Ricerca Italiana: a Trento il primo centro per le scienze sociali computazionali

(30Science.com) – Roma, 14 dic. – Come ci muoveremo in futuro? Come saranno fatte le nostre città, le case o i nostri luoghi di lavoro? Di che servizi avremo bisogno? Saremo capaci di crescere in modo sostenibile? Sono tante le questioni che si aprono ogni volta che tentiamo di immaginare il futuro o anche soltanto di capire meglio cosa succede oggi nella nostra società, nell’economia, a tutti i livelli, locale e globale. Dare una risposta è tutt’altro che facile. Eppure mai come ora siamo circondati da dati – su ciò che compriamo, dove viaggiamo, chi conosciamo – che sono sempre più accessibili. Informazioni che permettono di osservare il comportamento umano con una precisione che si pensava fosse impossibile solo un decennio fa. E fare previsioni.
Le scienze sociali computazionali fanno questo: usano le tecnologie digitali utili per orientare lo sviluppo di politiche pubbliche e sistemi produttivi. Si collocano all’intersezione tra informatica, statistica e scienze sociali. Seguono le tracce digitali prodotte nei diversi e quotidiani processi economici, amministrativi e sociali per studiare le attività e le relazioni umane. Utilizzano una enorme quantità di dati demografici, comportamentali, di rete e dell’Internet delle cose attraverso potenti strumenti di calcolo e le stesse domande scientifiche di base che guidano le scienze sociali tradizionali.
A questo nuovo approccio è dedicato il primo centro di ricerca italiano sulle scienze sociali computazionali, che debutterà venerdì e sabato prossimi 16 e 17 dicembre 2022 con la sua prima attività pubblica, un workshop – che si terrà nell’aula Kessler del Dipartimento di Sociologia e Ricerca sociale – pensato proprio per riunire le competenze attive sul territorio nazionale e mettere in connessione la comunità accademica e scientifica interdisciplinare attiva su questi temi. Il Center for Computational Social Sciences and Human Dynamics (C2S2) è stato attivato dai dipartimenti di Sociologia e Ricerca sociale e di Economia e Management dell’Università di Trento insieme alla Fondazione Bruno Kessler. Da subito la rete di collaborazioni si è ampliata a partner industriali e istituzionali per intercettare le opportunità che già sono in vista con il Pnrr.
Tre le direzioni principali, tra le tante possibili, in cui si muove fin da subito l’attività del Centro: l’attenzione per le smart city (con, ad esempio, il focus su mobilità, urbanizzazione, trasformazioni del tessuto cittadino, fenomeni di spopolamento o degrado); gli studi organizzativi (ad esempio, benessere sul luogo di lavoro, valorizzazione delle competenze, flussi informativi e organizzativi); la gestione dei dati nella pubblica amministrazione a supporto delle decisioni e delle politiche di sviluppo.
Dati per comprendere i fenomeni e prendere decisioni consapevoli – Questo approccio consente di mettere in campo nuovi set di dati, ma anche di analizzare in modo completamente diverso rispetto al passato le risorse già esistenti, ricavando informazioni mai ottenute prima. Le scienze sociali computazionali offrono infatti elementi utili a comprendere i nuovi fenomeni sociali innescati dalla digitalizzazione che possono essere usati per prendere decisioni informate o per sviluppare nuove strategie di business o di politica pubblica. Tante le possibili applicazioni: dalla previsione del comportamento in base all’esposizione sociale, alla propagazione del comportamento, ai modelli dei legami sociali, alla demografia comportamentale, ai modelli di valutazione del benessere (sociale, sanitario, organizzativo) per la valorizzazione del capitale umano e sociale, ai modelli economici e di business.
Allargare e approfondire il campo di ricerca – Le scienze sociali tradizionali basano il loro metodo sulla raccolta di dati osservativi sull’attività umana. Ad esempio, chi dice cosa a chi, con quale effetto, con chi entra in interazione sociale, spaziale, temporale. Si tratta di un campionamento difficile, se non impossibile, da eseguire su larga scala e nel tempo. Un’altra difficoltà riguarda la possibilità di incidere e modificare le condizioni in cui vengono condotte le osservazioni. Ad esempio, quando si tratta di assegnare un compito in modo casuale a grandi insiemi di persone che interagiscono in gruppi di trattamento e di controllo. In entrambe le situazioni le scienze sociali computazionali possono fare la differenza grazie allo strumento della tecnologia digitale, capace di raccogliere ed elaborare grandi quantità di informazioni.
Le scienze sociali a Trento – Non è un caso che la nuova pagina delle scienze sociali, quella dedicata alle computazionali venga scritta proprio a Trento. Una città che da tempo lavora per diventare a tutti gli effetti una smart city, ma anche il luogo dove le scienze sociali per prime si sono sviluppate 60 anni fa, sulle stesse basi. «Le scienze sociali e la sociologia sono sempre state scienze empiriche fondate sull’osservazione dei fenomeni sociali attraverso l’analisi dei dati e la modellazione degli stessi attraverso modelli statistici e matematici» spiega il sociologo Ivano Bison, tra i fondatori del Centro insieme a Giuseppe Veltri, Giuseppe Espa, altri docenti dei due dipartimenti, Bruno Lepri della Fondazione Bruno Kessler e alcuni ricercatori del centro di Digital Society di FBK. «E Trento nel panorama italiano si è sempre distinta per la forte impronta empirica e quantitativa negli studi sociali. Lo ribadisce anche la recente attivazione di un percorso di laurea magistrale interdipartimentale in Data Science che vede presenti i dipartimenti di ingegneria informatica, ingegneria industriale, matematica, sociologia, economia e psicologia, il CiMeC insieme alla Fondazione Bruno Kessler, coinvolta in particolare attraverso il suo gruppo di Digital Society. Il Centro nasce proprio dalla volontà di rafforzare il forte e costruttivo legame nato durante la progettazione di questa laurea magistrale e trae la sua forza dalla presenza al suo interno di competenze molto diverse che operano negli ambiti della computational social science e nella data science: sociologia, informatica, economia, statistica, demografia, psicologia sociale e comportamentale, filosofia, linguistica e discipline umanistiche».(30Science.com)