Asynchronous Contact Tracing, Fighting Pandemics with Internet of Things

La pandemia da COVID-19 ha cambiato le nostre vite obbligandoci a vivere mesi di lockdown, distanziamento sociale ed uso delle mascherine. Il distanziamento sociale e l'uso delle mascherine, anche dopo la prima fase della pandemia, sono state le contromisure principali in quanto permettevano di limitare i contagi permettendo comunque alla gente di uscire di casa. Tutte queste contromisure hanno creato gravi danni all'economia del paese e alla vita personale dei cittadini. Dalla fase iniziale della pandemia si è capito che per gestirla al meglio era necessario effettuare il numero maggiore di tamponi possibili per monitorare al meglio la diffusione del virus ma ciò non era possibile in quanto non esistevano le tecnologie necessarie per testare milioni di persone al giorno. Da questa necessità sono nati i sistemi di Contact Tracing, sistemi che permettono di monitorare in modo anonimo e protetto i contatti sociali delle persone così da capire se sono entrate in contatto con persone infette dal COVID-19 e solo in quel caso effettuare un tampone in modo tale da verificare se sono stati contagiati o meno. Tutti i sistemi di Contact tracing sviluppati ad oggi hanno mostrato problemi relativi alla protezione dei dati, alla scarsa ed inefficace comunicazione e non hanno ridotto al meglio il numero di tamponi effettuati per rilevare realmente coloro che erano stati contagiati avendo quindi uno scarso utilizzo soprattutto a causa della poca fiducia degli utenti riguardo l'utilizzo dei loro dati ed al fatto che dovevano autodichiararsi positivi. Con questa tesi presenterò una nuova tecnica per effettuare il Contact Tracing che combina l'utilizzo del Group Testing all'utilizzo dell'IoT e delle reti per tracciare i contatti tra gli utenti ed il virus chiamata Asynchronous Contact Tracing. Mostrerò come è stato progettato e sviluppato e mostrerò le performance grazie a degli esperimenti reali.

Il segnale di bioimpedenza per il monitoraggio remoto multiparametrico dei pazienti affetti da COVID-19: il sistema MySIGN

Il CoViD-19, infezione dell’apparato respiratorio causata dal virus SARS-COV-2, può indurre una congestione polmonare acuta caratterizzata da dispnea, bassa saturazione di ossigeno e, spesso, infiltrazioni di liquido nei polmoni. In letteratura sono presenti diversi studi sul monitoraggio della congestione polmonare, seppur di diversa eziologia, per mezzo del segnale di bioimpedenza transtoracica. Questa grandezza quantifica la resistenza opposta dai tessuti al passaggio di una minima corrente alternata che diminuisce in relazione al maggiore contenuto di liquido nel tessuto polmonare patologico. Il monitoraggio remoto dello stato polmonare del paziente CoViD-19 mediante bioimpedenza transtoracica rappresenterebbe una soluzione ottimale in termini di pervasività, semplicità di sistema, sicurezza dal contagio e non invasività. Questo studio, inquadrato in un più ampio progetto regionale, MySIGN, si pone come obiettivo quello di caratterizzare il funzionamento di una scheda prototipale e individuare il setup sperimentale più idoneo per l’acquisizione dei segnali ECG e di bioimpedenza. Per confermare le ipotesi sulla variazione di impedenza è stato scelto come gold standard un sistema commerciale (Edema Guard Monitor) del quale sono state valutate la ripetibilità e sensibilità nell’effettuare misure di impedenza. Vengono perciò riportate le principali soluzioni progettuali per l’acquisizione dei segnali bioimpedenziometrici ed elettrocardiografici, le relative elaborazioni e gli algoritmi che permettono di ricavare stime di frequenza respiratoria, battito cardiaco e intervallo QT. Tali informazioni saranno poi integrate con misure di temperatura ed SpO2 in modo tale da fornire al personale sanitario una panoramica completa dello stato del paziente. La scheda di acquisizione verrà integrata nel dispositivo di telemonitoraggio del progetto MySIGN, il quale sarà impiegato in uno studio di sperimentazione clinica e successivamente andrà incontro all’iter di marcatura CE.

