Esperimenti di simulazione e strumenti per potenziare l’analisi
5.1 Esperimenti di simulazione
Uno dei vantaggi più evidenti nello studio dei fenomeni reali o virtuali attraverso la simulazione tramite computer è la possibilità che tale metodologia offre di condurre esperimenti diretti sulle ipotesi formulate dal ricercatore. Queste ultime possono avere duplice natura; da un lato possono guidare lo studioso nel processo di ideazione e realizzazione del software di simulazione, quando riguardino l’esplicitazione delle regole di comportamento degli agenti e dei rapporti che li legano reciprocamente ed all’ambiente. In questo caso il ricercatore avrà probabilmente un’idea delle regole che intende imporre all’operare agli agenti, avendo definito, ad esempio, che un’unità produttiva che non lavora per un dato tempo debba fallire e scomparire, ma potrebbe non conoscere con precisione quanto possa prolungarsi la sopravvivenza di un’unità che non lavora, per ottenere esiti realistici dell’interazione a livello di sistema. In alternativa il ricercatore potrebbe porsi nella posizione di semplice utente della simulazione, senza contribuire in modo diretto alla scrittura del suo codice di programmazione, lasciando che questa sia realizzata da altri; in questo caso si troverebbe nella condizione di chi accetti le
ipotesi di fondo poste da un terzo riguardo il segno delle relazioni fra i diversi aspetti da cui il fenomeno è influenzato e potrebbe occuparsi invece di calibrare i parametri di simulazione per cercare di favorire particolari andamenti delle interazioni fra gli agenti (ad esempio determinando il massimo numero di tick di inattività ammissibili per un’impresa senza che si verifichi il fallimento dell’unità produttiva o il limite superiore che non può essere superato da una coda di prodotti unsent).
L’analisi che è stata condotta finora ha messo in evidenza il ruolo ricoperto dal capitale sociale nell’influenzare le condizioni di funzionamento di un sistema economico; gli esperimenti con jES OF sono stati quindi indirizzati verso la comprensione del modo in cui la presenza di tale risorsa nell’ambiente di simulazione influenza i risultati, sia in termini di livello della produzione effettivamente raggiunta rispetto a quella potenziale, sia riguardo la maggiore o minore variabilità del numero di agenti stabilmente presenti nel mondo rappresentato.
Nelle prove condotte su simulazioni della durata di 1000 tick che, come si è detto in precedenza, possono essere pensati come l’equivalente di 25 anni reali, la presenza di capitale sociale è stata posta come condizione per colmare le discontinuità strutturali presenti nella rete di cui le imprese fanno parte, cioè non si è escluso il suo ruolo attraverso il parametro di intervisibilità.
Per uniformità d’analisi si è scelto di impostare il parametro di maxInactivity ad un valore fisso pari a 10, dal momento che sembra ragionevole ritenere che un’unità che non riceva commesse per un periodo equivalente ad un trimestre produttivo, possa ritrovarsi in una condizione di notevole difficoltà in grado di portarla alla scomparsa dal mercato; per le stesse ragioni anche il parametro
maxUnsent è stato impostato a 10, poiché in questo caso l’impresa, pur avendo
effettuato internamente delle lavorazioni, non avrà potuto trasferire l’output ad altri soggetti con conseguente differimento a tempo indeterminato degli incassi.
Si è mantenuta fissa anche la dimensione del mondo, preferendo variare la densità di unità produttive attraverso i parametri che determinano la generazione degli agenti (unitGenerationInitialP, potentialUnitNumberPerType,
potentialUnitTypes, newUnitGenerationP); i valori unitSpaceXSize e unitSpaceYSize sono quindi stati posti pari a 100.
L’immissione delle ricette e quindi di ordini provenienti al sistema produttivo dal mercato è stata simulata attraverso l’uso dell’orderGenerator.
Le prove effettuate mostrano che mondi in cui la quantità di capitale sociale sia molto limitata sono in grado di continuare ad esistere soltanto in virtù di un continuo ricambio dei soggetti che operano al loro interno (es. newUnitGenerationP = 0.4) e sono scarsamente efficienti se valutati in termini di risultati complessivi rispetto alla produzione potenziale. Le unità in questi casi tendono a fallire prima che sia stato possibile instaurare legami reciproci che permettano lo scambio della produzione, qualora non si esasperi volontariamente la velocità di crescita delle aree di visibilità.
