Il Master in Giornalismo Scientifico forma professionalità capaci di interpretare criticamente la ricerca, verificarne la solidità metodologica e tradurla in contenuti comprensibili e accurati per media generalisti e specializzati. Il percorso coniuga fondamenti di epistemologia e statistica applicata con competenze di inchiesta, data journalism e storytelling multimediale, includendo podcast, video brevi, longform interattivi e visualizzazioni dinamiche. Particolare attenzione è dedicata alla valutazione delle evidenze (trial clinici, meta-analisi, preprint), alla comunicazione del rischio e dell’incertezza, alla gestione di controversie scientifiche (clima, vaccini, energia, IA), nonché all’etica dell’informazione e alla deontologia. Il programma alterna lezioni, laboratori pratici, simulazioni di redazione e project work con tutoraggio, per costruire un portfolio reale, spendibile in testate, uffici stampa della ricerca, istituzioni e imprese knowledge‑based.
Aree di specializzazione
Metodologia della ricerca, fonti e fact‑checking
Questa area fornisce gli strumenti per leggere con competenza studi scientifici e documenti tecnici. Si affrontano il metodo scientifico, i principali disegni di studio (RCT, coorte, caso‑controllo, revisioni sistematiche), la differenza tra correlazione e causalità, la robustezza statistica e gli errori comuni di interpretazione. Vengono analizzati peer review, impact factor, indicatori bibliometrici e limiti degli altmetrics. Si imparano tecniche di fact‑checking e debunking, dal tracciamento delle fonti primarie alla verifica di immagini, grafici e dataset. Moduli dedicati coprono l’uso critico dei preprint, la replica dei risultati, i conflitti di interesse e le best practice per la trasparenza delle fonti.
Data journalism scientifico e visualizzazione
L’area sviluppa competenze quantitative per costruire storie guidate dai dati in ambito scientifico, sanitario e ambientale. Si lavora su dataset aperti (OMS, ECDC, IPCC, Copernicus), pulizia e normalizzazione dei dati, analisi esplorativa, basi di statistica inferenziale e comunicazione dell’incertezza. Si introducono strumenti operativi come fogli di calcolo avanzati, R o Python a livello introduttivo, Datawrapper, Flourish e QGIS per mappe tematiche. Il focus è sul design informativo: scegliere scale, colori e annotazioni per visualizzazioni oneste e leggibili, evitando cherry picking e distorsioni. Esercitazioni guidate portano alla produzione di grafici interattivi e pezzi longform con embed e note metodologiche.
Scrittura, storytelling e formati multimediali
Quest’area affina le tecniche di scrittura e narrazione per pubblici e canali diversi. Si lavora sulla costruzione dell’angolo giornalistico, sull’uso di titoli e catenacci responsabili, sulla struttura a piramide rovesciata e sui generi: news, approfondimento, intervista, explainers, Q&A, newsletter. Si pratica lo scripting per podcast e video, la narrazione con scene, personaggi e dati, e l’impiego di metafore controllate per spiegare concetti complessi. Moduli specifici trattano la comunicazione del rischio e delle incertezze, la copertura di preprint e breaking science, e la gestione del tempo in redazione. Laboratori di editing, voice‑over e progettazione di infografiche completano l’esperienza pratica su formati digitali.
Etica, policy, ecosistemi della scienza e cronaca di settore
La quarta area esplora l’etica del giornalismo scientifico, la normativa e le interazioni tra ricerca, politica e industria. Si trattano linee guida deontologiche, trasparenza su finanziamenti e potenziali bias, privacy e uso responsabile di dati sanitari. Un modulo di policy spiega come leggere regolamenti europei (HTA, MDR, AI Act), documenti IPCC, linee guida EMA e AIFA. Si mappa l’ecosistema dell’innovazione: università, enti pubblici di ricerca, IRCCS, startup deep‑tech, venture capital, e come questi attori influenzano l’agenda mediatica. Focus tematici su clima ed energia, salute pubblica, biotecnologie e intelligenza artificiale allenano alla copertura di dossier complessi, alle interviste a esperti e all’analisi di press release.
Metodologie didattiche
La didattica privilegia l’apprendimento attivo, con un bilanciamento tra cornice teorica, pratica redazionale e produzione di elaborati valutati come in una newsroom. Ogni modulo integra feedback strutturato, sessioni di revisione tra pari e momenti di confronto con professionisti in attività, per consolidare competenze trasferibili e costruire un portfolio pubblicabile.
Laboratori di scrittura ed editing
Esercitazioni su testi reali con editing riga per riga, headline testing, taglio redazionale e riscrittura orientata a accuratezza, chiarezza e impatto narrativo.
Data lab e visualizzazione
Progetti guidati su dataset pubblici per pulizia, analisi e grafici interattivi, con note metodologiche e check di riproducibilità del workflow.
Simulazioni di redazione e breaking news
Turni simulati con ruoli assegnati, riunione di sommario, copertura di preprint e conferenze stampa, verifica delle fonti sotto scadenza.
Project work e mentorship
Sviluppo di un’inchiesta o longform multimediale, con tutoraggio individuale, revisione editoriale e presentazione a una commissione di professionisti.
"Affermare fatti straordinari richiede prove straordinarie: il giornalismo scientifico è l’arte di cercarle, capirle e comunicarle con responsabilità."
— Carl Sagan