21 Gen 2010 | 
In un post precedente, avevo parlato della crescente diffusione dell’uso di R, un programma opensource per l’analisi statistica dei dati. Il programma offre moltissime funzionalità, e può essere disorientante per chi è abituato ad utilizzare Spss o Sas. Per questi nuovi utenti (come me del resto), il sito r4stats mette a disposizione alcune utilissine risorse - in inglese - per imparare a conoscere questo programma.
Si può scaricare una versione free del volume R for SAS and SPSS Users, insieme ad un file di aggiornamento e revisione del volume. La Comparison Table, poi, è davvero una “dritta” per chi non abbia familiarità con il programma, in quanto mette a confronto i pacchetti di R con i moduli e le funzioni di SAS e SPSS.
Infine, viene illustrato il modo in cui è possibile integrare i pacchetti e le funzioni di R in Spss, utilizzando solo un po’ della sintassi e del linguaggio di programmazione di quest’ultimo.
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Un volume realizzato da alcuni esperti dell’Università di Cagliari, dell’Università di Pisa, e dell’Università del Molise presenta i concetti di “open source” , “copyleft” e “riuso” ed illustra alcune fra le possibili applicazioni nel settore della conoscenza e della pubblica amministrazione.
Il volume riporta anche alcuni studi di caso, fra i quali “La tv digitale libera della scienza e della scuola” , il “Piano interregionale per l’innovazione tecnologica dei beni culturali” e “La Rete Regionale per l’Innovazione in Sardegna".
Avere la possibilità di considerare la conoscenza come bene comune, nell?Istruzione come nella Pubblica Amministrazione, spiegano, significa rispondere in un certo senso alla crisi dell’economia con cui ci troviamo a fare i conti.
Il volume è liberamente scaricabile online.
Secondo Zack Urlocher (ex EVP di MySQL), a rivoluzionare un mercato da un milione di dollari come quello dei software per l’analisi statistica - attualmente dominato da SAS - non è tanto l’acquisizione di SPSS da parte di IBM, quanto lo spazio che si sta conquistando il progetto open source R.
R continues to gather momentum, just as Linux, Apache, MySQL, and JBoss have in recent years. It’s disrupting the market from the bottom, attracting new users who cannot afford the expensive license fees from IBM or SAS. R claims dozens of books on Amazon about the topic, 2,000 open source packages and extensions, and an estimated million users worldwide.
Recently, an open source company that provides an optimized version of R, Revolution Computing, received an injection of capital from North Bridge Ventures and Intel.
[InfoWorld: The BI battle isn’t between IBM and SAS].
R è un programma ricco di funzionalità, ma non semplicissimo da usare, soprattutto per l’interfaccia poco intuitiva. Le molte funzioni e potenzialità del modulo per la social network analysis, ad esempio, vanno gestite attraverso le righe di comando.
D’altra parte, SPSS e SAS sono costosissimi - soprattutto per le piccole imprese - e probabilmente la crisi economica porterà a “fare di necessità, virtù".
Un software open source, infatti, non solo è gratuito, ma è completamente personalizzabile: Revolution Computing fornisce ad esempio versioni ottimizzate del software, ma è anche possibile creare - con l’ausilio di un programmatore esperto - versioni ad hoc per le specifiche attività di un’impresa.
Rispetto ai costi dei prodotti concorrenti, può dunque valere la pena investire tempo e (non troppo) denaro nella personalizzazione del software e in un po’ di formazione.
Un manuale in italiano su R: S. M. Iacus e G. Masarotto, Laboratorio di statistica con R, MacGraw-Hill (con CD-Rom).
fonte: REvolutions
Scientific American pubblica la notizia di una ricerca (che verrà condotta dal Penn State College il prossimo anno) sull’esperienza soggettiva delle interazioni sociali: i partecipanti allo studio, in pratica, forniranno informazioni - in tempo reale, ed a quanto pare decisamente dettagliate - sul modo in cui vivono le relazioni con gli altri nella vita di tutti i giorni.
La notizia è intrigante per due motivi: in primo luogo, lo strumento di rilevazione sarà costituto da smart phones; in secondo luogo, il “tracciamento” avverrà mettendo insieme dati “soggettivi” (sentimenti e percezioni) e dati “oggettivi” (cardiovascolari e gastrointestinali).
Questo testo - trovato qualche tempo fa sul sito della casa editrice Edup - mi era sembrato utile come introduzione all’analisi delle fotografie, in quanto presenta alcuni aspetti tecnici che i normali testi di metodologia della ricerca sociale solitamente trascurano. Oggi l’ho ritrovato, in una selva di links che avevo “tenuto da parte” e - come spesso accade - lasciato lì ad aspettare, dimenticati.
Le infinite variabili legate al mondo delle forme in fotografia si possono analizzare dividendo l’operazione fotografica in cinque fasi non pratiche ma logiche: reperimento, elaborazione, acquisizione, processo, edizione. Si divide l’atto fotografico in cinque parti che corrispondono non a cinque azioni che si compiono in sequenza ma in cinque fasi logiche, contraddistinte ognuna da diverse scelte caratteristiche. Quanto propone Augusto Pieroni, è un metodo per strutturare lo sguardo. Non tanto l’applicazione corretta dei criteri pratici, quanto invece l’applicazione corretta di principi critici.
Categorie: Metodi visuali
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