alle esigenze della piattaforma possono essere sottoposti alle stesse analisi effettuabili sui dati Jstor Archive.
Constellate offre diversi servizi in un'unica piattaforma

* Un **pacchetto formativo** che offre la possibilità di accedere a lezione online erogate periodicamente, *tutorials* (manuali online) e fogli di lavoro compilati sempre a disposizione per consentire l'insegnamento e l'apprendimento autonomo di tecniche di analisi testuale

* Continui approfondimenti tematici e una sessione estiva di corsi con docenti esterni [Text Analysis](#) [Pedagogy (TAP) Institute](#)

* Uno spazio computazionale il **Constellate Lab** dove eseguire comandi ed archiviare file e fogli di lavoro per la loro lavorazione e conservazione nel lungo periodo (8 GB)

* Tramite la funzione **Dataset Builder** l'accesso diretto ai contenuti del database Jstor Archive, Portico ed alcuni repository ad accesso aperto, che contiene riviste accademiche in diversi settori disciplinari

* La sicurezza del rispetto dei **diritti della proprietà intellettuale** tramite la creazione di dataset che forniscono metadati e misure lessicometriche come rappresentazioni dei contenuti non accessibili a causa del diritto d'autore e *full-texts* solo per le pubblicazioni ad accesso aperto.

* Naturalmente poiché la Biblioteca ha sottoscritto alcune collezione del database Jstor Archive è possibile accedendo allo stesso a partire dall'OPAC leggere i testi appartenenti alle collezioni sottoscritte. Ovviamente nel caso di **Upload** di testi esterni è necessari accertarsi che vengano rispettati i diritti d'autore.

* Mini-tutorial di introduzione pratica ad alcuni concetti di analisi testuale, senza il ricorso ai codici ed utilizzando delle APP pratiche.
# Contatti e link utili

Deborah Grbac

Biblioteca d'Ateneo

[deborah.grbac@unicatt.it](mailto:deborah.grbac@unicatt.it)

## Constellate dell'editore Ithaka

LibGuide della Biblioteca sulla risorsa contenente pagina di accesso, informazioni sull'analisi testuale, specifiche sulla piattaforma e un mini-tutorial sul Constellate Lab

## Accesso a Constellate (per gli utenti dell'Università Cattolica)

Per accedere ai servizi della piattaforma è necessario effettuare il log-in tramite un account di JSTOR (se in possesso), oppure registrandosi di preferenza con il proprio indirizzo e-mail istituzionale ([nome.cognome@unicatt.it](mailto:nome.cognome@unicatt.it)) e una password personale a scelta.