- Oggetto:
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Complessità nei sistemi sociali
- Oggetto:
Physics of the complexity in social systems
- Oggetto:
Anno accademico 2025/2026
- Codice attività didattica
- INT0770
- Docente
- Lorenzo Dall'amico (Titolare del corso)
- Corso di studio
- Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
- Anno
- 1° anno, 2° anno
- Periodo
- Secondo Semestre
- Tipologia
- C=Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD attività didattica
- FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Orale
- Tipologia unità didattica
- corso
- Prerequisiti
- Durante il corso si farà uso di metodi di algebra lineare, teoria della probabilità e fisica statistica. Gli elementi fondamentali a proposito di queste materie verranno comunque richiamati all'interno del corso ma non verranno trattati in maniera approfondita.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
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.Acquisition of the most important knowledge and techniques of Statistical Mechanics and Theoretical Physics for the study of complex systems, paying specific attention to social systems. Development of computer tools for the analysis and modeling of networks.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Acquisizione delle 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.
Acquisition of the basic skills, both theoretical and computational, in complex networks, aimed at the study of social phenomena and dynamic processes which concern them.
- Oggetto:
Programma
“Fisica della Complessita’ nei Sistemi Sociali”
Lorenzo Dall'Amico, PhD
ISI Foundation, Torino
La fisica statistica offre una serie di metodi e approcci utili allo studio di fenomeni su larga scala. Questo insegnamento 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 dell'insegnamento 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 seconda parte del corso si occuperà dello studio di processi dinamici in sistemi sociali complessi, quali processi a cascata e di contagio. 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. Inoltre, il corso si focalizzerà sull'analisi di algoritmi per lo studio della presenza di comunità in una rete, indotta da affinità sociodemografica tra gli elementi che la compongono.
“Physics of complexity in social systems”
Statistical physics offers several methods and approaches useful for studying large-scale phenomena. This course will present the application of statistical physics to the study and understanding of social systems and their intrinsic complexity. This approach is based on the idea that the large-scale behavior of social systems composed of many individuals can be described without the need to know all the details at the individual level but only some of its crucial aspects, considering individuals as relatively simple entities.
The first part of the course will present the theoretical tools for the introduction to complex systems and complex networks, with a particular focus on the description of social phenomena in terms of physical models, starting from a quantitative phenomenology that allows the characterization and description of the emergent features observed in large-scale social phenomena.
The second part of the course will deal with dynamic processes in complex social systems, such as cascade and contagion processes. The focus will be on the impact of complexity – intrinsic in the social, biological, and cultural aspects of the system – on the crucial properties of propagation and contagion phenomena. Furthermore, the course will focus on the analysis of algorithms for the study of the presence of communities in a network, induced by sociodemographic affinities between the elements that compose it.
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Modalità di insegnamento
Lezione in aula, con slides a supporto della spiegazione.
In-person lectures with slides to support the teaching.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame si farà in aula in forma orale e consisterà di due domande sul programma svolto durante il corso.
The exam will take place in classroom and it will consist of two questions about the topics encountered during the course.
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Attività di supporto
Durante le lezioni, verranno commentati dei codici Python (messi a disposizione degli studenti) utili per implementare al computer i concetti trattati a lezione.
During the lectures, the teacher will comment on Python codes (made available to students), useful for implementing the concepts covered in class on the computer.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
* 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).
* 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).
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Note
Il docente mette a disposizione note appunti scritti su tutto il programma del corso.
The teacher provides written notes on the entire course program.- Oggetto:
Insegnamenti che mutuano questo insegnamento
- Complessità nei sistemi sociali (MAT0236)Laurea magistrale in Matematica
- Complessità nei sistemi sociali (MAT0236)
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Orario lezioni
Giorni Ore Aula Mercoledì 11:00 - 13:00 Venerdì 14:00 - 18:00 Lezioni: dal 24/02/2025 al 06/06/2025
Nota: Lezioni mercoledì aula info B.
Dettaglio per il venerdi':
da ven. 28/2 a ven 28/3 ore 14-18 in aula info B
da ven 4/4 a ven 6/6 ore 14-18 in aula Franzinetti- Registrazione
- Aperta
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