Classificazione di Radiografie Toraciche per la Diagnosi del COVID-19 con Reti Convoluzionali e Vision Transformer

Negli ultimi due anni, per via della pandemia generata dal virus Covid19, la vita in ogni angolo del nostro pianeta è drasticamente cambiata. Ad oggi, nel mondo, sono oltre duecentoventi milioni le persone che hanno contratto questo virus e sono quasi cinque milioni le persone decedute. In alcuni periodi si è arrivati ad avere anche un milione di nuovi contagiati al giorno e mediamente, negli ultimi sei mesi, questo dato è stato di più di mezzo milione al giorno. Gli ospedali, soprattutto nei paesi meno sviluppati, hanno subito un grande stress e molte volte hanno avuto una carenza di risorse per fronteggiare questa grave pandemia. Per questo motivo ogni ricerca in questo campo diventa estremamente importante, soprattutto quelle che, con l'ausilio dell'intelligenza artificiale, riescono a dare supporto ai medici. Queste tecnologie una volta sviluppate e approvate possono essere diffuse a costi molto bassi e accessibili a tutti. In questo elaborato sono stati sperimentati e valutati due diversi approcci alla diagnosi del Covid-19 a partire dalle radiografie toraciche dei pazienti: il primo metodo si basa sul transfer learning di una rete convoluzionale inizialmente pensata per la classificazione di immagini. Il secondo approccio utilizza i Vision Transformer (ViT), un'architettura ampiamente diffusa nel campo del Natural Language Processing adattata ai task di Visione Artificiale. La prima soluzione ha ottenuto un’accuratezza di 0.85 mentre la seconda di 0.92, questi risultati, soprattutto il secondo, sono molto incoraggianti soprattutto vista la minima quantità di dati di training necessaria.

Problemi di antitrust relativi alle grandi potenze del web (GAFAM): dall’evoluzione storica alla risposta al COVID-19 ed eventuali futuri sviluppi

Quello che intendo studiare sono i più importanti interventi antimonopolio negli ultimi 20 anni, per quanto riguarda le grandi potenze del web ossia Amazon, Apple, Google, Microsoft e Facebook. In particolare approfondirò tutti gli interventi applicati negli Stati Uniti d’America e in Europa nelle varie fasi temporali, ovvero dalla nascita dei colossi della rete, fino ad arrivare al periodo prepandemia, considerando che quest’ultima ha rappresentato un evento durante il quale si sono verificati dei cambiamenti fondamentali che hanno richiesto da parte delle autorità, ulteriori e successivi interventi e controlli per evitare abusi di potere. Ai fini della ricerca sarà importante studiare le origini della regolamentazione antitrust, sia in USA che in Europa da un punto di vista storico. Di conseguenza questi giganti del web hanno avuto l’opportunità di affermare il proprio potere e a volte di abusarne tanto da intensificare le attenzioni dell’antitrust nei loro confronti. Di conseguenza le vicende saranno seguite quotidianamente per mantenere lo studio aggiornato. Si tratta infatti di un settore in continuo divenire, la cui analisi sarebbe priva di significato senza una costante attenzione verso i cambiamenti.

