L'impatto degli eventi casuali nei sistemi sociali: dagli sport individuali alle epidemie

Lo studio dei sistemi sociali nell'ambito della scienza della complessità è molto diffuso. Tra tutti i fenomeni che si possono esaminare, il fenomeno "rich-get-richer", noto anche come "effetto San Matteo", è particolarmente rilevante perché è essenziale per comprendere le dinamiche sociali della disuguaglianza. In particolare, il fenomeno del "rich-get-richer" è all'origine del successo. L'indagine su ciò che porta al successo ha ricevuto recentemente molta attenzione perché riguarda una varietà di sistemi sociali. Nonostante la crescente letteratura sull'argomento, poca attenzione è stata dedicata al successo nello sport. Inoltre, il ruolo che il caso potrebbe avere nel raggiungimento del successo è stato raramente considerato. In questa tesi, ci occupiamo di quantificare gli effetti degli eventi casuali e delle abilità individuali in due sport, concentrandoci sulle dinamiche di una comunità di atleti nella scherma e nel tennis. Inoltre, indaghiamo su come le circostanze imprevedibili che si verificano in fasi distinte della carriera dei giocatori possano determinare il successo futuro di questi ultimi. Proponiamo nuovi modelli e analisi basate sui dati, combinando un approccio agent-based e tecniche di network science. Scopriamo che piccole fluttuazioni, a livello di singoli punti di una partita, influenzano l'intera dinamica della classifica e creano enormi disparità nell'evoluzione delle carriere degli atleti. Il nostro lavoro sensibilizza l'opinione pubblica sull'iniquità del sistema di ricompense sportive, evidenziando la necessità di un'analisi critica. Un altro scenario che studiamo in questo lavoro trasmette la stessa idea di fondo: anche le più piccole differenze tra gli elementi di un sistema sociale complesso possono avere conseguenze devastanti. Esaminiamo l'impatto della prima ondata epidemica di COVID-19 in Italia, considerando l'eterogeneità delle regioni italiane. Illustriamo come un'analisi del rischio epidemico guidata dai dati possa aiutare a comprendere la diffusione altamente disomogenea della COVID-19 in Italia, in termini di diversa esposizione al rischio a-priori delle diverse aree geografiche. Il nostro studio rappresenta un tentativo preliminare di considerare i fattori che potrebbero influenzare il rischio epidemico a-prioridi un territorio.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2023

Author dc:creator

• ZAPPALA', CHIARA

Contributors dc:contributor

• PLUCHINO, ALESSANDRO

• complex systems, social systems, random events, success, sports, epidemics, risk, agent-based models, network science
• sistemi complessi, sistemi sociali, eventi casuali, successo, rischio, sport, epidemie, modelli ad agenti, reti

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/582193

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/582193