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Un nuovo algoritmo per ranking universitari “più equi”: a realizzarlo i ricercatori baresi

Un nuovo algoritmo potrebbe permettere di stilare ranking universitari più equi, rivelando condizionamenti socio-economici specifici per discipline che incidono sulla valutazione degli atenei nelle classifiche globali. A metterlo a punto sono stati i ricercatori del dipartimento di Fisica dell'Università degli studi "Aldo Moro" di Bari. La ricerca, pubblicata sulla rivista scientifica "Plos One", permette per…
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Un nuovo algoritmo potrebbe permettere di stilare ranking universitari più equi, rivelando condizionamenti socio-economici specifici per discipline che incidono sulla valutazione degli atenei nelle classifiche globali. A metterlo a punto sono stati i ricercatori del dipartimento di Fisica dell’Università degli studi “Aldo Moro” di Bari.

La ricerca, pubblicata sulla rivista scientifica “Plos One”, permette per la prima volta di misurare i bias territoriali riferiti alle singole discipline di studio e ricerca in modo estremamente dettagliato, ampliando le evidenze già emerse in uno studio del 2022.

UniBa evidenzia che i ricercatori si sono avvalsi dei metodi della scienza dei sistemi complessi per analizzare le prestazioni di circa 1.200 università nei Qs world university rankings riferiti a 54 aree disciplinari, redatti sulla base di criteri come la reputazione accademica dei corsi di studio, l’occupabilità dei laureati e indicatori bibliometrici di produttività scientifica del personale docente e ricercatore.

Dopo aver caratterizzato ciascun contesto territoriale con oltre 300 indicatori, i ricercatori hanno misurato gli effetti sui punteggi conseguiti dai diversi atenei, al variare delle discipline e delle metriche di prestazione.

Il team, guidato dal neo rettore eletto Roberto Belotti, ha quindi scoperto che i ranking più esposti sono quelli di medicina, linguistica, economia, giurisprudenza e alcune discipline Stem.

Lo studio ha inoltre evidenziato che, su scala globale, i ranking basati su indicatori bibliometrici sono influenzati dal contesto socio-economico in maniera più significativa di quelli reputazionali.

L’algoritmo è stato anche in grado di scoprire eccellenze nascoste rappresentate da università che, pur non beneficiando di un contesto territoriale particolarmente favorevole, riescono a distinguersi per le loro prestazioni in una specifica disciplina, ponendosi come modelli di riferimento per la valorizzazione di altre realtà accademiche.

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