Evidenze empiriche e limiti della scienza delle reti complesse

L’osservazione empirica di fenomeni che per struttura o funzionamento trovano giusta approssimazione in una rete è abbastanza comune nel contesto moderno, e tale da incoraggiare la proliferazione di studi in questo campo. Si pensi a Internet, la rete per definizione, utilizzata per scambiare dati e informazioni tra dispositivi uniti da un collegamento, o in generale qualsiasi tecnologia di telecomunicazioni che richieda la creazione di infrastrutture a rete per diventare operativa. Anche le infrastrutture utilizzate per il trasporto di persone o merci (traffico aereo, ferrovie, strade) vengono progettate secondo una modello reticolare. Esistono poi network che legano persone tra

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loro, il mercato del lavoro può essere inteso come tale, network di aziende, reti diplomatiche che collegano Governi o Paesi e questi sono solo alcuni esempi di quanto può essere empiricamente osservato.

Aldilà dei fenomeni che si strutturano come reti ne esistono altri che si generano o propagano attraverso collegamenti tra nodi, dunque sfruttando l’esistenza di una rete per diffondersi. E’ il caso delle crisi finanziarie ed economiche.

La natura dei fenomeni citati è eterogenea (economica, sociale, tecnologica), pertanto sono diverse le discipline interessate ad approfondire la conoscenza di questa tematica, in particolare matematica, fisica, biologia e scienze sociali.

L’approccio allo studio dei complex network può dirsi multidisciplinare, e mira a dimostrare come, nonostante i network si manifestino in contesti diversi, possano presentare simili caratteristiche strutturali e funzionali. Tale evidenza a sua volta sostiene l’ipotesi secondo cui esistono analoghi processi di formazione delle reti, che si attivano a prescindere dallo specifico contesto interessato35_.

La scienza delle reti complesse cerca di fornire risposte alle domande più frequenti che riguardano tutti i network quale sia la loro natura. Temi come la correlazione tra il grado di resistenza dei nodi ad attacchi esterni e le sue caratteristiche, o ancora, il processo attraverso cui i nodi cercano e accedono alle informazioni hanno attirato l’attenzione di molteplici discipline.

Nonostante le prospettive di osservazione delle reti siano diverse ed eterogenee l’approccio multidisciplinare può incontrare limiti a livello metodologico, in quanto i tradizionali metodi di studio di alcune tra le discipline coinvolte non sono sufficienti a cogliere le proprietà delle reti.

Gli strumenti che meglio consentono di comprendere quali possano essere le principali caratteristiche strutturali e dinamiche dei complex network sono quelli di natura fisico- statistica. La notevole estensione e complessità di alcune categorie di reti rende impossibile giungere alla comprensione delle loro più significative proprietà attraverso

35 _{“First, we find that complex networks not only emerge in quite different contexts […] but also tend}

to display some analogous topological features. For example, we have seen that large networks with short distances and high clustering (what has been labelled as a “small world”) appear to prevail in many such contexts. It is conceivable, therefore, that it could respond to similar mechanism of network formation.” Fernando Vega-Redondo, Complex Social Networks, Cambridge University Press, 2007, cit., p. 8.

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lo studio locale delle relazioni che legano i vertici a due a due: questo tipo di ricerca sarebbe eccessivamente impegnativa e rimarrebbe miope. L’analisi condotta a livello microscopico offre sicuramente validi elementi per comprendere le reti ma le proprietà fondamentali che ne governano sviluppo e configurazione possono essere colte attraverso lo studio di caratteristiche “globali” esprimibili attraverso leggi statistiche. I sistemi complessi presentano infatti comportamenti collettivi che non possono essere compresi o previsti se non ricomponendo le parti a sistema, senza fermarsi all’analisi separata dei singoli elementi36_{. Questo tipo di approccio rende la scienza delle reti adatta}

allo studio di numerosi fenomeni che ad oggi si manifestano, i quali presentano comportamenti difficilmente spiegabili o razionalizzabili se non alla luce delle interazioni che a livello globale si instaurano tra più elementi di un sistema. La valenza pratica di tale assunto è notevole se si ammette la possibilità di rendere comprensibile e controllabile ciò che non sembra apparentemente riconducibile ad uno schema razionale sottostante.

Bisogna però ammettere sin dal principio che non è possibile concepire la teoria delle reti come la scienza in grado di spiegare qualsiasi tipo di fenomeno naturale o interazione sociale.