A study of brain functional connectivity and cognitive processes in long COVID-19 patients

In this work, a prospective study conducted at the IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna is presented. The aim was to investigate the brain functional connectivity of a cohort of patients (N=23) suffering from persistent olfactory dysfunction after SARS-CoV-2 infection (Post-COVID-19 syndrome), as compared to a matching group of healthy controls (N=26). In particular, starting from individual resting state functional-MRI data, different analytical approaches were adopted in order to find potential alterations in the connectivity patterns of patients’ brains. Analyses were conducted both at a whole-brain level and with a special focus on brain regions involved in the processing of olfactory stimuli (Olfactory Network). Statistical correlations between functional connectivity alterations and the results of olfactory and neuropsychological tests were investigated, to explore the associations with cognitive processes. The three approaches implemented for the analysis were the seed-based correlation analysis, the group-level Independent Component analysis and a graph-theoretical analysis of brain connectivity. Due to the relative novelty of such approaches, many implementation details and methodologies are not standardized yet and represent active research fields. Seed-based and group-ICA analyses’ results showed no statistically significant differences between groups, while relevant alterations emerged from those of the graph-based analysis. In particular, patients’ olfactory sub-graph appeared to have a less pronounced modular structure compared to the control group; locally, a hyper-connectivity of the right thalamus was observed in patients, with significant involvement of the right insula and hippocampus. Results of an exploratory correlation analysis showed a positive correlation between the graphs global modularity and the scores obtained in olfactory tests and negative correlations between the thalamus hyper-connectivity and memory tests scores.

L'impatto del COVID-19 sulla performance e sugli infortuni dei podisti. Il ruolo della fisioterapia- Uno studio trasversale

Introduzione: Il COVID-19 colpisce vari apparati e il meccanismo di diffusione non è noto. La quarantena durante la malattia inoltre costringe alla sedentarietà con ripercussioni fisiche e psicologiche. Lo studio indaga se il COVID-19 possa avere un’influenza sugli infortuni e sulla performance sportiva dei podisti e il ruolo della fisioterapia nella riabilitazione post infortunio. Materiali e metodi: La raccolta dati è avvenuta tramite distribuzione di questionari cartacei e digitali nelle società podistiche italiane dal 2 Marzo al 15 Aprile 2022. I criteri di inclusione erano l’essere maggiorenni, allenarsi almeno 1-2 volte a settimana e comprendere la lingua italiana. Risultati: 245 podisti rispettavano i criteri di inclusione. Negli ultimi 3 anni l’81,63% è incorso in infortunio; per la riabilitazione la maggior parte degli atleti si è rivolta a un fisioterapista e il grado di soddisfazione della riabilitazione è molto alto. Il 45,31% ha contratto il COVID-19 e di questi il 47,74% ha riferito una percezione di diminuzione della performance dopo la malattia, la quale non è influenzata dalla durata dell’interruzione degli allenamenti. Il 48,65% è incorso in infortunio dopo il COVID-19 e il tasso d’infortunio è maggiore rispetto al periodo antecedente al contagio. Non vi è invece differenza tra l’incidenza di infortunio di chi ha contratto il COVID-19 e il restante campione. Conclusione: Il COVID-19 potrebbe non predisporre maggiormente l’atleta a infortunio rispetto alla popolazione generale, ma potrebbe aumentare la sua suscettibilità rispetto al periodo antecedente al contagio. Il percorso riabilitativo più efficace per il recupero è quello intrapreso affidandosi a professionisti sanitari del settore. La malattia per molti ha un impatto molto negativo sulla propria performance, ma questo non dipende dall’interruzione prolungata degli allenamenti e quindi potrebbe non essere dovuto al deallenamento ma a qualche aspetto non ancora indagato in letteratura.

Characterisation of the sewage microbiome in four European cities throughout the COVID-19 pandemic by means of ecological and network modelling

