
Analítica Digital
Codi: 104753Crèdits: 6
| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Comunicació Interactiva | OP | 4 |
Professor/a de contacte
- Nom :
- Gemma Gómez Bernal
- Correu electrònic :
- gemma.gomez.bernal@uab.cat
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Per poder cursar aquesta assignatura és necessari tenir coneixements d'informàtica a nivell d'usuari i anglès bàsic per alguna de les referències bibiliogràfiques i documentació del programari utilitzat.
Objectius
Comprendre i aplicar tècniques de recollida, tractament i integració de dades procedents de l’entorn digital per generar diferents tipologies de documents i informes.
Conèixer i utilitzar l'analítica web com a instrument per avaluar el comportament dels usuaris, així com el rendiment de continguts i serveis.
Aprofundir en l'extracció i anàlisi de dades de xarxes socials a través de l'exploració de diferents aproximacions i tècniques.
Resultats d'aprenentatge
- Diferenciar allò substancial d'allò rellevant en tots els tipus de documents de l'assignatura.
- Contrastar i verificar la veracitat de les informacions aplicant criteris de valoració.
- Presentar els treballs de l'assignatura en els terminis previstos i mostrar-ne la planificació individual o grupal aplicada.
- Interpretar els resultats de crear continguts basats en el pensament científic.
- Planificar i executar treballs acadèmics en l'àmbit de l'analítica digital.
- Interpretar el big data de webs i les aplicacions.
- Identificar els sistemes de recollida de dades.
- Distingir les eines d'analítica web.
- Comprendre i aplicar les mètriques d'analítica web.
- Analitzar informes de dades d'internet i mòbils.
- Crear estratègies de mesura.
- Proposar nous mètodes o solucions alternatives fonamentades.
- Identificar les implicacions socials, econòmiques i mediambientals de les activitats academicoprofessionals de l'àmbit de coneixement propi.
- Proposar projectes i accions viables que potenciïn els beneficis socials, econòmics i mediambientals.
- Proposar projectes i accions que estiguin d'acord amb els principis de responsabilitat ètica i de respecte pels drets humans i els drets fonamentals, la diversitat i els valors democràtics.
- Proposar projectes i accions que incorporin la perspectiva de gènere.
- Comunicar fent un ús no sexista ni discriminatori del llenguatge.
- Analitzar críticament els principis, valors i procediments que regeixen l'exercici de la professió.
- Valorar l'impacte de les dificultats, els prejudicis i les discriminacions que poden incloure les accions o els projectes, a curt o mitjà terminis, en relació amb determinades persones o col·lectius.
- Analitzar les desigualtats per raó de sexe/gènere i els biaixos de gènere en l'àmbit de coneixement propi.
- Valorar com els estereotips i els rols de gènere incideixen en l'exercici professional.
- Analitzar una situació i identificar-ne els punts de millora.
- Ponderar els riscos i les oportunitats de les propostes de millora tant pròpies com alienes.
- Proposar noves maneres de mesurar l'èxit o el fracàs de la implementació de propostes o idees innovadores.
Continguts
- Introducció a l'analítica digital.
- Analítica web: Mètodes i eines per a la mesura i visualització en entorns web.
- Analítica en xarxes socials: Mètodes digitals i computacionals.
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Prova escrita | 3 | 0,12 | 6, 7, 8, 9, 15, 18, 19 |
| Classes magistrals amb suport TIC | 15 | 0,6 | 1, 2, 12, 13, 14, 15, 18, 19, 22, 23, 24 |
| Tutories (activitat presencial individual o en grup orientada a resoldre problemes d'aprenentatge) | 12 | 0,48 | 4, 5, 6, 10, 11, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 |
| Pràctiques de projecte | 21 | 0,84 | 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 |
| Estudi: lectura i síntesi de documents científics | 54 | 2,16 | 1, 2, 4, 6, 7, 10, 11, 13, 18, 19, 22 |
| Seminaris | 12 | 0,48 | 1, 2, 3, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 |
L'adquisició de coneixements es farà a través de diversos procediments metodològics que inclouen els següents tipus d'activitats, agrupades en:
- Classes magistrals: Tenen com a objectiu la transmissió dels contiguts del programa.
- Pràctiques de projecte: Consistirà en la realització d'un projecte d'analítica en xarxes socials.
- Seminaris: Se centren en vincular els conceptes teòrics amb les seves aplicacions.
El calendari detallat amb el contingut de les diferents sessions s'exposarà el dia de presentació de l'assignatura i estarà també disponible al Campus Virtual de l’assignatura, on l’alumnat podrà trobar els diversos materials docents que el professorat estimi convenients i tota la informació necessària per l’adequat seguiment de l’assignatura. En cas de canvi de modalitat docent per motius de força major segons les autoritats competents, el professorat informarà dels canvis que es produiran en la programació de l'assignatura i en les metodologies docents.
L'assistència i participació en les sessions dedicades al projecte i als seminaris és obligatòria.
Nota: El contingut de l’assignatura serà sensible als aspectes relacionats amb la perspectiva de gènere i amb l’ús del llenguatge inclusiu.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Seminaris | 20% | 15 | 0,6 | 1, 2, 3, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 |
| Prova escrita | 40% | 3 | 0,12 | 6, 7, 8, 9, 15, 18, 19 |
| Projecte | 40% | 15 | 0,6 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 |
Aquesta assignatura se supera mitjançant l’avaluació contínua (AC).
