The Emergence of the Creative Enterprise

Sono le invenzioni geniali di pochi singoli illuminati a fare progredire la scienza o l'intelligenza collettiva di molti individui che lavorano in gruppo?

Mi è capitato recentemente di leggere un interessante post dal blog di Layla Pavone.

Nella sua riflessione il Presidente di IAB Italia e IAB Europa si interroga su cosa muove il mondo, cioè su cosa consente alla creatività di un popolo di farlo progredire nella scoperta scientifica e tecnica.

Layla Pavone riporta quella che è la conclusione del libro "The Wisdom of Crowds" scritto da Jim Surowiecki, giornalista del New Yorker, il quale sostiene che è l'unione di piu' intelligenze, l'integrazione di molteplici punti di vista, a creare più valore di quanto possa crearne il genio isolato di una mente illuminata.

Tuttavia non è sempre stato così.

Albert-László Barabási, professore in fisica statistica della Università di Notre Dame, ha dimostrato in un articolo [1] apparso su SCIENCE, che nonostate per secoli gli individui impegnati in ogni campo del sapere scientifico si siano tenuti legati da una rete invisibile, comunicandosi le loro scoperte, tuttavia gli studi e le relative pubblicazioni scientifiche erano sempre stati fenomeni legati a singole iniziative culturali.

Le più grandi idee attribuite a Galileo, Netwon, Darwin e Einstein possono dunque essere descritte topologicamente da una geografia di nodi isolati.

Anche nella prima metà del XX secolo la rete di scienziati, che pure si organizzarono in singole squadre di individui estremamente collaborative, tendevano e creare isole. Pensiamo ad esempio alla stretta collaborazione di scienziati come James Watson (zoologo e genetista) e Crick (un fisico), i due scienziati che scoprirono il DNA che furono responsabili della rivoluzione scientifica più importante degli ultimi due secoli dopo la scoperta delle leggi di Mendel.

Ma erano purtroppo ancora collaborazioni legate all'interazione [link] di pochi individui isolati, gruppi di lavoro che non comunicavano con altri gruppi.

Solo quando si resero necessari obiettivi internazionali come il Progetto Genoma Umano, oppure la ricerca della "particella di Dio", il bosone di Higgs, parametro chiave del modello standard, si sentiì l'esigenza di una collaborazione estesa su scala planetaria.

Tali ricerche non sarebbero state possibili senza una collaborazione tra migliaia di individui strettamente interconnessi con centinaia di centri di ricerca internazionali, collegati da una invisibile rete di collaborazioni e la co-pubblicazione di milioni di scritti scientifici.

Il merito di Barabási è di avere dimostrato scientificamente le intuizioni di Jim Surowiecki, descrivendo queste relazioni tra nodi mediante un solido linguaggio matematico.

La rete di collaborazioni tra scienziati e autori di pubblicazioni scientifiche è una rete a invarianza di scala, che cresce con legge di potenza.

Un esempio citato nel suo articolo è quello di Paul Erdos, il padre della teoria delle reti casuali, scienziato che con più di 500 collaboratori, può essere preso come il miglior esempio conosciuto di rete collaborativa tra matematici.

Barabási ha matematicamente dimostrato che il Web, la cellula di un organismo vivente, o una rete sociale è guidata dai medesimi meccanismi che ne regolano la sopravvivenza e la propria evoluzione.

La dinamica di queste reti fa sì che esse seguano la stessa strada evolutiva. Pur essendo reti "senza ragno", cioè senza un supervisore centrale, esse hanno tendenza ad auto-organizzarsi. Per gli organismi ci pensa la legge dell'evoluzione biologica, per le reti complesse come internet è la legge di potenza.

Oggi le grandi scoperte scientifiche sono legate alla collaborazione di centinaia, migliaia di individui. Non è solo una questione di costi (i laboratori moderni hanno bisogno di enormi investimenti statali e intergovernativi). E' un problema soprattutto legato alla complessità.

Barabási ha inoltre dimostrato che nelle reti collaborative è importante sia la presenza di menti dotate di grande intelletto ed esperienza (i singoli guru, individui illuminati ed estremanente dotati intellettualmente) che giovani menti dotate di creatività e portate all'innovazione.

I primi hanno il compito di "guidare" il gruppo, di ragionare per inferenze, e risparmiare tempo computazionale grazie alla loro lunga esperienza passata a studiare su modelli teorici per anni durante notti insonni. I secondi quelli di portare al gruppo esperienze collaborative e idee fresche innovative.

Una teoria matematica che spieghi la dinamica delle scoperte umane non può più quindi essere più solo legata all'apporto di un singolo individuo.

Anche le imprese più competitive del XXI secolo saranno quelle che potranno sfoggiare gruppi di lavoro composti da individui con una giusta combinazione di " expertise" (saper fare), esperienza, creatività e innovazione.

