Corso: Qualitative Comparative Analysis (QCA)
Docente:
Sofia Pagliarin ha conseguito il dottorato in sociologia urbana e sviluppo e pianificazione territoriale nel 2014 in co-tutela tra l’Università di Milano-Bicocca e l’Università KU Leuven (Belgio) con una tesi sulla suburbanizzazione (urban sprawl), e ha svolto un periodo di visiting presso l’Università di Barcellona (Spagna). Ha lavorato come ricercatrice post-doc presso l’Istituto Federale Svizzero di Ricerca WSL e come ricercatrice associata presso l’Università Otto-Friedrich di Bamberg (Germania). Dopo una collaborazione con il Dipartimento di Amministrazione Pubblica e Sociologia (DPAS) presso l’Università Erasmus di Rotterdam (Paesi Bassi), dal 2022 lavora come docente e ricercatrice presso l’Institute for Housing and Urban Development Studies (IHS) nella stessa università.
Tutor: Nicola Pollo, Dottorando in Lavoro Sviluppo e Innovazione, Univ. di Modena e Reggio Emilia e Fondazione Marco Biagi
L’obiettivo del corso, realizzato nell’ambito della Scuola di Metodi Qualitativi e Misti per la Ricerca Sociale, è fornire ai/alle partecipanti gli elementi teorici e pratici di base per eseguire correttamente la Qualitative Comparative Analysis (QCA) a livello empirico. I/Le partecipanti apprenderanno la logica sottostante alla QCA come approccio metodologico configurazionale per l’analisi comparata su più casi di studio (solitamente 10-50 casi), e i principali concetti che caratterizzano il metodo e che lo contraddistinguono dagli approcci qualitativi e quantitativi “classici” nella ricerca sociale (teoria degli insiemi/set theory e algebra Booleana).
I/Le partecipanti impareranno come strutturare un disegno della ricerca appropriato per l’applicazione della Qualitative Comparative Analysis (QCA), come costruire il proprio dataset (casing) e come interpretare i parametri principali (consistency, coverage, PRI e relevance of necessity) per la valutazione dei risultati ottenuti. Il corso fornirà ai partecipanti anche una conoscenza tecnica di base del metodo attraverso l’uso di pacchetti dedicati in ambiente R e R Studio.
Il corso offre le basi metodologiche per usare la QCA con ogni tipo di dato, e particolare attenzione verrà data all’integrazione dei dati qualitativi (per esempio, da interviste o documenti) nel workflow metodologico della QCA. Durante il corso, sarà fatto riferimento a esempi e ad articoli pubblicati in riviste internazionali che utilizzano la QCA e che saranno analizzati in termini di impostazione e anche in maniera critica.
Giorno 1:
Introduzione alla ricerca sociale comparata e agli elementi epistemologici e metodologici specifici della Qualitative Comparative Analysis (QCA), inclusi gli assunti di causalità (configurational causation e complex causality, necessity e sufficiency). Costruzione del modello teorico (selezione di conditions e outcome) e del dataset (processo di casing).
Giorno 2:
Raccolta di dati qualitativi, in particolare da interviste in profondità tramite uno stile dialogico, e loro trasformazione in valori numerici (valori di appartenenza agli insiemi di tipo crisp o fuzzy) come passaggio interpretativo (quantitizing).
Giorno 3:
Concetto di calibrazione o taratura (calibration) dei dati, in particolare di dati qualitativi. Creazione della truth table e sua minimizzazione tramite l’algoritmo Quine-McCluskey (algebra Booleana) in tre tipi di soluzioni diverse. Interpretazione dei parametri di consistency e coverage.
Giorno 4:
Interpretazione dei risultati ottenuti (cross-case patterns) e loro collegamento a singoli casi di studio (going back to cases). Approfondimento di temi avanzati specifici del metodo, come causalità, parametro Relevance of Necessity (RoN), legge di De Morgan, uso di dati temporali. Introduzione all’uso della QCA a fini di policy evaluation.
Giorno 5:
Esercizi di applicazione tecnica della QCA utilizzando i pacchetti “QCA” e “SetMethods” in ambiente R e R Studio.
La metodologia didattica che caratterizza il corso comprende lezioni frontali, uso di esempi illustrativi e derivati dalla letteratura interdisciplinare esistente e replicazione della QCA inclusa in articoli pubblicati in riviste internazionali. Ci sarà spazio per la partecipazione attiva in classe tramite domande e discussioni su argomenti specifici.
Il corso è rivolto a studenti di lauree magistrali, dottorande/i e assegnisti/e, nonché ricercatori/ricercatrici con più anni di esperienza, provenienti da diversi ambiti delle scienze sociali e umane.
Il corso non prevede delle conoscenze preliminari specifiche, ma i/le partecipanti con conoscenze e/o esperienza pregressa in metodi qualitativi e/o quantitativi per la ricerca sociale sono avvantaggiati. Non sono necessarie competenze previe di coding.
Il corso comunque si rivolge a partecipanti che abbiano interesse nell’ampliare le loro conoscenze nell’ambito dell’analisi comparata e in particolare nell’applicazione dell’analisi comparata formale e sistematica attraverso la Qualitative Comparative Analysis (QCA) utilizzando diversi tipi di dati e in diversi ambiti delle scienze sociali e umane.
I partecipanti lavoreranno preferibilmente sui propri dati (qualitativi, quantitativi o mixed), ma è possibile seguire il corso anche senza avere già svolto il lavoro sul campo.