Sessione 19 – Esperimenti, modelli computazionali e network analysis nell’analisi dei fenomeni socio-economici

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.

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