Scrutare il futuro dei sistemi sociali al tempo dei Big Data

Public Lecture di CompleNet 2014 tenuta da Alessandro Vespignani, Distinguished Sternberg Professor alla Northeastern University di Boston, dove dirige il laboratorio per la modellizzazione di sistemi biologici e tecno-sociali.

11 marzo 2014

Accademia delle Belle Arti, Aula Magna (Via Belle Arti, 54 - Bologna) - Ore 17.00 Modalità d'accesso: Ingresso libero

Ricercatori e professionisti che lavorano in settori legati alle reti complesse si incontreranno a Bologna, a CompleNet 2014 (dal 12 al 14 marzo), per fare il punto sullo stato della ricerca. Nella due giorni di scienza è previsto un appuntamento aperto al pubblico: una Public Lecture tenuta da Alessandro Vespignani, Distinguished Sternberg Professor alla Northeastern University di Boston. Nel corso dell’incontro, verra' presentata una rassegna dei risultati piu' recenti nel campo e delle sfide e che ci attendono nella predizione dei sistemi tecno-sociali.

Negli ultimi anni la rivoluzione digitale ha permesso la raccolta di enormi quantita' di dati che permettono di quantificare la complessità dei sistemi socio-tecnici. Questi dati alimentano modelli computazionali che si propongono come strumenti adeguati per affrontare la studio di fenomeni come la diffusione delle epidemie su grande scala, la propagazione dell'informazione nella rete o la formazione del consenso e della conoscenza nei sistemi sociali. Questi modelli mirano a fornire un potere predittivo per i sistemi sociali che per lungo tempo e' stato ritenuto come irraggiungibile.

Alessandro Vespignani insegna fisica e informatica Northeastern University di Boston dove dirige il laboratorio per la modellizzazione di sistemi biologici e tecno-sociali. Vespignani e' anche associato all'Istituto per le Scienze Sociali Quantitative alla Harvard University e direttore scientifico della Fondazione ISI di Torino. È noto per i suoi lavori sulle reti complesse, e in particolare per l'attività di ricerca sulle applicazioni della teoria delle reti alla diffusione della malattie infettive e lo studio delle proprietà topologiche di Internet.