Paola Dalla Torre del Tempio di Sanguinetto è Professore Associato di Cinema, Fotografia, Televisione presso la LUMSA di Roma. Si laurea nel 2001 in Scienze della comunicazione presso l’Università LUMSA di Roma. Nel 2007 consegue il Diploma di Dottorato di ricerca in Storia del cinema nelle sue interrelazioni con il teatro e le altre arti presso l’Università di Roma Tre, con una tesi sul cinema americano postmoderno. Dal 2007 al 2010 è contrattista presso l’Università della Tuscia di Viterbo nella cattedra di Storia e critica del cinema. Dal 2009 al 2012 e dal 2015 al 2018 è Ricercatore a t.d. presso la LUMSA di Roma nella cattedra di Teorie e Tecniche del linguaggio cinematografico.
La sua attività di ricerca si è sviluppata lungo alcune linee direttrici: il rapporto tra il cinema e il sacro e il contributo dei cattolici nella cultura cinematografica italiana; lo studio del cinema contemporaneo nelle sue implicazioni etico-filosofiche; l’analisi del genere della fantascienza nella contemporaneità; lo studio del cinema italiano neorealista e della modernità fino al sessantotto con alcuni approfondimenti sul cinema europeo. Negli ultimi anni ha iniziato ad indagare anche il mondo delle serie televisive attraverso un approccio quantitativo e nel 2021 risulta vincitrice (Milano Cattolica capofila) di un PRIN sullo studio delle sale cinematografiche italiane.I risultati delle ricerche condotte sono stati presentati a convegni nazionali e internazionali e hanno prodotto numerose pubblicazioni scientifiche (monografie, saggi in volumi e articoli in riviste).
Paola Dalla Torre
Professore Associato di Cinema e Televisione
invia a...
Ruolo
Professore associato
Città
Roma
Dipartimento
Scienze umane (Roma)
Corso di Laurea
Scienze dell’educazione (Roma)
Paola Dalla Torre
Curriculum vitae
Contatti
Orari di ricevimento
Dal 19 gennaio 2024 il ricevimento sarà ogni lunedì alle ore 11 nella stanza 9, II piano complesso del Giubileo.
Scrivere sempre una mail per confermare l'appuntamento.
Prima del 19 febbraio, per avere un appuntamento di ricevimento scrivere all'indirizzo p.dallatorre@lumsa.it
Avvisi
29 gennaio 2024
Ateneo
RICEVIMENTO
29 gennaio 2024
RICEVIMENTO
Didattica e insegnamenti
| Insegnamento | Anno accademico | CFU |
|---|---|---|
LINGUA E CULTURA ITALIANA PER STUDENTI STRANIERI 2 | 2023 / 2024 | 6 |
LINGUAGGI E FORMAT PER IL GIORNALISMO | 2023 / 2024 | 6 |
SOCIOLOGIA GENERALE E LABORATORIO DI SOCIOLOGIA DELLE SERIE TELEVISIVE | 2023 / 2024 | 8 |
STORYTELLING E LINGUAGGI MULTIMEDIALI | 2023 / 2024 | 6 |
LINGUAGGI E FORMAT PER IL GIORNALISMO | 2022 / 2023 | 6 |
SOCIOLOGIA GENERALE E LABORATORIO DI SOCIOLOGIA DELLE SERIE TELEVISIVE | 2022 / 2023 | 8 |
STORYTELLING E LINGUAGGI MULTIMEDIALI | 2022 / 2023 | 6 |
FILMMAKING: LINGUAGGI E PRATICHE DELL'AUDIOVISIVO | 2021 / 2022 | 3 |
LINGUAGGI E FORMAT PER IL GIORNALISMO | 2021 / 2022 | 6 |
SOCIOLOGIA GENERALE E LABORATORIO DI SOCIOLOGIA DELLE SERIE TELEVISIVE | 2021 / 2022 | 8 |
STORYTELLING E LINGUAGGI MULTIMEDIALI | 2021 / 2022 | 6 |
Ricerca
Pubblicazioni e ricerche
L-ART/06
Deep learning based lexical character identification in TV series
Automated character identification in movies and TV series has been typically carried out through face detection in video and the association of faces with characters’ names extracted from dialogues or cast lists. We propose a deep learning architecture to identify characters based on subtitles only, precisely through the lexicon those characters employ. The identification task is formalized as a multi-class classification task. We apply our technique to the complete set of episodes in the Gomorrah TV series and achieve an average identification accuracy beyond 94 per cent on the full set of characters.
Tutte le pubblicazioni
Paola Dalla Torre, Maurizio Naldi, Paolo Fantozzi (2023). Analyzing the inner structure of House MD through network analysis. (a cura di) Stefania Antonioni and Marta Rocchi , Investigating Medical Drama TV Series: Approaches and Perspectives. , DOI: 10.21428/93b7ef64.8ac7a6ca , ISBN: 9788894731811
Dalla Torre P,Paola Dalla Torre, Paolo Fantozzi, Maurizio Naldi (2023). Deep learning-based lexical character identificationin TV series. Digital Scholarship in the Humanities,, , DOI: https://doi.org/10.1093/llc/fqad068
Paola Dalla Torre, Maurizio Naldi, Paolo Fantozzi, Placido Pellegritti (2023). Looking for Lexical Signatures in Gomorrah. (a cura di) Marta Rocchi, Giorgio Avezzù, AUDIOVISUAL DATA. Data-Driven Perspectives for Media Studies. p.41 - 64 , DOI: https://doi.org/10.21428/93b7ef64.ddf0a578 , ISBN: 9788894731804
Elena MosconiPaola Dalla Torre (2023). The Italian circuits of cinemas between public and private. The ENIC/ECI Case. (a cura di) Damian PollardEdward Bowen III, Film Exhibition: The Italian Context.
Dalla Torre P. (2022). Grazie zia. Quaderni del centro sperimentale,
Dalla Torre P, Maurizio Naldi (2022). Uncovering the Narrative Structure of Breaking Bad Through a Multimedimensional Quantitative Analysis. Series, vol. VIII, Summer 2022, p.17 - 31 , DOI: https://doi.org/10.6092/issn.2421-454X/14503
Mostra tutte