The purpose of this work was to investigate possible patterns occurring in the sewage bacterial content of four cities (Bologna, Budapest, Rome, Rotterdam) over time (March 2020 - November 2021), also considering the possible effects of the lockdown periods due to the COVID-19 pandemic. The sewage metagenomics data were provided within VEO (Versatile Emerging infectious disease Observatory) project. The first analysis was the evaluation of the between samples diversity, looking for (dis)similarities among the cities, as well as among different time periods (seasonality). To this aim, we computed both similarity networks and Principal Coordinate Analysis (PCoA) plots based on the Bray-Curtis metric. Then, the alpha-biodiversity of the samples was estimated by means of different diversity indices. By looking at the temporal behaviour of the biodiversity in the four cities, we noticed an abrupt decrease in both Rome and Budapest in the Summer of 2020, that is related to: the prevalence of some species when the minimum occurred, and the change in correlations among species (studied via correlation networks), which is enriched in the period of minimum biodiversity. Rotterdam samples seem to be very different with respect to those from the other cities, as confirmed by PCoA. Moreover, the Rotterdam time series is proved to be stable and stationary also in terms of biodiversity. The low variability in the Rotterdam samples seems to be related to the species of Pseudomonas genus, which are highly variable and plentiful in the other cities, but are not among the most abundant in Rotterdam. Also, we observed that no seasonality effect emerged from the time series of the four cities. Regarding the impact of lockdown periods due to the COVID-19 pandemic, from the limited data available no effect on the time series considered emerges. More samples will be soon available and these analyses will be performed also on them, so that the possible effects of lockdowns may be studied.

Festival Cinematografici Covid-Edition: verso un nuovo modello festivaliero

L'elaborato intende proporre una narrazione dei cambiamenti concorsi in questi ultimi anni pandemici nel settore eventistico e festivaliero cinematografico, delineandone l’attuale panorama con lo scopo di tracciare le linee guida per il modello-festival del futuro. Si tratta di una indagine volta sia a documentare le scelte fatte dai festival (obbligate o meno che siano), sia a porre delle basi utili ad esaudire quell’urgenza di rinnovare i modi ed i metodi organizzativi di tali eventi, che come altri si sono dovuti adattare ad esigenze particolarmente stringenti, inesorabili e rapide. Il testo propone, quindi, uno studio storico di queste manifestazioni, concentrandosi sulle loro origini e significati, tale da intercettare quelle fondamenta che ancora oggi sono valide ed esistenti, fortemente radicate. Successivamente ci si concentrerà sui metodi di progettazione e management in uso nell'era pre-Covid, per poi passare al vaglio degli accadimenti emergenziali. Da qui si entrerà più nello specifico andando ad indagare le esperienze e le questioni legate alle “Covid-Edition” dei festival. Si esploreranno i rivoluzionamenti subiti ed attuati, individuando le più significative e principali mutazioni che si potrebbero rivelare come quelle evoluzioni indispensabili e vantaggiose per l’organizzazione e il successo degli eventi di oggi e domani. Toccheremo alcune delle più discusse tematiche odierne, approfondendole, valutandone gli effettivi impatti ed evidenziandone i risvolti positivi. Si includerà un confronto di analisi sui risultati delle ricerche di settore “Effetto Festival: festival e consumi culturali ai tempi del Covid-19” e “Piattaforma festival. Indagine sul futuro degli eventi di cinema”, con lo scopo di evidenziare ulteriormente i vantaggi ottenuti nel 2020. Concluderò la trattazione con l’ipotesi della nuova pratica festivaliera, modello e spunto di riflessione su una progettualità applicabile agli eventi festivalieri di oggi e del futuro.

Synthesis of enantiopure cyclopentanones by desymmetrization of allylic cyclobutanols

