HISTORICAL DATA ANALYSIS AND ARCHIVAL SCIENCES

Il corso di “Historical Data Analysis and Archival Sciences” offre agli studenti e alle studentesse della laurea magistrale in "Digital and Public Humanities" e in "Scienze archivistiche e biblioteconomiche" una approfondita conoscenza dei fondamenti dell’analisi del contenuto di documenti archivistici seriali.

Al termine del corso gli/le studenti/studentesse dovrebbero essere in grado di:
• illustrare i quadri teorici e concettuali dell’archivistica e del contenuto documentale;
• identificare tipologie di serie archivistiche, la loro struttura contenutistica e le loro caratteristiche;
• analizzare la differenza tra diverse architetture archivistiche e la loro formazione;
• contestualizzare la produzione documentale storica all’interno delle pratiche archivistiche europee;
• conoscere la differenza tra banca dati semplice e quella relazionale.

Non sono richiesti particolari prerequisiti.
Per coloro che intendono svolgere l'esame da non frequentanti: il Project work finale che ha valore d'esame richiede la conoscenza di due strumenti imparati durante le lezioni: l'utilizzo del RDF, e dei fogli EXCEL come banca dati relazionale tramite PK e FK.

Il corso offre una riflessione teorica e un lavoro pratico sull’architettura del sistema archivistico confrontando gli approcci classici al contesto documentale (il metodo storico) e i metodi di ricerca odierni che si soffermano sul contenuto documentale. L’obiettivo primario è l’identificazione delle tipologie contenutistiche per ogni serie archivistica, le unità base dell’informazione e la logica della struttura del sistema informativo, insieme alla creazione dei legami tra concetti chiave seriali al livello metacontent, eludendo la loro appartenenza ad uno specifico soggetto produttore. Il modulo illustrerà ugualmente la differenza tra l’architettura archivistica e quella storico-contenutistica che è alla base di un nuovo approccio da parte di digital humanities all’archivistica.

- Models of Data Extraction and Architecture in Relational Databases of Early Modern Private Political Archives, D. Raines ed., Venezia: Edizioni Ca' Foscari, 2025 https://edizionicafoscari.it/it/edizioni4/libri/978-88-6969-919-1/
- The Historian's Macroscope: Big Digital History. An experiment in writing in public, one page at a time, by S. Graham, I. Milligan, & S. Weingart
https://www.themacroscope.org/?author=2

Progetto di analisi del contenuto di una tipologia archivistica secondo il metodo imparato nel corso usando il RDF e i fogli di calcolo EXCEL per costruire una bancadati relazionale.

scritto

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

RDF - 30% del voto (corretta descrizione di relazioni - 10%; descrizione corretta del soggetto e dell'oggetto - 10%; descrizione corretta del predicato - 10%)
EXCEL relazionale - 70% del voto (descrizione corretta delle relazioni - 50%; corretta standardizzazione - 10%; corretto inserimento dei valori nelle celle del foglio EXCELL - 10%)

Lezione frontale introduttivo e laboratori lavorando in gruppi di 2-3 studenti.

Il tema del project work è assegnato dalla docente ed è individuale.
Si ribadisce che il project work è di fatto l'esame finale. Perciò gli studenti sono pregati di NON presentarsi alla data di esame pubblicata sul web. Questa data ha valore per la consegna via mail dell'elaborato. Il docente comunicherà la data di discussione del project work che si svolgerà qualche giorno dopo la data di consegna).
Orario di ricevimento: solo su appuntamento sia in presenza o online..
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Città, infrastrutture e capitale sociale" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile