Nelle digital humanities l’inglese non è una materia accessoria: è la lingua in cui sono scritti la documentazione dei programmi, gli standard come la TEI, i forum dove si chiedono aiuti per un errore nel codice, la maggior parte delle riviste e dei convegni del settore. Se lavori su un corpus, su un’edizione digitale o su una mappa interattiva, prima o poi dovrai leggere un manuale tecnico, scrivere un file README, descrivere un grafico o presentare il tuo progetto a un pubblico internazionale. Questo corso ti allena proprio a questo.
In questi appunti trovi gli argomenti che ricorrono più spesso: il lessico di base delle digital humanities, la lettura della documentazione tecnica, l’imperativo e il passivo nelle procedure, i gruppi nominali complessi, il linguaggio dei dati e dei grafici, comparativi e quantità, la scrittura di un README e di un abstract, le email professionali, la presentazione orale di un progetto, il lessico della collaborazione e del codice aperto, la pronuncia dei termini tecnici. Ogni sezione si chiude con due domande d’orale e una risposta modello.
| Esame | English II for Digital Humanities |
|---|---|
| Corsi di laurea | Digital Humanities, Informatica umanistica, lauree magistrali umanistiche |
| Crediti | di solito 6 CFU |
| SSD | ANGL-01/C (ex L-LIN/12) |
| Prova | scritto e colloquio in inglese, livello B2 |
Programmi, docenti e appelli variano da ateneo ad ateneo: fa fede il sito della tua università.
Come affrontare l’esame
Rispetto a un corso di inglese generale, qui lo scritto contiene spesso testi tecnici: un estratto di documentazione, la descrizione di un progetto, un articolo di una rivista come Digital Scholarship in the Humanities o Digital Humanities Quarterly. Le domande verificano la comprensione, il lessico specialistico e la capacità di riformulare. La produzione scritta può essere un abstract, un’email, la descrizione di un dataset o di un grafico.
All’orale, di solito, ti chiedono di presentare un progetto di digital humanities, tuo o esistente, di spiegare un concetto tecnico in parole semplici o di commentare un testo del programma. Il livello è generalmente il B2 del Quadro comune europeo: devi saper seguire una discussione tecnica nel tuo campo e spiegare un punto di vista con chiarezza.
Il segreto è leggere molto materiale autentico. Scegli un progetto che ti interessa, per esempio un’edizione digitale, un archivio online o uno strumento di analisi testuale, e leggi la sua pagina About, la documentazione, il file README del repository. Annota le espressioni ricorrenti: This project aims to, The data are available under, To install the package, run. Sono formule che ritornano ovunque e che potrai riusare.
Prepara anche una presentazione di due o tre minuti di un progetto che conosci bene, con obiettivi, dati, metodi, risultati e limiti. È la domanda più probabile, e avere una struttura pronta ti toglie l’ansia del primo minuto.
Il lessico di base delle digital humanities
Molti termini delle digital humanities sono entrati in italiano così come sono, ma è importante saperli usare correttamente in inglese, con la loro grammatica.
Data è in origine il plurale latino di datum. Nell’inglese accademico tradizionale si usa al plurale: The data are stored in a database. Oggi è molto diffuso anche l’uso come nome singolare non numerabile, The data is stored, soprattutto nell’inglese tecnico e informale. Entrambi sono accettati; scegline uno e sii coerente. Lo stesso vale per corpus, plurale corpora, e criterion, plurale criteria.
Distingui fra nomi numerabili e non numerabili. Software, hardware, information, research, feedback, equipment, advice sono non numerabili: non prendono la -s e non si usano con a. Si dice a piece of software, a program, a tool; some information; a study o a research project, non a research. È un errore tipico degli italiani scrivere informations o softwares. Se hai bisogno di contare, aggiungi un nome numerabile: two pieces of information, three software packages, several research projects. Lo stesso vale per feedback: Thank you for your feedback, mai feedbacks.