Esistono dei limiti che affliggono questa scienza sia dal punto di vista delle formulazioni teoriche che dello studio empirico della realtà. Si rischia spesso di perdere di vista la complessità del fenomeno che si intende analizzare, descrivendone struttura e funzionamento secondo un modello troppo semplice o riduttivo. Ciò non significa che l’analisi debba in questo caso essere considerata necessariamente sbagliata o inattendibile, essa mantiene la sua validità ma è in grado di cogliere solo alcune delle proprietà fondamentali della rete, risultando così parziale e non risolutiva.

Quando ci si dedica all’osservazione empirica di un fenomeno, inoltre, si commette spesso l’errore di concentrarsi quasi esclusivamente sullo studio delle interazioni locali tra nodi. La comprensione dei meccanismi che a livello micro regolano le relazioni tra singoli elementi del network è sicuramente utile e rappresenta un buon punto di partenza, ma circoscrivere eccessivamente la portata dell’analisi fermandosi al primo passaggio non permette di conoscere il comportamento collettivo del sistema, desumibile da

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un’approssimazione statistica della struttura globale della rete. Come già affermato, in questa scienza è fondamentale assumere una visione d’insieme ragionando su larga scala.

La rappresentazione della complessità non è compito semplice, soprattutto se l’intento è giungere ad una visione globale delle caratteristiche di un sistema. Il livello di difficoltà nella rappresentazione di una rete dipende da una serie di aspetti quali il grado di eterogeneità dei nodi, quanto sono articolate le interazioni tra gli stessi, e ancora, l’esistenza di relazioni non lineari tra parametri esterni e dinamiche del sistema37_.

I dati che è necessario raccogliere e processare per svolgere questo tipo di analisi sono numerosi e non semplici da reperire. Anche in questo campo l’informazione assume un ruolo di primo piano per il buon esito dello studio e le moderne tecnologie informatiche offrono una potenza di calcolo imprescindibile per poter elaborare quanto accumulato. In questo ambito di ricerca è importante disporre di software specifici che supportino nella ricostruzione statistica dei sistemi per simulare possibili scenari e dedurre il comportamento delle reti su larga scala. Certo, il fatto che per giungere a una soddisfacente comprensione delle reti sia necessario ottenere un gran numero di dati costituisce talvolta un limite, in quanto potrebbe risultare impossibile o difficile in alcune circostanze garantire la completezza o la significatività delle informazioni raccolte ai fini dello studio. Le tecnologie ICT possono comunque supportare in questa operazione, offrendo aiuto nella raccolta, memorizzazione ed elaborazione dei dati, consentendo alla scienza delle reti di arricchirsi più velocemente di quanto sarebbe stato possibile in loro assenza.

Nonostante i limiti presentati la teoria dei complex network rimane valida38 _{per studiare}

struttura ed evoluzione di fenomeni economici, sociali, naturali. Bisogna semplicemente ammettere che alcuni sistemi osservabili nella realtà mal si apprestano ad essere rappresentati con modelli troppo semplici, in quanto sarebbero riduttivi e non aderenti al caso che si vuole studiare. La complessità è una peculiarità che va mantenuta, non

37 _{Si confronti Fernando Vega-Redondo, Complex Social Networks, Cambridge University Press, 2007.} 38 _{“Sociologi, ingegneri, biologi e filosofi hanno messo in guardia contro le eccessive generalizzazioni}

della teoria delle reti. Gran parte di queste critiche sono ragionevoli, però i risultati della scienza delle reti non dovrebbero neanche essere sottostimati, per evitare di ostacolare il suo potenziale di realizzare scoperte future.” Guido Caldarelli, Michele Catanzaro, Scienza delle reti, Egea, 2016, cit., pp. 133-134.

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evitata: se alcune delle caratteristiche del sistema presentano un certo grado di complessità, riscontrabile ad esempio nella presenza di nodi altamente connessi o di scarsa regolarità strutturale, si cercherà di modellizzarle, riuscendo così a dedurre molte più proprietà del fenomeno in oggetto.

Inoltre la scienza delle reti non può dirsi compiuta: essa si è sviluppata nei decenni del secolo scorso ma è tutt’ora in crescita e tanti sono i quesiti a cui essa sta ancora cercando di dare risposta. Possiamo dunque presumere che con il tempo aumenteranno gli strumenti che essa avrà a disposizione per comprendere la realtà circostante.