Chiara Ravazzi
(CNR-IEIIT)

Mercoledì 8 maggio 2019, ore 17.00 – 19.00

Centro Nexa su Internet & Società
Politecnico di Torino, via Boggio 65/a, Torino (1° piano)
Suonare al citofono Portineria – Seguire le indicazioni lungo il percorso
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Negli ultimi decenni, la comunità scientifica ha dedicato sforzi significativi allo studio di modelli matematici che descrivano in maniera semplificata la formazione di opinioni in gruppi sociali. Tra questi, il modello introdotto da Friedkin e Johnsen è stato validato sperimentalmente per gruppi deliberativi di piccole e medie dimensioni. Secondo questo modello, le opinioni degli agenti evolvono nel tempo mediando le opinioni altrui con le proprie convinzioni iniziali. In questo senso, gli agenti non sono completamente aperti, essendo spinti con perseveranza da un attaccamento individuale dovuto, per esempio, all’influenza di una specifica ideologia di gruppo. Ingrediente chiave, per offrire spunti per strategie di controllo efficaci a orientare i comportamenti sociali verso obiettivi desiderati, è lo sviluppo di nuovi strumenti in grado di estrarre questa “testardaggine” dai dati sociali.
In occasione del seminario, Chiara Ravazzi cercherà di fare il punto su questo tipo di ricerche e affronterà il problema di stima dell’attaccamento degli individui al proprio gruppo ideologico e della influenza di gruppi ideologici concorrenti a partire dall’osservazione di dati di voto, e presenterà i risultati di una analisi condotta congiuntamente dal Consiglio Nazionale delle Ricerche e Politecnico di Torino nel contesto del Senato Italiano.
Lo scenario politico italiano rappresenta un caso di studio molto interessante per la sua complessità, rispetto ad altre istituzioni deliberative straniere, essendo composto da molti agenti, da più gruppi partitici, alta migrazione di membri verso gruppi. Il contributo principale della ricerca è l’introduzione di una nuova misura di affinità, Political Data-aNalytics Affinity (Political DNA), che riassume l’influenza esercitata su ciascun senatore da ciascun gruppo ideologico. Può essere interpretato allo stesso modo come un indicatore quantitativo del grado di ribellione alla disciplina del gruppo.
Biografia

Chiara RAVAZZI ha conseguito nel 2011 il dottorato in “Mathematics for Engineering Sciences” al Politecnico di Torino. Attualmente è ricercatrice di ruolo presso il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) presso l’Istituto CNR-IEIIT, lavorando nel Gruppo “Systems Modeling & Control” (SMC). La Dottoressa Ravazzi è Membro dell’IEEE, Membro del Signal Processing Theory and Methods Technical Committee (IEEE Signal Processing Society) e Membro del CNIT (Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni). Dal 2019 è membro del Conference Editorial Board (CEB) della IEEE Control Systems Society (CSS) e lavora come Associate Editor per la rivista IEEE Transactions on Signal Processing. I suoi interessi includono ricerche nell’ambito della Teoria dell’Informazione, modellistica, analisi e controllo in sistemi interconnessi.
Letture consigliate e link utili
- A. Longo, C. Ravazzi, F. Dabbene, G. Calafiore, Learning Political DNA in the Italian Senate, in “arXiv”, 2018.
- A. V. Proskurnikov, C. Ravazzi, F. Dabbene, Dynamics and structure of social networks from a systems and control viewpoint: A survey of Roberto Tempo’s contributions,Online Social Networks and Media, Volume 7, pp. 45-59, 2018.
- C. Ravazzi, R. Tempo, F. Dabbene, Learning Influence Structure in Sparse Social Networks, in IEEE Transactions on Control of Network Systems, vol. 5, no. 4, pp. 1976-1986, Dec. 2018.
- P. Frasca, C. Ravazzi, R. Tempo, H. Ishii, Gossips and Prejudices: ergodic randomized dynamics in social networks, Proceedings of IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems, Koblenz, Germany, 25-26 September 2013.