The interest in five-membered ring molecules derives from their important application in many different fields, such as pharmaceutical and agrochemical areas. A common strategy for their formation is four-membered ring expansion, which also allows to add molecular complexity and functional handles within one single operation starting from readily available starting materials. Organocatalysis can be exploited to promote the reaction and to obtain a good enantio- and diastereoselection. This technique involves the exclusive use of organic molecules as catalysts, without resorting to metals. The aim of this work is to obtain enantiopure cyclopentanones starting from achiral allylic cyclobutanols. The reaction consists in a ring expansion promoted by the addition of a halogen to the double bond of the substrate, with formation of a haliranium ion as intermediate, followed by a semipinacol rearrangement to afford the cyclopentanone. The reaction is catalysed by a chiral phosphoric acid that, besides accelerating the rate of the reaction, transmits a specific chirality thanks to its chiral structure, following the asymmetric catalysis principles. Starting from symmetric trans-allylic cyclobutanols, the whole reaction is a desymmetrization and leads to the formation of two new stereogenic centres: a mixture of diastereoisomers is obtained, each as couple of enantiomers; the ratio between the possible configurations is determined by the relative position that the chiral catalyst and the reagent occupy during the reaction. Since the reaction is already optimized, the original aim was to study the scope: first, the synthesis of a set of allylic cyclobutanols and their relative precursors, in order to have a wider range of substrates; then, the identification of the type of substrate that undergoes the expansion, with the study of enantio- and diastereoselectivity obtained in each case. Due to the Covid-19 emergency, most of the work was developed as a bibliographic study.

Sperimentazione di Deep Metric Loss per Self-Supervised Information Retrieval Systems su CORD19.

Dopo lo sviluppo dei primi casi di Covid-19 in Cina nell’autunno del 2019, ad inizio 2020 l’intero pianeta è precipitato in una pandemia globale che ha stravolto le nostre vite con conseguenze che non si vivevano dall’influenza spagnola. La grandissima quantità di paper scientifici in continua pubblicazione sul coronavirus e virus ad esso affini ha portato alla creazione di un unico dataset dinamico chiamato CORD19 e distribuito gratuitamente. Poter reperire informazioni utili in questa mole di dati ha ulteriormente acceso i riflettori sugli information retrieval systems, capaci di recuperare in maniera rapida ed efficace informazioni preziose rispetto a una domanda dell'utente detta query. Di particolare rilievo è stata la TREC-COVID Challenge, competizione per lo sviluppo di un sistema di IR addestrato e testato sul dataset CORD19. Il problema principale è dato dal fatto che la grande mole di documenti è totalmente non etichettata e risulta dunque impossibile addestrare modelli di reti neurali direttamente su di essi. Per aggirare il problema abbiamo messo a punto nuove soluzioni self-supervised, a cui abbiamo applicato lo stato dell'arte del deep metric learning e dell'NLP. Il deep metric learning, che sta avendo un enorme successo soprattuto nella computer vision, addestra il modello ad "avvicinare" tra loro immagini simili e "allontanare" immagini differenti. Dato che sia le immagini che il testo vengono rappresentati attraverso vettori di numeri reali (embeddings) si possano utilizzare le stesse tecniche per "avvicinare" tra loro elementi testuali pertinenti (e.g. una query e un paragrafo) e "allontanare" elementi non pertinenti. Abbiamo dunque addestrato un modello SciBERT con varie loss, che ad oggi rappresentano lo stato dell'arte del deep metric learning, in maniera completamente self-supervised direttamente e unicamente sul dataset CORD19, valutandolo poi sul set formale TREC-COVID attraverso un sistema di IR e ottenendo risultati interessanti.

Modelli Input-Output: un'analisi simultanea di shock domanda e offerta

La tesi analizza il modello Input-Output, introdotto da Leontief nel 1936, per studiare la reazione dei sistemi industriali di Germania, Spagna ed Italia alle restrizioni imposte dai governi per limitare la diffusione della pandemia da COVID-19. Si studiano le economie considerando gli scambi tra i settori produttivi intermedi e la domanda finale. La formulazione originale del modello necessita diverse modifiche per descrivere realisticamente le reti di produzione e comunque non è del tutto esaustiva in quanto si ipotizza che la produttività dei sistemi sia sempre tale da soddisfare pienamente la domanda che giunge per il prodotto emesso. Perciò si introduce una distinzione tra le variabili del problema, assumendo che alcune componenti di produzione siano indipendenti dalla richiesta e che altre componenti siano endogene. Le soluzioni di questo sistema tuttavia non sempre risultano appartenenti al dominio di definizione delle variabili. Dunque utilizzando tecniche di programmazione lineare, si osservano i livelli massimi di produzione e domanda corrisposta in un periodo di crisi anche quando i sistemi non raggiungono questa soglia poiché non pienamente operativi. Si propongono diversi schemi di razionamento per distribuire tra i richiedenti i prodotti emessi: 1) programma proporzionale in base alle domande di tutti i richiedenti; 2) programma proporzionale in base alle richieste, con precedenza ai settori intermedi; 3) programma prioritario in cui vengono riforniti i settori intermedi in base alla dimensione dell’ordine; 4) programma prioritario con fornitura totale degli ordini e ordine di consegna casuale. I risultati ottenuti dipendono dal modello di fornitura scelto, dalla dimensione dello shock cui i settori sono soggetti e dalle proprietà della rete industriale, descritta come grafo pesato.