Alcuni termini chiave. Markup è la marcatura, l’insieme delle etichette, i tags, inserite in un testo; encoding è la codifica, e to encode a text significa marcarlo, per esempio in XML secondo la TEI. Metadata sono i dati che descrivono altri dati: autore, data, formato, diritti. Digitization è la digitalizzazione, cioè la trasformazione di un oggetto fisico in immagine o file digitale; OCR, optical character recognition, il riconoscimento automatico dei caratteri in un’immagine; HTR, handwritten text recognition, l’equivalente per la scrittura a mano.
Text mining e distant reading indicano l’analisi computazionale di grandi quantità di testi; l’espressione distant reading è legata a Franco Moretti, che la propose nel 2000 in contrapposizione al close reading, la lettura ravvicinata. Topic modeling è una tecnica statistica che individua gruppi di parole ricorrenti in un corpus. Named entity recognition, o NER, riconosce automaticamente nomi di persone, luoghi, organizzazioni. Linked open data sono dati aperti collegati fra loro attraverso identificatori univoci sul web.
Infine, alcune parole generali ma frequentissime: tool, strumento; dataset, insieme di dati; workflow, flusso di lavoro; interface; user; output e input; repository, l’archivio dove si deposita codice o dati; platform; framework; pipeline, una sequenza di operazioni automatiche.
Cosa ti chiedono all’orale (lessico di base)
Is “data” singular or plural? Traditionally “data” is the plural of the Latin “datum”, so in formal academic English it takes a plural verb: “The data are available online”. Today it is also widely used as an uncountable singular noun, especially in technical English: “The data is available”. Both uses are accepted; the important thing is to be consistent within a text.
What is the difference between close reading and distant reading? Close reading is the detailed interpretation of a single text or passage, paying attention to language, style and meaning. Distant reading, a term proposed by Franco Moretti in 2000, means studying literature through the computational analysis of large numbers of texts, looking for patterns that cannot be seen by reading individual works. The two approaches are often considered complementary.
Leggere la documentazione tecnica
La documentazione tecnica, le docs, è un genere testuale con caratteristiche precise. Saperla leggere in fretta è una competenza professionale.
Di solito è organizzata in sezioni ricorrenti: Overview o Introduction, che spiega che cosa fa lo strumento; Getting started o Quickstart, con i primi passi; Installation; Usage, con gli esempi d’uso; Configuration; API reference, l’elenco dettagliato delle funzioni; FAQ, le domande frequenti; Troubleshooting, la soluzione dei problemi; Changelog, l’elenco delle modifiche fra una versione e l’altra; License.
Lo stile è diretto, con frasi brevi, imperativi e molte formule fisse. Ecco alcune espressioni che devi riconoscere. Requires Python 3.10 or later: serve almeno quella versione. This feature is deprecated and will be removed in a future release: la funzione è ancora disponibile ma sconsigliata, perché sparirà. Optional e required: facoltativo e obbligatorio, riferiti a parametri. Default: il valore predefinito, usato se non specifichi altro. Backward compatible: compatibile con le versioni precedenti. Out of the box: funziona subito, senza configurazione.
Tre falsi amici del linguaggio informatico. To compile significa trasformare il codice sorgente in un programma eseguibile, non “compilare un modulo”, che si dice to fill in a form. Library, in programmazione, è una raccolta di codice riutilizzabile, non una biblioteca. E argument è il valore che passi a una funzione.
Nella documentazione trovi spesso note di avvertimento con termini standard: Note, per un’informazione utile; Warning, per un rischio; Tip, per un suggerimento. Le parole must, should e may hanno a volte un significato tecnico preciso: negli standard di internet, secondo la RFC 2119 del 1997, MUST indica un requisito assoluto, SHOULD una raccomandazione che si può disattendere solo con buone ragioni, MAY un’opzione. Anche le specifiche del W3C usano questa convenzione.
Una strategia di lettura efficace è lo skimming, la lettura veloce per capire il senso generale, seguito dallo scanning, la ricerca di un’informazione precisa. Non serve leggere tutto: usa l’indice, cerca le parole chiave, guarda gli esempi di codice, che spesso spiegano più del testo.