Se invece si avvia la simulazione in condizioni di elevata presenza di visibilità reciproca potenziale (unità dotate di un’area che si colloca in un range compreso fra 100 e 200 quadratini del raster), si avrà un notevole miglioramento dei risultati produttivi, anche se la scomparsa di unità dal mondo rimarrà comunque elevata per l’insorgere della competizione per l’assegnazione delle commesse produttive.
In questo caso si può notare il formarsi di ampie aggregazioni in cui le imprese meglio posizionate sono quelle collocate centralmente e circondate dalla più ampia varietà possibile di competenze produttive da parte di altre unità raggiunte attraverso l’estensione dell’area di visibilità: le imprese che presentano code di
unsent (di colore rosso) sono prevalentemente quelle disposte lungo i margini delle
aggregazioni o completamente isolate, mentre quelle più centrali mostrano all’opposto la presenza di ordini inevasi (code di input di colore blu) ed hanno minori difficoltà legate a situazioni di inattività (code di colore grigio).
Figura 5.1 – Andamento del numero di unità nel tempo in una situazione di
scarsa presenza di capitale sociale nel mondo simulato
Figura 5.3 – Andamento del numero di unità in presenza di capitale sociale
Figura 5.4 – Miglioramento dei ratio in caso di elevata quantità
Figura 5.5 – Migliore condizione delle imprese posizionate al centro dell’aggregazione
La simulazione riflette le indicazioni generali fornite da diversi autori che si sono occupati del tema del capitale sociale, fra cui Burt, ma è importante notare che il risultato è da intendersi con riferimento ad un punto di vista che privilegi il vantaggio complessivo dell’intero sistema.
Il funzionamento del mondo economico virtuale beneficia infatti della presenza di imprese-ponte in grado di collegare nodi della rete altrimenti separati; questo consente il fluire ininterrotto, o comunque ostacolato in minor misura, degli ordini produttivi fra le varie unità in grado di farne progredire lo svolgimento. In questo senso quindi si può dire che, in termini di vantaggio collettivo, l’idea di imprenditorialità sia da intendersi come la capacità o la fortuna per un’unità (e quindi un imprenditore) di trovarsi posizionata favorevolmente all’interno della rete sociale.
Si potrà parlare di capacità quando il collegamento fra unità separate sia istituito tramite una terza, in virtù del progressivo accrescersi della sua area di visibilità che giunge infine a ricomprendere le altre due; la fortuna di ritrovarsi collocati in una posizione favorevole è invece assimilabile a quella che nella simulazione è la nascita di un’unità in un punto (casuale) del raster su cui sono collocate le imprese. E’ da rilevare però che, per il modo in cui la simulazione è costruita, le implicazioni positive individuate da Burt come conseguenza dell’interporsi di un soggetto all’interno dei buchi strutturali di una rete sono riscontrabili principalmente a livello del sistema; una più elevata presenza di discontinuità non comporta, infatti, un particolare vantaggio per il singolo soggetto che, anzi, beneficia del formarsi di aggregazioni relativamente dense di unità produttive. Questo risultato non costituisce una confutazione dell’idea che l’abbondanza di buchi strutturali nella rete sociale possa rappresentare un elemento favorevole.
Burt [2000] sottolinea che:
“There is an impressive diversity of empirical evidence showing that social capital is more a function of brokerage across structural holes than closure within a network.
