Complessità nei sistemi sociali

 

Physics of the complexity in social systems

 

Anno accademico 2018/2019

Codice attività didattica
INT0770
Docenti
Dott. Daniela Paolotti (Titolare del corso)
Dott. Michele Tizzoni (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo didattico
Terzo periodo didattico
Tipologia
D=A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
  • Italiano
  • English



Propedeutico a
  • Italiano
  • English



 
 

Obiettivi formativi

  • Italiano
  • English

Acquisizione delle conoscenze e delle tecniche più importanti di meccanica statistica e di fisica teorica per lo studio dei sistemi complessi con particolare attenzione ai sistemi sociali.
Sviluppo di strumenti informatici per l'analisi e la modellizzazione delle reti.

 

Risultati dell'apprendimento attesi

  • Italiano
  • English

Gli studenti acquisiranno le competenze di base, sia teoriche che computazionali, tramite il paradigma delle reti complesse per lo studio dei fenomeni sociali e dei processi dinamici che li riguardano.

 

Programma

  • Italiano
  • English

“Fisica della Complessita’ nei Sistemi Sociali”

Daniela Paolotti, PhD

Michele Tizzoni, PhD

Computational Epidemiology Lab, Fondazione ISI, Torino.

La fisica statistica offre una serie di metodi e approcci utili allo studio di fenomeni su larga scala. Il corso presentera’ l’applicazione della fisica statistica per lo studio e la comprensione dei sistemi sociali e della loro intrinsica complessita’. Questo approccio si basa sull’idea che il comportamento su larga scala dei sistemi sociali composti da un largo numero di individui possa essere descritto senza la necessita’ di conoscerne tutti i dettagli a livello individuale ma solo alcuni dei suoi aspetti cruciali, considerando gli individui come entita’ relativamente semplici.

La prima parte del corso presentera’ gli strumenti teorici di introduzione ai sistemi complessi e alle reti complesse, con un particolare riguardo alla descrizione di fenomeni sociali in termini di modelli fisici, a partire da una fenomenologia quantitativa che consenta la caratterizzazione e descrizione delle caratteristiche emergenti osservate in fenomeni sociali a larga scala. La modellizzazione si concentrera’ sull’identificazione di classi generali di comportamento, non basate su definizioni e proprieta’ microscopiche, ma su caratteristiche universali su larga scala per scoprire i meccanismi responsabili dello spontaneo emergere di fenomeni come il consenso nelle opinioni, la disseminazione culturale, il moto collettivo degli individui, le gerarchie sociali.

La seconda parte del corso presentera’ il ruolo dei sistemi sociali nei processi di contagio. Una larga varieta’ di fenomeni di contagio verra’ analizzata, dai processi biologici della propagazione di una malattia infettiva nella popolazione umana, ai processi di contagio sociale come la diffusione di notizie o le epidemie di comportamenti antisociali o di dipendenza, fino a epidemie tecnologiche come la diffusione di virus informatici su vari ambienti (da Internet, a sistemi WiFi, a cellulari, etc). Analogie e differenze tra i vari processi di contagio saranno presentate e discusse nell’ambito di esempi e applicazioni reali, e con l’introduzione di modelli e teorie per la loro descrizione. L’attenzione sara’ concentrata sull’impatto della complessita’ – intrinseca negli aspetti sociali,biologici, e culturali del sistema – sulle proprieta’ cruciali dei fenomeni di propagazione e contagio.

 

 

Modalità di insegnamento

  • Italiano
  • English

Lezione frontale con slide power point a supporto della spiegazione

 

 

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • Italiano
  • English

L'esame si svolgerà nel laboratorio informatico e consisterà in una serie di tasks da svolgere e domande a cui rispondere, con le conoscenza acquisite a lezione nell'ambito dei vari topics presentati. Agli studenti viene data la possibilità di portare un approfondimento (articolo, programma informatico etc) su una parte a scelta del corso.

 

Attività di supporto

  • Italiano
  • English

Un terzo delle ore del corso sarà dedicato a lezione interattive nel laboratorio di informatica volte a introdurre agli studenti l'aspetto computazionale delle tematiche trattate nel corso.

 

Testi consigliati e bibliografia

  • Italiano
  • English

* Laszlo Barabasi, Network Science http://barabasi.com/book/network-science

* Alain Barrat, Marc Barthélemy, Alessandro Vespignani. Dynamical Processes on Complex Networks (Cambridge University Press, Cambridge, 2008).

* M. E. J. Newman. Networks, an Introduction. Oxford University Press, (2010).

 

Note

  • Italiano
  • English

--

 

Corsi che mutuano questo insegnamento

 

Orario lezioniV

GiorniOreAula
Mercoledì14:00 - 17:00
Venerdì11:00 - 14:00

Lezioni: dal 16/04/2018 al 15/06/2018

Nota: Le lezioni si terranno nell'aula 4 di Torino Esposizioni.

Registrazione
  • Aperta
     
    Ultimo aggiornamento: 31/10/2018 15:18
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