Cosa ti chiedono all’orale (documentazione)
What does “deprecated” mean in technical documentation? A deprecated feature is one that still works but is no longer recommended, usually because a better alternative exists and because it will be removed in a future version. Developers are encouraged to stop using it and to update their code. It is a warning, not an immediate change.
What is the meaning of MUST, SHOULD and MAY in technical standards? According to the convention defined in RFC 2119, MUST indicates an absolute requirement, SHOULD indicates a strong recommendation that can be ignored only for valid reasons and with full understanding of the consequences, and MAY indicates something truly optional. Many standards, including W3C specifications, use these words with this precise meaning.
Istruzioni e procedure: imperativo e sequenza
Gran parte dei testi tecnici spiega come fare qualcosa. In inglese le istruzioni si scrivono con l’imperativo, cioè con l’infinito senza to e senza soggetto: Open the terminal, Download the file, Click Save. Il negativo si forma con don’t: Don’t close the window during the upload. Nella documentazione formale si trova anche Do not.
Le istruzioni sono spesso numerate, ma se scrivi un testo continuo usa i connettivi di sequenza: first, then, next, after that, once, finally. Once è molto utile: Once the installation is complete, restart the program, “una volta completata l’installazione”. Per le condizioni si usano if e when: If you see an error message, check the file path; When prompted, enter your password. Per lo scopo si usa to più l’infinito: To export the results, select File > Export. Nota l’ordine: in inglese lo scopo viene spesso prima, il che aiuta chi legge a capire se l’istruzione lo riguarda.
Un lessico preciso per le azioni al computer: click, double-click, right-click; select, drag and drop; type o enter un testo; save, save as; upload e download; install e uninstall; run o execute un programma o uno script; launch un’applicazione; log in e log out, scritti come verbi in due parole, mentre come nomi o aggettivi si scrive login; set up, verbo, e setup, nome. Questa differenza fra verbo frasale e nome composto è frequente: back up your files, make a backup; check out the branch, a checkout.
Quando descrivi una procedura che hai seguito, invece di dare istruzioni, passi al passato e spesso al passivo: The images were converted to TIFF and the text was transcribed manually. Questo è lo stile della sezione di metodo di un articolo, che vedremo nella prossima sezione.
Cosa ti chiedono all’orale (istruzioni)
How do you write instructions in English? I use the imperative, the base form of the verb without a subject: “Open the file”, “Select the text”, “Don’t delete the folder”. I organize the steps with sequence words like “first”, “then”, “once” and “finally”, I use “if” or “when” for conditions, and I often put the purpose first with “to”: “To save your work, press Ctrl+S”.
What is the difference between “log in” and “login”? “Log in” is a phrasal verb, written as two words: “Log in with your username”. “Login” is a noun or an adjective, written as one word: “Enter your login details”, “the login page”. The same pattern applies to “set up” and “setup”, “back up” and “backup”.
Il passivo nella descrizione di un metodo
Nella sezione dedicata al metodo di un articolo o di una relazione si descrive che cosa è stato fatto ai dati. Il passivo è la forma più comune, perché l’attenzione è sull’operazione, non su chi l’ha svolta: The texts were collected from Project Gutenberg, Stop words were removed, The corpus was annotated with part-of-speech tags, Each document was assigned a unique identifier.
Il tempo è di solito il past simple, perché la procedura è conclusa. Il presente si usa invece per descrivere che cosa fa uno strumento o un algoritmo in generale: The algorithm identifies clusters of words that tend to co-occur, o con il passivo, The model is trained on a large corpus.
Molti verbi utili hanno costruzioni preposizionali da imparare: divide into, convert to o into, compare with o to, extract from, map onto, align with, store in, apply to, base on: The analysis is based on a corpus of 500 novels.
