Detection of Communities of Agents Interacting through Regional Innovation Policies

Righi, Riccardo (2016) Detection of Communities of Agents Interacting through Regional Innovation Policies, [Dissertation thesis], Alma Mater Studiorum Università di Bologna. Dottorato di ricerca in Scienze statistiche, 28 Ciclo. DOI 10.6092/unibo/amsdottorato/7251.
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Abstract

Per individuare comunità di agenti che nel tempo hanno interagito in politiche regionali a sostegno dell’innovazione, si propone l’utilizzo di tre metodologie: Clique Percolation Method (CPM) (Palla et al. 2005), Infomap (Rosvall e Bergstrom 2008), e la Dynamic Cluster Index analysis (DCI) (Villani et al. 2013). Il caso di studio riguarda la serie di politiche messe in atto dalla regione Toscana, nel ciclo di programmazione 2000-2006, con lo scopo di sostenere progetti di reti innovative nel territorio. Nell’analisi di un contesto che riguarda attività innovative, caratterizzato da forti discontinuità temporali nell’implementazione delle politiche e da mutevoli configurazioni nelle collaborazioni, sono state applicate le metodologie citate al fine di indagare tre specifici aspetti che caratterizzano le comunità di agenti con riferimento alla capacità di sviluppare processi innovativi. Lo studio delle strutture relazionali presenti (attraverso il CPM), dei processi di interazione osservati (attraverso Infomap), e dell’integrazione dei comportamenti degli agenti (attraverso la DCI analysis) hanno condotto all’elaborazione di tre modelli di analisi distinti per ciascuna di queste metodologie. Nell’ambito del CPM, la problematica definizione del valore di k è stata affrontata attraverso l’approfondimento delle caratteristiche delle possibili partizioni. Per l’applicazione di Infomap sono state elaborate simulazioni di flussi informativi in grado di tenere conto della sequenza temporale dei progetti finanziati. Infine, nell’ambito del DCI, un primo processo esplorativo, necessario per comprendere come applicare in modo coerente tale metodologia ad un contesto di tipo socio-economico, è stato seguito da due ulteriori modelli in cui l’originale introduzione di una analisi cluster ha consentito di gestire l’enorme mole di output prodotta dall’algoritmo. I risultati mostrano, rispettivamente, partizioni con comunità caratterizzate in termini di partecipazioni a specifici bandi (CPM), in termini di partecipazioni a progetti in specifici ambiti tecnologici (Infomap), e in termini di tipologia degli agenti coinvolti (DCI).

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Righi, Riccardo
Supervisore
Co-supervisore
Dottorato di ricerca
Scuola di dottorato
Scienze economiche e statistiche
Ciclo
28
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
innovation policy community clique DCI infomap tuscany cluster
URN:NBN
DOI
10.6092/unibo/amsdottorato/7251
Data di discussione
26 Febbraio 2016
URI

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