Questa lezione introduce alla gestione dei dati secondo i principi FAIR e all'uso delle risorse CLARIN, come il Virtual Language Observatory e il Language Resource Switchboard. Nella terza parte della lezione, si danno esempi di corpora e metadati per la gestione dei dati orali, una panoramica dei centri K specializzati e i servizi offerti da CLARIN per il trattamento del parlato.

Questo modulo didattico propone una panoramica del GDPR e delle principali modalità di gestione dei dati personali all'interno della ricerca scientifica. Il modulo è diviso in due lezioni e propone due casi di studio da discutere con la classe. La seconda lezione è interamente dedicata al secondo caso di studio da analizzare in modo interattivo attraverso la metodologia del gioco di ruolo.

La lezione propone una panoramica del GDPR e delle principali modalità di gestione dei dati personali all'interno della ricerca scientifica. La seconda parte della lezione illustra un caso di studio guidato da discutere con la classe.

La lezione è interamente dedicata a un gioco di ruolo che permette agli studenti di applicare le nozioni base del DPIA apprese nella lezione iniziale di questo modulo.

Il corso affronta le tematiche legate alla gestione dei dati linguistici orali. Dopo un'introduzione generale alle possibilità offerte dall'infrastruttura CLARIN ERIC in fase di scoperta, raccolta e deposito di dati orali, si approfondiranno le questioni etico-legali connesse alla raccolta, gestione e conservazione dei dati e il procedimento di trascrizione automatica, con ulteriori possibilità di annotazione attraverso strumenti ti trattamento automatico del linguaggio.

This learning block introduces the topics of the course and provides some scientific background .

This lesson explores the history and the basci application of the Link (Open) Data paradigm.

This presentation explains the role of the LOD paradigm in the current landscape of data management, comparing it with the FAIR principles.

This lesson explores the Semantic Web Stack. After defining the Semantic Web, it provides a detail of its principal layers and their function.

Having achieved popularity as a way of publishing and accessing data in different fields of the sciences and for sharing large encyclopaedic datasets such as DBpedia (derived from Wikipedia), linked data is becoming more and more popular in different areas of the humanities. In this course we will present a comprehensive introduction to the creation, publication, and use of linked open data for anyone who wants to work with linguistic datasets – such as lexicons and corpora – and especially for those who come from a linguistic or humanist background. We will look at the basics of linked data and the Semantic Web and introduce the various different standards technologies that make up the Semantic Web stack before focusing on the particular case of linked data language resources. During the course we will study the most important tools, vocabularies, and resources available in the Semantic Web and provide hands-on training for the creation and querying of linguistic linked data. We will look at how Semantic Web technologies can contribute to the creation of FAIR language resources as well as how to publish your resource on the linked open data cloud. We will also show how the Semantic Web query language SPARQL can be a powerful tool for data exploration.