Oggi molte riviste accettano anche la prima persona plurale, we, nella descrizione dei metodi: We collected the texts and removed duplicates. È più diretta e chiarisce chi ha preso le decisioni. Nelle digital humanities, dove le scelte interpretative fatte durante la codifica o la pulizia dei dati sono importanti, dichiarare chi ha fatto che cosa e perché è considerato buona pratica.
Un’altra struttura frequente è la frase con participio, che riassume un’operazione prima del risultato: Using a Python script, we extracted all the place names; Having cleaned the data, we ran the analysis. Attenzione al soggetto implicito: deve essere lo stesso della frase principale. Using a Python script, the place names were extracted è considerato scorretto da molti manuali, perché i nomi di luogo non usano lo script.
Cosa ti chiedono all’orale (metodo)
Which tense and voice are used in the methods section of a paper? Usually the past simple, because the procedure has been completed, and often the passive, because the focus is on the operations rather than on the researchers: “The texts were downloaded and normalized”. Many journals also accept the active with “we”: “We downloaded the texts”. The present is used to describe how a tool or algorithm works in general.
What is a dangling participle? It is a participle clause whose implied subject is not the same as the subject of the main clause. For example, “Using a script, the data were cleaned” suggests that the data used the script. A correct version is “Using a script, we cleaned the data”. It is a common error in technical writing.
I gruppi nominali complessi
L’inglese tecnico ama i gruppi nominali, sequenze di nomi in cui i primi modificano l’ultimo: data management plan, text encoding standard, user interface design, named entity recognition system. Per gli italiani sono difficili, perché l’ordine è opposto: in inglese la testa del gruppo, la parola principale, è l’ultima; in italiano è la prima, seguita da complementi con “di”.
Per capirli, leggi da destra a sinistra. Data management plan è un plan, un piano, per la management, la gestione, dei data: “piano di gestione dei dati”. Text encoding standard è uno standard per la codifica dei testi. Manuscript image viewer è un visualizzatore di immagini di manoscritti.
I nomi che fanno da modificatori sono di solito al singolare, anche se il significato è plurale: a book collection, non books collection; a text editor, a word list. Ci sono eccezioni consolidate, come sales report o arts faculty, ma la regola generale è il singolare.
Quando i gruppi si allungano, si usano i trattini per chiarire quali parole vanno insieme: a high-resolution image, an open-source tool, a machine-readable format, a three-year project. Nota che in a three-year project year resta al singolare, perché fa da aggettivo.
Nella scrittura, non esagerare. Gruppi di quattro o cinque nomi, come digital edition user interface evaluation study, sono difficili da leggere anche per i madrelingua. Puoi spezzarli con preposizioni: a study evaluating the user interface of a digital edition.
Un’altra caratteristica dello stile tecnico è la nominalizzazione, cioè l’uso di nomi derivati da verbi: the analysis of the data invece di we analysed the data, the implementation of the tool invece di we implemented the tool. Rende il testo più compatto e astratto, ma troppo nominale diventa pesante. Un buon equilibrio è usare nomi per i concetti e verbi per le azioni.
Cosa ti chiedono all’orale (gruppi nominali)
How do you understand a long noun phrase like “digital edition user interface”? I read it from right to left, because in English the main word, the head, comes last and the words before it modify it. So “digital edition user interface” is an interface, for users, of a digital edition. In Italian the order is reversed: “l’interfaccia utente di un’edizione digitale”.
Why do we say “a three-year project” and not “a three-years project”? Because when a noun is used as a modifier before another noun, it works like an adjective, and English adjectives have no plural form. So the modifier normally stays singular, and with numbers it is joined with a hyphen: “a ten-page article”, “a two-day workshop”.
Descrivere dati e grafici
Uno degli esercizi più tipici di un corso di inglese per le digital humanities è descrivere un grafico, una tabella o una visualizzazione. Serve un lessico preciso per il tipo di grafico, per le tendenze e per le quantità.
Per i tipi di visualizzazione: bar chart, il grafico a barre; line graph, il grafico a linee; pie chart, il grafico a torta; scatter plot, il grafico a dispersione; histogram; heat map; network graph, il grafo di una rete, con nodes ed edges, nodi e archi; timeline; map. Per le parti: axis, plurale axes, con x-axis orizzontale e y-axis verticale; legend, la legenda; label, l’etichetta; scale.