(…) Structural holes are the source of value added, but network closure can be essential to realizing the value buried in the holes.80”
Nella simulazione il fatto che per il singolo agente sia più conveniente trovarsi all’interno di una rete densa piuttosto che in una sparsa dipende dalla maggiore o minore varietà di competenze produttive presenti all’interno del gruppo di unità strettamente collegate di cui fa parte. Una notevole eterogeneità di
80 “Networks with closure – that is to say networks in which everyone is connected such that no one can escape the notice of others, which in operational terms usually means a dense network – are argued to be source of social capital. (…) I will refer to Coleman’s view as a closure argument.” [Burt, 2000]
controparti favorisce l’unità nel trovare un soggetto in possesso della competenza produttiva necessaria a ricevere la sua consegna di semilavorati e la espone alla possibilità di esserne destinataria da parte di altre unità. Se all’interno di una rete densa, invece, dovessero concentrarsi numerose unità con competenze omogenee si porrebbe per ciascuna di esse un problema sia nel momento di trasferire la produzione completata, in quanto si manifesterebbero difficoltà a trovare una competenza adeguata fra i soggetti più prossimi all’interno della rete, sia per il fatto che le imprese sarebbero in competizione diretta per ricevere l’assegnazione di ordini produttivi da parte di altre unità ed alcune rimarrebbero senza lavoro.
Questi risultati potrebbero suggerire che sia maggiormente comprovata l’ipotesi di una superiore efficienza delle reti dense avanzata da Bourdieu e Coleman, ma il fatto che una configurazione di rete sparsa non tenda a prevalere non costituisce una prova di questo, date le modalità con cui è stata impostata la simulazione; non è stato infatti inserito uno specifico incentivo per la singola unità a trovarsi in corrispondenza di una discontinuità strutturale. Dal punto di vista dell’impresa che si trovi inserita in una rete densa e ricca di competenze eterogenee non c’è infatti alcun motivo per desiderare di essere collocata in una posizione in cui svolgere la funzione di ponte, poiché in questo caso sarebbe garantito soltanto l’accesso ad un minor numero di controparti potenziali. Questo implica che le due strutture di rete proposte da Burt (rete sparsa) e da Coleman e Bourdieu (rete densa) siano configurazioni alternative che, per il momento, non possono essere comparate direttamente all’interno dell’ambiente virtuale, ma l’estensione dell’area di visibilità, che rappresenta una forma di capitale sociale per l’impresa, determina la disponibilità di risorse (intese come controparti) a cui l’impresa è in grado di accedere.
I risultati illustrati sono validi, naturalmente, sotto l’ipotesi che si costruiscano mondi in cui la visibilità reciproca delle imprese non sia totale, poiché, in caso contrario, l’esito delle interazioni non sarebbe legato alla presenza o assenza di fiducia reciproca, ma semplicemente a problemi di eventuale disallineamento fra gli ordini immessi nel mondo e le unità in attesa di riceverli; non si formerebbero cioè strozzature nel flusso degli ordini produttivi a causa della mancanza di fiducia e
di comunicazione fra gli agenti, pur in presenza di un’adeguata disponibilità di competenze, ma si tratterebbe piuttosto di una carenza assoluta di queste ultime nell’ambiente o, come si diceva, di un’insufficiente presenza di ordini nel mondo.
Una situazione molto simile a quella che si verifica in questo caso (intervisibilityMinLevel = 0) si può ottenere impostando una crescita dell’area di visibilità molto rapida, con valori di 10, 20 o più quadratini per ogni tick; in questo caso si giungerà rapidamente alla copertura pressoché totale del mondo da parte delle zone di visibilità reciproca, come mostra la Figura 5.6.
Figura 5.6 -Diffusione della visibilità fra agenti al tick 973 con il parametro incresingVisibilityStep pari a 10
La differenza è data dal fatto che si tratta di una situazione in parte reversibile nel momento in cui alcune unità dovessero scomparire dal mondo; in questo caso infatti tornerebbero ad aprirsi aree di discontinuità nella rete.
La scelta di valori così estremi per questo parametro può essere giustificata solo se si stia tentando di mantenere in vita il maggior numero possibile di imprese di una configurazione di per sé instabile, cercando di compensare una disposizione degli agenti non ottimale con un rapido sviluppo di connessioni fra punti relativamente distanti. Al di fuori di questo obiettivo infatti la situazione che si determina dopo un certo numero di interazioni non è particolarmente interessante, poiché un’estensione così pervasiva della reciproca visibilità conduce rapidamente ad una situazione sovrapponibile a quella di irrilevanza dell’area di visibilità.
Se si impostano valori di crescita dell’area sempre elevati, ma comunque più contenuti (es. 3, 4, …) la copertura del raster non prevale nettamente poiché è frenata dalla tendenza delle imprese a fallire e quindi a scomparire dal mondo.