Andrea Sciandra è ricercatore di tipo A in Statistica Sociale presso il Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia e Psicologia Applicata dell’Università di Padova. Laureato in Scienze Statistiche, Demografiche e Sociali, ha conseguito il dottorato in Sociologia e Ricerca Sociale. I suoi principali interessi di ricerca riguardano i social media, il text mining, la social network analysis, l'attribuzione d'autore, i Large Language Models e l’applicazione di tecniche di machine learning nelle scienze sociali. È stato docente del dottorato in Human Rights, Society, and Multi-level Governance e delle Summer School "IQLA-GIAT in Quantitative Analysis of Textual Data" e "Social Statistics". Attualmente è membro della Società Italiana di Statistica (SIS), del Gruppo Interdisciplinare di Analisi Testuale (GIAT) e del discussion panel sui metodi statistici per l’analisi dei dati testuali “Text.it" (gruppo SIS "SDS - Statistica e Data Science"). In passato ha collaborato con l’istituto di ricerca SWG di Trieste ed è stato co-fondatore di Rante, il primo R User Group italiano.

Rodella I., Sciandra A., Tuzzi A. (2025) "Textual Analysis of the Marie Skłodowska-Curie Actions Evaluation Summary Reports. Assessing Strengths and Weaknesses of Funded and Non-Funded Proposals " Italian Journal of Sociology of Education, 17(1), 247-266. DOI: 10.25430/pupj-IJSE-2025-1-12

Sciandra, A., Tuzzi, A. (2025). Competing Sets of Predictors in an Authorship Attribution Task: Most Frequent Words, Large Language Models and Correspondence Analysis. In: Pollice, A., Mariani, P. (eds) Methodological and Applied Statistics and Demography IV. SIS 2024. Italian Statistical Society Series on Advances in Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-64447-4_88

Sciandra, A., Trevisani, M, & Tuzzi, A. (2025). Temporal trends and presidential traits in the Italian end-of-year addresses: comparing and contrasting KBS and STM results. Quality & Quantity, 59, pp. 905–935. 10.1007/s11135-024-01959-x.

Brondi, S., Neresini, F. & Sciandra, A. (2025). What does the word “science” evoke? Social representation of science, evaluative elements, and attitude. Quality & Quantity, 59, pp. 783–811. https://doi.org/10.1007/s11135-024-01961-3

Ferretti, R., Rubaltelli, E. & Sciandra, A. (2025). Analysts’ Recommendations and Press Sentiment: Complementary or Alternative to Drive Investors’ Trading Behavior?, Journal of Behavioral Finance, 26(1), pp. 141–153. DOI: 10.1080/15427560.2023.2257342

Neresini, F., Giardullo, P., Di Buccio, E., Morsello, B., Cammozzo, A., Sciandra, A., & Boscolo, M. (2023) When scientific experts come to be media stars: An evolutionary model tested by analysing coronavirus media coverage across Italian newspapers. PLOS ONE 18(4): e0284841.

Martini, M. C., Pelle, E., Poggi, F., & Sciandra, A. (2022). The role of citation networks to explain academic promotions: an empirical analysis of the Italian national scientific qualification. Scientometrics, 127(10), 5633-5659.

Brondi, S., Neresini, F., & Sciandra, A. (2022). The social representation of nanotechnologies and its relationships with those of science and technology: Making familiar the unfamiliar between enthusiasm and caution. Journal of Risk Research, 25(1), 113-137.

Crabu, S., Giardullo, P., Sciandra, A., & Neresini, F. (2021). Politics overwhelms science in the Covid-19 pandemic: Evidence from the whole coverage of the Italian quality newspapers. PloS one, 16(5), e0252034.

Sciandra, A., Surian, A., & Finos, L. (2021). Supervised machine learning methods to disclose action and information in “UN 2030 agenda” social media data. Social Indicators Research, 156(2), 689-699.

Sciandra, A. (2020), COVID-19 Outbreak through Tweeters' Words: Monitoring Italian Social Media Communication about COVID-19 with Text Mining and Word Embeddings, in 2020 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), Rennes, France, 2020 pp. 1-6.

Surian, A., & Sciandra, A. (2019). Digital divide: addressing Internet skills. Educational implications in the validation of a scale. Research in Learning Technology, 27.

Metodologia della ricerca sociale:
• Statistical Learning per le Scienze Sociali
• Text Mining & Opinion Analysis
• Attribuzione d'autore
• Social Network Analysis
• Topic Modelling
• Stance Detection
• Large Language Models


Sociologia/Scienze sociali:
• Social Media
• Esclusione sociale
• Internet Skills
• Capitale sociale
• Cultura civile

Metodi di riduzione della dimensionalità per l'attribuzione d'autore: analisi delle corrispondenze, multidimensional scaling, principal component pursuit e geometrie riemanniane.

Riconoscimento delle news scritte da un chatbot (AI).

Differenze nello stile di scrittura di diversi chatbot.

Analisi testuale dei prospetti informativi delle Initial Public Offering: relazione tra misure sintetiche e performance a breve/medio termine e livello di rischio.

Analisi dei diversi strati di un Large Language Model (LLM) per l'attribuzione d'autore.

Confronto tra BERTopic e altre tecniche per il topic modeling.

Diagnostiche per il topic modeling: stima del numero ideale di topic.

Classificazione delle categorie di percezione del rischio su un campione di tweets codificati manualmente (categorie sbilanciate).

Analisi testuale dei libri "pick-up artists" sulla base delle informazioni reperibili su Amazon.