Comincia sempre con una frase introduttiva che dica che cosa mostra il grafico: The line graph shows the number of novels published in Italy between 1850 and 1950. Poi descrivi la tendenza generale, l’overall trend, e infine i dettagli significativi.
Per le tendenze si usano verbi e nomi. Aumento: rise, increase, grow, go up; come nomi a rise, an increase, growth. Diminuzione: fall, decrease, decline, drop, go down. Stabilità: remain stable, level off, stay constant. Massimo e minimo: reach a peak, peak at, hit a low. Oscillazione: fluctuate. Attenzione ai verbi irregolari: rise, rose, risen; fall, fell, fallen; grow, grew, grown. Ed evita di confondere rise, intransitivo, con raise, transitivo: Prices rose, ma The government raised prices.
Per l’intensità e la velocità si usano avverbi e aggettivi: sharply, dramatically, significantly, steadily, gradually, slightly. There was a sharp increase, The number rose steadily. Attenzione a significantly: in un contesto statistico significa “in modo statisticamente significativo”, quindi usalo con cautela se non hai fatto un test.
Le preposizioni sono decisive: rise from 20 to 50, cioè da un valore a un altro; rise by 30, cioè di una certa quantità; reach a peak of 80 in 1920; between 1900 and 1920. Errore tipico: confondere by e of.
Infine, distingui la descrizione dall’interpretazione. Prima descrivi che cosa si vede, poi proponi una spiegazione, con le cautele necessarie: This increase may be related to the expansion of literacy. Ricorda che una correlazione non è una causa: correlation does not imply causation è una frase che sentirai spesso.
Cosa ti chiedono all’orale (grafici)
How would you describe a line graph? I start with an introductory sentence saying what the graph shows, including the variables and the period: “The graph shows the number of letters written by the author each year from 1800 to 1830”. Then I describe the overall trend, for example a steady increase with a peak in 1820, and then the main details with precise figures and prepositions: “The number rose from 50 to 120”. Finally I can suggest an interpretation, using cautious language.
What is the difference between “rise by” and “rise to”? “Rise by” indicates the amount of the change: “The number of visitors rose by 200” means that there were 200 more. “Rise to” indicates the final value: “The number rose to 1,000” means it reached 1,000. Similarly, “from” indicates the starting value.
Numeri, quantità e confronti
Lavorare con i dati significa parlare di numeri, e l’inglese ha convenzioni diverse dall’italiano.
Nella scrittura dei numeri, l’inglese usa la virgola per separare le migliaia e il punto per i decimali, al contrario dell’italiano: 1,500 è “millecinquecento”, 1.5 è “uno virgola cinque”, che si legge one point five. È una differenza che causa errori anche gravi nella lettura di un dataset. Gli anni si leggono a coppie di cifre: 1865 è eighteen sixty-five; 2005 si legge di solito two thousand and five, o two thousand five in americano. I secoli: the nineteenth century, abbreviato the 19th century, non “the 1800” come nell’italiano “l’Ottocento”; anche the 1800s indica di solito l’intero secolo, mentre il primo decennio si dice più chiaramente the first decade of the nineteenth century.
Le percentuali: percent o per cent, invariabile: 30 per cent of the texts. Distingui percent e percentage point: se una quota passa dal 20 al 30 per cento, è aumentata di 10 punti percentuali, ma del 50 per cento.
Per le quantità ricorda la differenza fra numerabili e non numerabili: many texts, much data se lo tratti come non numerabile; fewer errors, less noise; a number of con i numerabili, an amount of con i non numerabili. A number of regge il verbo al plurale: A number of manuscripts were digitized; the number of regge il singolare: The number of manuscripts is growing.
Per i confronti: i comparativi degli aggettivi brevi aggiungono -er, quelli lunghi usano more: faster, more accurate. I superlativi: the fastest, the most accurate. Espressioni utili per i dati: twice as many as, three times larger than, slightly higher than, considerably lower than, roughly the same as, the vast majority of, a small proportion of.
