Federico Bianchi (Università degli Studi di Milano)
Marco Castellani (Università degli Studi di Brescia)
Flaminio Squazzoni (Università degli Studi di Milano)
Per poter analizzare la complessità mutevole dei fenomeni socio-economici e informarne le politiche di intervento, risulta sempre più importante comprendere e manipolare i meccanismi causali che li generano. Grazie agli sviluppi metodologici e tecnologici più recenti, è possibile ricostruire i processi che legano le decisioni degli attori e la cognizione del contesto in cui essi operano alla rete di relazioni in cui circolano informazioni, fiducia, reputazione e norme. Da un lato, la disponibilità crescente di dati digitali e tradizionali sulle interazioni sociali richiede l’applicazione di modelli computazionali specifici e della simulazione al computer. Allo stesso tempo, il metodo sperimentale e la simulazione computazionale permettono di superare la mera osservazione di correlazioni tra i dati e di identificare con maggiore chiarezza le relazioni causali. Infine, la manipolazione – tipica degli esperimenti e delle simulazioni computazionali – consente di testare l’impatto delle politiche gestionali e di intervento pubblico. Questa sessione si propone di raccogliere contributi che utilizzano metodi sperimentali e quasi-sperimentali (es., esperimenti in laboratorio, di campo, online, tramite vignette o survey experiments), la social network analysis, i modelli di simulazione computazionale (es., modelli ad agenti), l’analisi di big data digitali, per l’analisi dei fenomeni socio-economici. Particolare – benché non esclusivo – interesse sarà riservato all’analisi del comportamento socio-economico, dei processi socio-cognitivi decisionali, della creazione e mantenimento di norme di cooperazione, della diffusione di fiducia e reputazione, delle strutture di network dei mercati, delle organizzazioni e delle reti di sostegno e coesione sociale.