I modelli
La grande quantità e varietà di relazioni fra diversi elementi rende difficile descrivere e prevedere i fenomeni di un sistema complesso.
I modelli però possono aiutarci a comprendere i sistemi complessi.
Questi strumenti, opportunamente calibrati, permettono di studiare aspetti particolari del fenomeno osservato.
La costruzione di un modello parte dall'esame del fenomeno avvalendosi di osservazioni ripetute, strumenti di misura, dati statistici e ogni altra informazione che consenta di avvicinarsi alla realtà.
Sulla base di dati iniziali, il modello descrive la probabile evoluzione di un sistema.
L'efficacia del modello può essere quindi misurata comparando quanto previsto dal modello con quanto osservato nella realtà.
Approfondire: https://modelinglife.gitbook.io/modellinglife
Gli agent based
I fenomeni sociali vengono studiati attraverso particolari tipi di modelli, che ricreano azioni e interazioni di agenti multipli: gli agent based model, ricostruzioni semplificate della realtà sociale.
Questi modelli si compongono di vari agenti, i loro comportamenti, l’ambiente e la sua influenza sugli agenti e i meccanismi di interazione tra gli agenti.
Approfondire: https://www.youtube.com/@modeling_life
Oltre agli uomini si possono prevedere altri tipi di agenti, come i virus.
Grazie agli ABM si può quindi tentare di comprendere meglio alcune dinamiche di Covid-19.
Modelli pandemici
Nel modello si possono inserire agenti che rappresentano persone sane, suscettibili, infette. Si può simulare un tipico contesto cittadino in cui gli agenti si muovono e si incontrano.
Dopo aver inserito nel modello ciò che si conosce della società e del Covid, si può osservare ciò che accade nel modello per capire quanto sono accurate le conoscenze del fenomeno e mettere alla prova il potere predittivo del modello.
Prova a usare un modello: https://github.com/modelinglife/code