Mappa concettuale Marradi
Capitolo 2: Assenza di corrispondenza tra realtà e concetti (antrop. Del Congo), oggettività del linguaggio
greco antico (assunto rigido), elasticità del giunto segni-referente, importanza della matematica,
raggiungimento della verità (la matematica non si riferisce alla realtà; istituendo giunti rigidi fra i suoi segni
e concetti), linguaggio artificiale per eccellenza, non ‘vero’ ma ‘corretto o scorretto’.
capitolo 3: Definizione di concetto, intensione ed estensione; un concetto generale o con referenti
singolari? (Durkheim e i referenti specifici: i laureati in sociologia ecc.); scala di generalità, genere e specie
fundamentum divisionis; classificazione (A e non A), fundamentum divisionis e caratteristiche delle classi:
mutua esclusività ed esaustività (classi residuali); Tipologia (con due o più fundamenta divisionis), riduzione
(contrasto della proliferazione dei tipi e difficoltà della tipologia); tassonomie (suddivisioni su suddivisioni),
ordine determinante dei fundamenta, taxon e taxa, strutture concettuali non opinabili (vere o false); asserti
(potenzialmente veri o falsi, controllo empirico), asserti universali ed esistenziali, frasi che non esprimono
asserti, definizioni stipulative o descrittive.
Capitolo 4: Galilei padre del metodo sperimentale e della concezione nomotetica, esperimento,
proprietà operativa e sperimentale (rappresentazione grafica di un esperimento), costanza degli oggetti
delle scienze fisiche, e vettori; limite teorico del metodo s., limiti pratici (controllo sulle proprietà inutili,
sugli effetti di quella operativa, e sulla relazione con la sperimentale); Achenwall e la matrice rudimentale
(fascio di vettori paralleli orizzontali, e verticali), matrice di dati e assunto atomista: scomponibilità del
vettore riga nelle proprietà, separazione delle proprietà dall’individuo, totale indipendenza, uguaglianza tra
proprietà con lo stesso codice; approcci standard: metodo sperimentale e metodo dell’associazione;
approccio non standard : ricerca della comprensione e distinzione tra scienze nomotetiche ed idiografiche,
rifiuto di tecniche quantitative e condivisione di un approccio sensibile, tratti comuni.
Capitolo 5: Matrice di dati e caratteristiche, unità di analisi (generica) e caso (specifico), ambito
(spaziotemporale) da definire; popolazione, enumerazione completa (popolazione ridotta), campionamento
(popolazione numerosa), inferenza statistica, cattive abitudini legate all’inferenza: consuetudine
terminologica, estensione dell’inferenza ben oltre la popolazione del campione. L’ultimo problema è legato
alla casualità del campione (che dipende dal processo di estrazione), rappresentazione di un campione, un
campione casuale è rappresentativo? No (perché); campionamento sistematico e funzionamento.
Capitolo 6: Unità di raccolta e unità di analisi: proprietà aggregate, globali, individuali, contestuali.
Definizione di dato, piano di codifica, sensibilità, definizione operativa (esempi: titoli di studio e num. Di
abitanti di un comune); definizione di un dato fedele, cause di infedeltà legate all’intervistato (diffusione
del fenomeno della desiderabilità sociale) e cause legate all’intervistatore (mal interpretazione dei dati ed
errori di trascrizione); ispezione delle distribuzioni di frequenza wild code check (esempio del genere e del
numero di laureati a Lecco di contro a Roma) e consistency check (categorie socialmente e giuridicamente
inconcepibili); intervista dell’intervista e controllo del centro di ricerche sociale di Lodz, in polonia.
Capitolo 7: Proprietà discrete (categoriali, ordinali e cardinali), proprietà continue (misurabili e non);
requisiti classici di classificazioni e tipologie (esaustività e mutua esclusione) problemi pratici legati alla
ricerca sociale (necessità di introdurre uno studio pilota che migliori la qualità dei dati reperibili da
un’indagine); conseguenze di una classificazione molto sensibile (troppe alternative difficili da considerare
simultaneamente), massima attenzione ai dettagli durante la fase di raccolta di dati dagli individui;
definizione di modalità (categoria con un codice analizzata tramite tecniche statistiche), definizione di
moda( modalità con la frequenza più alta); Primo passo per l’analisi di una variabile categoriale (produzione