Claudio Pasqua

[1] Albert-László Barabási - Network Theory - the emergence of the Creative Enterprise - SCIENCE, 29 April 2005

TEORIA DELL’EMERGENZA E RETI COMPLESSE

articolo tratto da The Daily Bit

Recentemente [1] il fisico teorico Ginestra Bianconi ha condotto uno studio sulla emergenza di reti a inviarianza di scala in cui ha dimostrato che il grado di distribuzione in tali reti corrisponde a uno stato di energia più elevato rispetto a reti non organizzate. Al contrario il minimo di energia si riscontra nelle reti con nodi e link distribuiti in modo aleatorio (reti casuali).

La teoria dell’emergenza è una branca della teoria dei sistemi che studia i processi di costituzione di entità basate su (emergenti da) interazioni di cooperazione/competizione tra elementi.

Il tema dell’emergenza per la sua peculiarità rappresenta molte delle problematiche sistemiche attualmente presenti in diverse discipline.
Una larga varietà di reti complesse come Internet, il World Wide Web, le reti biologiche degli scambi proteici tra cellule o le reti sociali (come lo stabilirsi di comunità auto-organizzate come la sincronia del lampeggio di sciami di lucciole, fino all'organizzarsi di interi centri industriali) ed economici (come i comportamenti dei mercati azionari) rivelano una tendenza analoga a massimizzare l’energia.

Queste strutture evolvono in modo da conseguire precisi obiettivi e rivelano caratteristiche topologiche analoghe, tra cui una interessante tendenza all’autoorganizzazione.

Le proprietà di queste strutture non sono dedicibili da quelle dei componenti interagenti tra loro, da cui la necessità a ricorrere a delle modelizzazioni che dalla prima semplice osservazione che “il tutto è maggiore della somma delle sue parti” arrivino a descrivere le reti a livello sistemico: dobbiamo cioè esaminare la struttura e la dinamica delle funzioni tra i nodi e dell’intero complesso di relazioni, piuttosto che le caratteristiche delle parti isolate.

La complessità dei sistemi e la enorme quantità di informazioni (dati) oggi disponibili richiede lo sviluppo di modelli matematici e metodi computazionali che possano definire le relazioni tra struttura e funzione a tutti i livelli di organizzazione.

Creare un modello della rete allargato a ecosistema digitale aperto tiene fondamentalmente in conto tale complessità.

REFERENCE

[7] G. Bianconi, Degree distribution of complex networks from statistical mechanics principle, cond-mat/0606365v5 (2006)

La dinamica dei sistemi complessi e il World Wide Web

Pare veramente incredibile pensare che ci siano voluti più di 40 anni perché la scienza si interrogasse sul perché certi sistemi complessi (tra cui alcune reti e Internet) non seguissero semplici comportamenti casuali.

Dal 1959, da quando due matematici ungheresi, l’inimitabile Paul Erdős e il suo collaboratore Alfréd Rényi iniziarono a studiare il comportamento delle reti in comunicazione e nelle scienze biologiche, è passata molta acqua sotto i ponti. Essi suggerirono, con convincenti calcoli, che i sistemi complessi si comportavano in maniera del tutto aleatoria [1] [2].

Quarant’anni dopo, nel 1999, il fisico Albert-László Barabási (foto) e i suoi collaboratori Reka Albert e Hawoong Jeon si accorsero non solo che non tutte le reti si comportavano come sistemi casuali [3] [4]: anzi, erano molti gli esempi di reti che presentavano un comportamente altamente organizzato: una di queste era proprio Internet e il World Wide Web.

Tenete presente che gli strumenti che prima di tali studi venivano utilizzati per spiegare il comportamento di Internet si basavano su idee mutuate dall’analisi sul comportamento di sistemi privi di organizzazione.
Gli attuali protocolli sono stati sviluppati negli anni Settanta, quando la rete era piccola, sfruttando le tecnologie disponibili allora.
L’importanza di conoscere la topologia della rete e dei suoi attributi è legata alla necessità di abbattere le limitazioni intrinseche al modello: senza tali conoscenze non si possono ad esempio progettare nuovi strumenti e nuovi servizi.

Da cui l’importanza di introdurre nuovi modelli che spieghino con maggiore raffinatezza le caratteristiche dei questi sistemi.


Articolo tratto da The Daily Bit


REFERENCES

[1] Paul Erdős and Alfréd Rényi , Publ. Math. Inst. Acad. Sci. 5, 17 (1960).

[2] B. Bollobas, Random Graphs (Academic Press, London, 1985).

[3] Albert-László Barabási, and R. Albert, Science 286, 509 (1999).

[4] Albert-László Barabás, Linked, The New Science of Networks, Perseus Publishing, 2002