En concret, inclou:
- Prova escrita (40%).
- Projecte (40%).
- Seminaris (20%).
La qualificació final serà la suma ponderada de les tres parts avaluables. Tanmateix, per poder aplicar-se, és imprescindible obtenir una qualificació mínima de 5 sobre 10 a la prova escrita.
Atès el caràcter pràctic dels seminaris, l'assistència en ells és obligatòria. En cas d’absència a algun dels seminaris, per recuperar-ne la qualificació caldrà realitzar una activitat alternativa.
Recuperació: L’alumnat tindrà dret a la recuperació de l’assignatura si ha estat avaluat del conjunt d’activitats, el pes de les quals sigui d’un mínim de 2/3 parts de la qualificació total de l’assignatura.
Només seran objecte de recuperació la prova escrita i els seminaris teoricopràctics. Per tant, el projecte queda exclòs del procés de recuperació.
Avaluació única: Aquesta assignatura no preveu el sistema d'avaluació única.
Avaluació de l'alumnat de segona o més convocatòries: Consistirà en una prova de síntesi que permeti avaluar els resultats d’aprenentatge previstos a la guia docent. En aquest cas, la qualificació final de l’assignatura correspondrà exclusivament a la nota obtinguda en aquesta prova.
Plagi: En cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0.
No avaluable: Es considerarà “no avaluable” l’estudiant que hagi lliurat activitats d’avaluació amb un pes inferior a un terç (1/3) de la qualificació total de l’assignatura. Les absències no justificades a activitats avaluables podran contribuir a aquesta consideració.
Intel·ligència artificial: Per a aquesta assignatura, es permet l'ús de tecnologies d'Inteŀligència Artificial (IA) exclusivament en les tasques indicades expressament pel professorat. L’alumnat haurà d'identificar clarament quines parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines emprades i incloure una reflexió crítica sobre com aquestes han inffuït en el procés i el resultat final de l’activitat. La no transparència de l’ús de la IA en aquesta activitat avaluable es considerarà falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Irregularitats: La realització de qualsevol irregularitat en un acte d’avaluació (frau acadèmic, plagi o ús indegut de la IA, tret que aquest ús estigui autoritzat expressament a la guia docent), que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació, suposa que aquest acte es qualificarà amb un 0. En cas que la guia docent prevegi que per superar l’assignatura sigui requisit imprescindible haver obtingut una nota mínima en aquest acte d’avaluació o que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura és 0. Al marge d’això, es podrà instruir un procés disciplinari a l’estudiant que incorri en alguna d’aquestes irregularitats.
A qualsevol estudiant sospitós de presentar tasques que hagin estat generades per IA, elaborades per altres persones o copiades; incloguin contingut generat per IA sense referenciar, o que no es trobin dins els supòsits permesos, se li podrà demanar el treball previ o d'altres materials que puguin demostrar que es tracta d'un treball inèdit i fruit de la seva autoria original. També es podrà sol·licitar que expliqui o justifiqui per separat la seva feina. El professorat també podrà utilitzar sistemes d'identificació d'ús de la IA o portar a terme les tasques de comprovació que consideri convenients. Si després de la revisió es detecta que s’han comès irregularitats, el treball pot ser qualificat amb un zero i l'estudiant pot estar subjecte a més mesures disciplinàries.
Bibliografia
Bonini, Tiziano & Treré, Emiliano (2024). Algorithms of Resistance: The everyday fight against platform power. The MIT Press.
Bucher, Taina (2018). If... then: Algorithmic power and politics. Oxford University Press.
Gupta, Shaphali, et al. (2020). Digital analytics: Modeling for insights and new methods. Journal of Interactive Marketing 51(1), 26-43.
Kaushik, Avinash (2011). Analítica Web 2.0: El arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente. Gestión 2000.
Lara-Navarra, Pablo; López-Borull, Alexandre; Sánchez-Navarro, Jordi & Yànez, Pau (2018). Medición de la influencia de usuarios en redes sociales: Propuesta Socialengagement. El profesional de la información, 2018, 27(4).
Muñoz Vera, Gemma & Elosegui, Tristán (2011). El arte de medir: Manual de analítica Web. Bresca.
Perriam, Jessamy, Andreas Birkbak, and Andy Freeman (2020). Digital methods in a post-API environment. International Journal of Social Research Methodology 23(3), 277-290.
Rogers, Richard (2013). Digital methods. MIT press.
Van Atteveldt, Wouter, Damian Trilling & Carlos Arcila Calderon (2022). Computational analysis of communication. John Wiley & Sons.
Wolf, Christine T. (2019). Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men. Ballantines Book.
Programari
Pel correcte seguiment de l'assignatura utilitzarem el següent programari:
- Google Analytics
- Google Data Studio
- Tableau
- Gephi
- Excel
Addicionalment, és possible que s'utilitzi alguna eina d'analítica addicional de manera puntual.
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d'aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Tipus de docència | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoria | 6 | Català | primer quadrimestre | tarda |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 61 | Català | primer quadrimestre | tarda |