Reti neurali "physics-informed" per modelli epidemiologici

La malattia COVID-19 associata alla sindrome respiratoria acuta grave da coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ha rappresentato una grave minaccia per la salute pubblica e l’economia globale sin dalla sua scoperta in Cina, nel dicembre del 2019. Gli studiosi hanno effettuato numerosi studi ed in particolar modo l’applicazione di modelli epidemiologici costruiti a partire dai dati raccolti, ha permesso la previsione di diversi scenari sullo sviluppo della malattia, nel breve-medio termine. Gli obiettivi di questa tesi ruotano attorno a tre aspetti: i dati disponibili sulla malattia COVID-19, i modelli matematici compartimentali, con particolare riguardo al modello SEIJDHR che include le vaccinazioni, e l’utilizzo di reti neurali ”physics-informed” (PINNs), un nuovo approccio basato sul deep learning che mette insieme i primi due aspetti. I tre aspetti sono stati dapprima approfonditi singolarmente nei primi tre capitoli di questo lavoro e si sono poi applicate le PINNs al modello SEIJDHR. Infine, nel quarto capitolo vengono riportati frammenti rilevanti dei codici Python utilizzati e i risultati numerici ottenuti. In particolare vengono mostrati i grafici sulle previsioni nel breve-medio termine, ottenuti dando in input dati sul numero di positivi, ospedalizzati e deceduti giornalieri prima riguardanti la città di New York e poi l’Italia. Inoltre, nell’indagine della parte predittiva riguardante i dati italiani, si è individuato un punto critico legato alla funzione che modella la percentuale di ricoveri; sono stati quindi eseguiti numerosi esperimenti per il controllo di tali previsioni.

Ambienti digitali per l’apprendimento: laboratori didattici in una scuola secondaria di I grado

Il Covid-19 ha obbligato a riorganizzare le attività didattiche in base alle esigenze connesse al contenimento dei contagi. Nell’affrontare l’emergenza, i dispositivi elettronici e la connettività sono risultati fondamentali per la sostituzione della didattica in presenza con quella a distanza. L’impatto è stato critico, ma ha costretto anche i più scettici a adeguare la propria offerta formativa, per rispondere alle necessità emerse e per non interrompere la relazione educativa e il processo di apprendimento attivato con i propri alunni. Ciò ha rappresentato un punto di rottura ma anche di svolta per il sistema scolastico, che ha dovuto riconoscere la centralità degli strumenti tecnologici nell’attivazione di ambienti digitali per l’apprendimento, in grado di coinvolgere e connettere insegnanti e studenti anche fuori dall’aula. Questo ha ridotto il divario tra generazioni, inducendo molti docenti a sperimentare le nuove tecnologie con più naturalezza, accelerando il cambiamento già prefigurato nel PNSD e nelle Raccomandazioni Europee. Per orientare le nuove generazioni all’uso consapevole delle nuove tecnologie, la mediazione didattica operata dal docente assume un ruolo centrale per facilitare gli apprendimenti, affiancando i new media a quelli tradizionali. A tal proposito la scelta degli approcci pedagogici e delle metodologie didattiche si rivela essenziale, quindi sono stati esaminati gli apporti che possono fornire le varie teorie e studi per strutturare la propria proposta didattica. Sono stati presi in esame alcuni strumenti digitali in grado di attivare strategie didattiche innovative e inclusive, che ho sperimentato nel percorso universitario e messo in atto durante il tirocinio. In quest’ottica, tenendo conto del contesto scolastico di riferimento, del curricolo verticale esplicitato nel PTOF e dei bisogni educativi degli alunni, sono state proposte due UA in una classe terza della scuola secondaria di primo grado Carlo Pepoli di Bologna.

