La sociologia computazionale è una branca della sociologia che utilizza metodi computazionalmente intensivi per analizzare e modellare i fenomeni sociali.

Utilizzando simulazioni al computer, intelligenza artificiale, metodi statistici complessi e approcci analitici come l'analisi delle reti sociali, la sociologia computazionale sviluppa e verifica teorie di processi sociali complessi attraverso la modellazione bottom-up delle interazioni sociali.

Implica la comprensione degli agenti sociali, l'interazione tra questi agenti e l'effetto di queste interazioni sull'aggregato sociale. Sebbene la materia e le metodologie nelle scienze sociali differiscano da quelle delle scienze naturali o dell'informatica, molti degli approcci utilizzati nella simulazione sociale contemporanea hanno avuto origine da campi come la fisica e l'intelligenza artificiale. Alcuni degli approcci che hanno avuto origine in questo campo sono stati importati nelle scienze naturali, come le misure di centralità di rete dai campi dell'analisi delle reti sociali e della scienza delle reti.

Concetti di complessità sociale come sistemi complessi, interconnessione non lineare tra processi macro e micro ed emergenza.Salgado, Mauricio, and Nigel Gilbert. "Emergence and communication in computational sociology." Journal for the Theory of Social Behaviour 43.1 (2013): 87-110.Macy, Michael W., and Robert Willer. "From factors to actors: computational sociology and agent-based modeling ." Annual review of sociology 28.1 (2002): 143-166.

Storia

Teoria dei sistemi e funzionalismo strutturale Nel secondo dopoguerra, strumenti e teorie come l'analizzatore differenziale di Vannevar Bush, gli automi cellulari di John von Neumann, la cibernetica di Norbert Wiener e la teoria dell'informazione di Claude Shannon divennero punti di riferimento per comprendere e modellare la complessità dei sistemi tecnici. Sulla base di questi sviluppi

elaborarono una teoria generale dei sistemi. Secondo questa prospettiva, i fenomeni naturali e fisici possono essere interpretati come il risultato dell'interazione tra elementi interconnessi, organizzati in sistemi che condividono strutture e proprietà comuni.

Altri sociologi, come George Homans, sostenevano che la disciplina dovesse dotarsi di un impianto teorico più rigoroso. Le teorie sociologiche, a loro avviso, avrebbero dovuto essere formalizzate attraverso sistemi gerarchici di proposizioni e una terminologia precisa, dalla quale fosse possibile derivare ipotesi verificabili mediante la ricerca empirica.

Poiché già nel 1956 algoritmi e programmi informatici erano stati impiegati per dimostrare e verificare teoremi matematici, come il teorema dei quattro colori, alcuni studiosi ipotizzarono che approcci computazionali analoghi potessero essere applicati anche allo studio dei fenomeni sociali. Essi ritenevano infatti che, una volta formalizzate le strutture e le dinamiche della società, i computer avrebbero potuto contribuire a "risolvere" o "dimostrare" problemi e teorie sociologiche in modo simile a quanto avveniva in ambito matematico.

Automi cellulari e modellazione basata su agenti Gli anni '70 e '80 furono anche un periodo in cui fisici e matematici cercavano di modellare e analizzare come semplici unità componenti, come gli atomi, dessero origine a proprietà globali, come complesse proprietà dei materiali a basse temperature, nei materiali magnetici e all'interno di flussi turbolenti. Utilizzando gli automi cellulari, gli scienziati furono in grado di specificare sistemi costituiti da una griglia di celle in cui ogni cella occupava solo alcuni stati finiti e i cambiamenti tra gli stati erano governati esclusivamente dagli stati dei vicini immediati. Insieme ai progressi nell'intelligenza artificiale e nella potenza dei microcomputer, questi metodi contribuirono allo sviluppo della " teoria del caos " e della " teoria della complessità " che, a loro volta, rinnovarono l'interesse per la comprensione di sistemi fisici e sociali complessi al di là dei confini disciplinari. In quest'epoca furono fondate anche organizzazioni di ricerca esplicitamente dedicate allo studio interdisciplinare della complessità: il Santa Fe Institute fu fondato nel 1984 da scienziati del Los Alamos National Laboratory e il gruppo BACH dell'Università del Michigan iniziò a metà degli anni '80.

Analisi dei dati e delle reti sociali indipendentemente dagli sviluppi nei modelli computazionali dei sistemi sociali, l'analisi delle reti sociali è emersa negli anni '70 e '80 dai progressi nella teoria dei grafi, nella statistica e negli studi sulla struttura sociale come metodo analitico distinto.

La crescente pervasività delle tecnologie informatiche e di telecomunicazione nel corso degli anni '80 e '90 ha richiesto tecniche analitiche, come l'analisi di rete e la modellazione multilivello, che potessero essere scalate a set di dati sempre più complessi e di grandi dimensioni. L'ondata più recente di sociologia computazionale, anziché impiegare simulazioni, utilizza l'analisi di rete e tecniche statistiche avanzate per analizzare database informatici su larga scala di proxy elettronici per dati comportamentali. I dati elettronici, come le registrazioni di email e messaggi istantanei, i collegamenti ipertestuali sul World Wide Web, l'utilizzo dei telefoni cellulari e le discussioni su Usenet, consentono agli scienziati sociali di osservare e analizzare direttamente il comportamento sociale in più momenti e a più livelli di analisi, senza i vincoli dei metodi empirici tradizionali come interviste, osservazione partecipante o strumenti di indagine.

Allo stesso modo, i continui miglioramenti negli algoritmi di apprendimento automatico hanno permesso agli scienziati sociali e agli imprenditori di utilizzare nuove tecniche per identificare modelli latenti e significativi di interazione ed evoluzione sociale in grandi insiemi di dati elettronici.Conte, Rosaria, et al. "Manifesto of computational social science ." The European Physical Journal Special Topics 214.1 (2012): 325-346.

Note

Voci correlate Analisi predittiva Cliodinamica Statistica computazionale

Categoria:Sociologia Categoria:Sistemi