Le approssimazioni si esprimono con approximately, roughly, about, around, nearly, just over, just under. Nella scrittura accademica è buona norma indicare il numero preciso quando serve, ma arrotondare quando la precisione non è importante per il ragionamento.
Cosa ti chiedono all’orale (numeri)
How are decimals and thousands written in English? English uses a comma to separate thousands and a point for decimals, the opposite of Italian. So “2,500” means duemilacinquecento and “2.5” means due virgola cinque, read as “two point five”. This is very important when reading or exchanging data, because a wrong interpretation can change values by a factor of a thousand.
What is the difference between “a number of” and “the number of”? “A number of” means “several” and takes a plural verb: “A number of errors were found”. “The number of” refers to the quantity itself and takes a singular verb: “The number of errors is small”. The first focuses on the items, the second on the total.
Scrivere un README e descrivere un dataset
Ogni progetto digitale serio ha un file README, il primo documento che chi arriva legge. Saperlo scrivere in inglese è una competenza pratica molto richiesta.
Un buon README contiene di solito: il nome del progetto e una descrizione di una o due frasi, cioè che cosa fa e perché; le istruzioni di installazione; esempi d’uso; la struttura dei file; le informazioni sui dati, cioè fonti, formato, licenza; come citare il progetto; come contribuire; i contatti; la licenza. Spesso è scritto in Markdown, un linguaggio di formattazione leggero.
Lo stile è chiaro e conciso, con frasi brevi e intestazioni. Formule tipiche: This repository contains, The project aims to, To get started, clone the repository and install the dependencies, The data are released under a CC BY 4.0 licence, If you use this dataset, please cite, Contributions are welcome. Nota l’ortografia: in inglese britannico licence è il nome e license il verbo; in americano si scrive license per entrambi.
Per descrivere un dataset si usano altre formule. The dataset consists of o comprises più il contenuto: The dataset consists of 2,000 letters written between 1750 and 1800. Attenzione: comprise si usa senza of; consist vuole of. Poi la provenienza: The texts were sourced from, collected from, derived from. Il formato: The files are encoded in XML according to the TEI standard, provided in CSV format. I campi: Each record includes the following fields. I limiti: The dataset has some limitations, Some records are incomplete, The OCR contains errors.
Nelle digital humanities oggi si fa riferimento spesso ai principi FAIR, formulati nel 2016: i dati devono essere findable, accessible, interoperable e reusable. Saperli spiegare in inglese è utile all’esame e nella pratica.
Cosa ti chiedono all’orale (README e dati)
What should a README file contain? It should contain the name and a short description of the project, installation instructions, usage examples, information about the structure of the files and the data, the licence, how to cite the project, how to contribute and contact details. It should be clear and concise, because it is the first thing users and collaborators read.
What are the FAIR principles? They are principles for research data management published in 2016. Data should be Findable, which means they have persistent identifiers and rich metadata; Accessible, through standard protocols; Interoperable, using shared formats and vocabularies; and Reusable, with clear licences and documentation. They are widely used in digital humanities and research funding.
Email professionali e collaborazione
Nei progetti digitali si lavora in gruppo, spesso con colleghi di altri paesi. Saper scrivere un’email formale o semiformale in inglese, e partecipare a una discussione online, è indispensabile.
Un’email accademica ha una struttura semplice. Il saluto: Dear Professor Smith, o Dear Dr Smith, con il cognome; Dear Ms Smith o Dear Mr Smith se non conosci il titolo; Hello Anna o Hi Anna se il rapporto è informale. Evita Dear Professor Anna, con il nome proprio. La frase iniziale indica lo scopo: I am writing to ask about, I am writing regarding, Following our meeting last week. Poi il corpo, breve e chiaro, con una richiesta precisa. La chiusura: I look forward to hearing from you, seguita dal congedo, Best regards, Kind regards, Best wishes, o Yours sincerely nelle lettere più formali.
