Programma di Economia Della Complessita':

Programma didattico

Complessità e management: Introduzione alla Teoria del caos, principi della teoria della complessità e management. Differenza tra modello manageriale classico e complesso. Auto-organizzazione. Orlo del caos e disorganizzazione creativa; principio ologrammatico e condivisione; impossibilità della previsione e flessibilità strategica. Potere delle connessioni e Network organization; casualità circolare e circoli virtuosi, apprendimento try & learn e learning organisation.

Scienza dei network: Richiami di teoria dei grafi, misure fondamentali, distribuzione del grado, strutture notevoli, cammini. Grafi random: modelli e caratteristiche; distribuzione del grado; modelli di piccolo mondo. Grafi scale-free: leggi di potenza, proprietà, universalità. Modello di Barabási-Albert: proprietà, dinamiche di crescita e link preferenziali. Correlazioni: correlazioni di grado, omofilie, assortatività e disassortatività. Robustezze delle reti: analisi della resilienza, tolleranze agli errori e agli attacchi. Comunità: clustering gerarchico, modularità, algoritmi per l’identificazione delle comunità.

Social Network Analysis: Analisi delle misure di centralità: degree, closeness, betweenness, eigenvector e principali misure per l’identificazione del ruolo dei nodi nelle reti. Sottogruppi: diadi, triadi, clique, n-clique, k-cores, clustering coefficient.

Strumenti di analisi e visualizzazione delle reti: Il software R e il package dedicato igraph per consentire l’analisi e la visualizzazione grafica di reti.

 

Testi:

Albert-Lázló Barabási, Network Science, Cambridge University Press, 2015.

Alberto De Toni, Luca Comello, Prede o ragni. Uomini e organizzazioni nella ragnatela della complessità, UTET Università, 2009.

Christine Prell, Social Network Analysis, History, Theory and Methodology, Sage Publications Ltd, 2011.

Materiale didattico a cura dei docenti.