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METODI ESPLORATIVI PER L'ANALISI DELLE RETI SOCIALI MULTI-LAYER

L’analisi di fenomeni complessi necessita dell’utilizzo di metodi statistici avanzati in grado di far emergere la conoscenza nascosta in strutture di dati classiche. Il processo di estrazione di conoscenza all’interno di grandi basi di dati, attraverso la continua reinterpretazione dei concetti, aggiunge nuovo significato alla complessità dei fenomeni. La Social Network Analysis permette di cogliere ed analizzare questo importante aspetto. Con la diffusione e la disponibilità di consistenti mole di dati, uno dei principali aspetti da considerare è proprio la complessità di tali strutture di dati. In tale contesto, il diffuso utilizzo delle tecniche tipiche dell’analisi delle reti ha confermato l’adeguatezza di tali metodi per lo studio di numerosi fenomeni e processi in differenti ambiti applicativi. Nel definire una strategia integrata di analisi che prenda in considerazione i differenti aspetti di un sistema complesso, l’analisi delle reti presenta notevoli vantaggi.Infatti, l’ampia produzione di contributi teorici, metodologici ed empirici che integrano differenti metodi di analisi, copre un vasto orizzonte di temi. Lo studio di situazioni sempre più complesse, caratterizzate dalla presenza di differenti tipologie di nodi e di relazioni, può essere inquadrata nel framework teorico e metodologico della Multiplex Network Analysis. In particolare, tali strutture sono definite come Multilayer Interconnected Graph, dove lo stesso set di nodi può essere connesso da differenti relazioni – ogni layer corrisponde ad una specifica tipologia di legame (Multirelational Network), oppure dalla stessa relazione registrata in tempi differenti – ogni layer corrisponde allo stato del sistema in uno specifico istante temporale (Dynamic Network). Solo recentemente diversi studi hanno preso in considerazione la complessità di tali strutture di dati, spostando la propria attenzione da una sola relazione e considerando contemporaneamente le relazioni multiple rilevate sullo stesso set di attori. Quando la struttura di dati di partenza è di tipo testuale e l’obiettivo dell’analisi è quello di interpretare un costrutto teorico in termini quantitativi, la definizione della rete semantica assume specifici connotati che non possono prescindere dall’utilizzo dei metodi di Text Mining. La rappresentazione grafica di una rete semantica, nella sua forma più semplice si presenta come un set di nodi-lemma legati da co-occorrenze in un insieme di documenti. La rappresentazione grafica di tale struttura sottoforma di grafo, è un utile strumento di visualizzazione dei legami tra i testi. Al tempo stesso, l’analisi quantitativa di tali relazioni fornisce un’adeguata descrizione del concetto oggetto di indagine. Considerando, inoltre, la natura multidimensionale di un concetto, l’utilizzo congiunto di metodi di Text Mining (es. Analisi delle Corrispondenze Lessicali, Classificazione automatica, ecc.) e di Social Network Analysis (es. topologia della rete, cliqueness, ecc.) permetterà di definire reti testuali multilayer. Ciascun layer corrisponderà ad un aspetto specifico del concetto oggetto di analisi, opportunamente operazionalizzato in differenti dimensioni. L’analisi di tale struttura multi relazionale di dati testuali ci permetterà di: i) evidenziare il linguaggio comune utilizzato nella definizione di un concetto; ii) individuare i pattern che legano gruppi coesi di parole all’interno di ogni layer e iii) far emergere il core semantico del concetto definito dalle co-occorrenze di parole tra i differenti layers. Il progetto si caratterizza nelle due successive fasi di ricognizione e analisi critica della letteratura esistente che contempli i più recenti avanzamenti nello stato delle conoscenze sia teoriche sia applicative. Una seconda fase riguarda l'implementazione di tecniche e metodi ad hoc definiti nell'alveo delle tecniche di analisi fattoriali multidimensionali.