Le richieste vanno formulate con cortesia, usando i modali: Could you please send me, Would it be possible to, I would be grateful if you could. Una richiesta diretta come Send me the file suona brusca in inglese, anche se in italiano “mi mandi il file” può essere neutro.
Nella collaborazione digitale ci sono anche altri generi: le issues nei repository, cioè le segnalazioni di problemi o richieste di funzionalità, e le pull requests, le proposte di modifica al codice. Per segnalare un errore, descrivi che cosa hai fatto, che cosa ti aspettavi e che cosa è successo: Steps to reproduce, Expected behaviour, Actual behaviour. Indica la versione del programma e il sistema operativo. È un modello chiaro che vale anche fuori dall’informatica.
Lessico della collaborazione: deadline, scadenza; milestone, tappa intermedia; to share un file; to give feedback, non numerabile; to follow up, ricontattare dopo una prima comunicazione; to keep someone in the loop, tenerlo informato; to schedule a meeting; to reschedule; to sort out un problema.
Cosa ti chiedono all’orale (email)
How do you make a polite request in an English email? I use modal verbs and indirect forms, such as “Could you please send me the files?”, “Would it be possible to meet next week?” or “I would be grateful if you could check the data”. Direct imperatives like “Send me the files” sound rude in English, even if a similar form can be neutral in Italian.
How should you report a bug in a project repository? I should open an issue with a clear title and describe the steps to reproduce the problem, the expected behaviour and the actual behaviour, adding details such as the software version, the operating system and any error messages. This allows the developers to understand and fix the problem quickly.
Presentare un progetto all’orale
La domanda più probabile all’orale è la presentazione di un progetto di digital humanities. Una struttura chiara ti permette di parlare con sicurezza anche con un lessico limitato.
Comincia presentando il progetto e il suo obiettivo: I would like to present, The project I have chosen is, Its main aim is to. Poi il contesto e il problema: The project addresses the problem of, Before this project, researchers had to. Poi i dati e le fonti: It is based on, The corpus includes. Poi i metodi e gli strumenti: The texts were encoded in TEI, The team used a mapping tool to. Poi i risultati e il prodotto: The result is an online edition that allows users to. Infine, una valutazione: punti di forza e limiti: One of the strengths of the project is, A possible limitation is, In my opinion, it could be improved by.
Le espressioni di passaggio, le signposting expressions, aiutano chi ascolta: First, I will talk about, Moving on to, As I mentioned before, To sum up. Se usi delle slide, non leggerle: parla guardando chi ascolta e usa le slide come appoggio.
Quando ti fanno una domanda e hai bisogno di tempo, ci sono formule utili: That’s a good question, Let me think about that for a moment, If I understand correctly, you are asking. Se non hai capito, chiedi: Sorry, could you repeat the question?, Do you mean. Non c’è niente di male: è molto meglio che rispondere a una domanda diversa.
Prepara anche la conclusione, che spesso viene trascurata. Bastano due o tre frasi che riprendano il punto principale e aprano una prospettiva: To conclude, this project shows how digital tools can make a fragile archive accessible to everyone, In the future, it would be interesting to extend the corpus to other authors. Una conclusione chiara lascia un’impressione di ordine e controllo, e invita il docente a porre domande sul terreno che conosci meglio. Infine, tieni sotto controllo il tempo: una presentazione di tre minuti ben strutturata vale più di dieci minuti di dettagli. Se il docente vuole sapere di più, te lo chiederà.
Se devi spiegare un concetto tecnico a chi non lo conosce, usa definizioni semplici ed esempi: OCR is a technology that turns an image of a page into editable text. For example, if you scan an old newspaper, OCR allows you to search it for words. Le definizioni seguono spesso lo schema X is a type of Y that: A database is a type of software that stores and organizes data.