Augmented Audiovisual Translation: the Perks and Perils of the Implementation of Artificial Intelligence in Subtitling and Dubbing

This thesis examines the state of audiovisual translation (AVT) in the aftermath of the COVID-19 emergency, highlighting new trends with regards to the implementation of AI technologies as well as their strengths, constraints, and ethical implications. It starts with an overview of the current AVT landscape, focusing on future projections about its evolution and its critical aspects such as the worsening working conditions lamented by AVT professionals – especially freelancers – in recent years and how they might be affected by the advent of AI technologies in the industry. The second chapter delves into the history and development of three AI technologies which are used in combination with neural machine translation in automatic AVT tools: automatic speech recognition, speech synthesis and deepfakes (voice cloning and visual deepfakes for lip syncing), including real examples of start-up companies that utilize them – or are planning to do so – to localize audiovisual content automatically or semi-automatically. The third chapter explores the many ethical concerns around these innovative technologies, which extend far beyond the field of translation; at the same time, it attempts to revindicate their potential to bring about immense progress in terms of accessibility and international cooperation, provided that their use is properly regulated. Lastly, the fourth chapter describes two experiments, testing the efficacy of the currently available tools for automatic subtitling and automatic dubbing respectively, in order to take a closer look at their perks and limitations compared to more traditional approaches. This analysis aims to help discerning legitimate concerns from unfounded speculations with regards to the AI technologies which are entering the field of AVT; the intention behind it is to humbly suggest a constructive and optimistic view of the technological transformations that appear to be underway, whilst also acknowledging their potential risks.

Dinamiche di produzione e distribuzione indipendente nell'industria cinematografica nordamericana. Il processo di costruzione e affermazione identitaria di A24

L'elaborato illustra il percorso di evoluzione e affermazione della società di produzione e distribuzione cinematografica A24, nel contesto dell'odierna industria indipendente nordamericana. L'analisi prende in considerazione i presupposti storici e industriali che hanno favorito la nascita di A24, osservando poi i principali sviluppi manageriali, economici e artistici che hanno caratterizzato l'attività dello studio fino a oggi. La trattazione contestualizza l'operato dello studio all'interno dello scenario indipendente delineatosi tra la fine degli anni '80 e i primi anni duemila, enfatizzando le specificità e i punti di forza del modello di business di A24. Particolare attenzione è riservata alla costruzione e alla progressiva affermazione identitaria di A24 come brand riconoscibile e capace di fidelizzare significativi segmenti di audience. Lo studio dedica infatti ampio spazio a un'analisi delle metodologie di posizionamento adottate da A24 all'interno del mercato indipendente, prendendo in considerazione tanto la tipologia di proposta cinematografica offerta dallo studio, quanto le innovative ed efficaci modalità che ne favoriscono la circolazione presso il pubblico. La trattazione intende dunque individuare le principali ragioni del successo riscontrato dal modello A24, anche allo scopo di mettere in luce i meccanismi che regolano l'industria indipendente nordamericana, attualmente segnata da radicali cambiamenti imputabili all'ascesa degli operatori OTT, al parziale riposizionamento della sala all'interno del ciclo di sfruttamento commerciale del film e, negli ultimi mesi, alla crisi sistemica dettata dal Covid-19.