Cosa ti chiedono all’orale (presentare un progetto)
Present a digital humanities project. A good answer follows a clear structure: the name and aim of the project, the problem it addresses, the data and sources, the methods and tools, the result, and an evaluation of strengths and limitations. For example, a digital edition of letters can be described in terms of its corpus, its TEI encoding, its search functions and the visualizations it offers, ending with a personal comment on how useful and easy to use it is.
How would you explain OCR to someone who does not know it? I would say that OCR, optical character recognition, is a technology that recognizes the letters in an image of a printed page and turns them into text that a computer can search and edit. For example, it allows researchers to search thousands of digitized newspapers for a name. I would add that it is not perfect, especially with old fonts and damaged pages, so the results often need correction.
Pronuncia dei termini tecnici
Molti termini tecnici sono parole che gli italiani hanno imparato leggendo e che pronunciano all’italiana. All’orale questo può creare incomprensioni. Ecco gli errori più comuni.
Data si pronuncia “déita” nella pronuncia britannica più comune, mentre “dàta” è frequente in quella americana; entrambe sono corrette, ma non “data” all’italiana con la a aperta in entrambe le sillabe e l’accento sbagliato. Software ha l’accento sulla prima sillaba. Interface ha l’accento sulla prima, con la vocale finale simile a quella di face. Algorithm ha l’accento sulla prima e il suono th. Archive si pronuncia con l’accento sulla prima sillaba e “ch” come “k”. Hierarchy ha l’accento sulla prima. Analysis ha l’accento sulla seconda sillaba, mentre analytical lo ha sulla terza.
Le sigle si leggono in due modi: lettera per lettera, come XML, HTML, OCR, URL; o come parole, gli acronimi, come NASA o FAIR. Impara la pronuncia inglese delle lettere: A si dice “ei”, E si dice “i”, I si dice “ai”, R si dice “ar”, J si dice “gei”, G si dice “gi”, Y si dice “uai”. Così TEI è “ti-i-ai” e API è “ei-pi-ai”. SQL si legge lettera per lettera o come “sequel”.
Anche i simboli hanno nomi da conoscere quando leggi ad alta voce un indirizzo o un comando: @ è at, . è dot, / è slash, \ è backslash, – è hyphen o dash, _ è underscore, # è hash in britannico e spesso pound sign in americano, < > sono angle brackets, ( ) sono brackets in britannico e parentheses in americano.
Infine, i nomi dei formati e dei programmi hanno spesso una pronuncia consolidata: JSON si dice “gèison”, GIF è oggetto di un dibattito fra chi dice “ghif” e chi dice “gif” con la g dolce, Linux si dice di solito “lìnuks”. Non serve la perfezione: serve essere capiti.
Cosa ti chiedono all’orale (pronuncia tecnica)
How do you read the abbreviations XML and TEI in English? They are read letter by letter, using the English names of the letters: XML is “ex-em-el” and TEI is “tee-ee-eye”. It is important to use the English letter names, because Italian names, especially for the vowels, can make the abbreviation impossible to understand.
How do you read an email address like anna.rossi@example.org aloud? I say “anna dot rossi at example dot org”. The symbol @ is read “at”, the point is “dot”, a slash is “slash” and an underscore is “underscore”. Knowing these names is useful when giving contact details or reading web addresses and commands.
Fonti e approfondimenti
Lingua e scrittura
- Michael Swan, Practical English Usage, Oxford University Press, 4a ed., 2016.
- Raymond Murphy, English Grammar in Use, Cambridge University Press, 5a ed., 2019.
- Council of Europe, Common European Framework of Reference for Languages. Companion Volume, 2020.
Digital humanities
- Franco Moretti, “Conjectures on World Literature”, New Left Review, 2000.
- Mark D. Wilkinson et al., “The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”, Scientific Data, 2016.
- S. Bradner, RFC 2119, “Key words for use in RFCs to Indicate Requirement Levels”, 1997.
- TEI Consortium, TEI P5: Guidelines for Electronic Text Encoding and Interchange.
Per gli altri esami, consulta l’indice degli esami; vedi anche gli appunti di English II for Arts and Humanities e di Deutsch II für digitale Geisteswissenschaften.