Fra openness ed embeddedness: network analysis di un distretto industriale glocale.

Il distretto è un luogo relazionale dinamico dove le imprese danno luogo a differenti comportamenti economici di vario genere e natura, cooperando in un certo senso per lo sviluppo e la crescita del distretto stesso. In un primo momento di formazione del distretto si sono delineati comportamenti di tipo path dependent per vantaggi economici dovuti alla distribuzione delle imprese nel territorio, ma con il tempo si sono cominciati ad avere comportamenti espansionistici differenti sia dall'interno che dall'esterno del distretto influendo direttamente sulla struttura del stesso. É ragionevole dunque pensare che gli attori guardino al rapporto “locale/globale” con una sorta di "strabismo", da un lato leggendo il distretto (dall’interno come dall’esterno) come un luogo privilegiato per la formazione di economie di prossimità, dall’altro puntando a disporre le catene produttive nello spazio globale, alla ricerca dei vantaggi derivanti da un minor costo del lavoro o dalla immediata prossimità dei mercati di sbocco. il distretto viene dunque attraversato da dinamiche che lo globalizzano ma, al contempo, ne preservano (almeno per ora) la specificità. Non è più possibile leggere la sua forma economica solo nella logica della embeddedness, e non sarebbe certo corretto farlo solo in chiave di openness. Si tratta dunque di interrogarsi sul rapporto più di integrazione/complementarità che di contrapposizione fra openness ed embeddedness. In questa tesi verrà descritto un metodo d'approccio per dare un valore al fenomeno di Openness e Embeddedness presente nel distretto partendo da un dataset di dati relazionali ricavati da due database economici Amadeus e Aida. Non essendo possibile trovare pubblicamente dati sulle reti di fornitura delle singole aziende, siamo partiti dai dati relazionali di cinque aziende “seme”, ed attraverso una ricerca ricorsiva nelle relazioni di azionariato/partecipazione, siamo riusciti ad ottenere un campione di analisi che ci permette di mettere in luce tramite la custer analysis le principali tipologie di reti di imprese presenti nel distretto ed estese nello spazio globale.

Large-scale Network Analysis on Distributed Architectures

Questa dissertazione esamina le sfide e i limiti che gli algoritmi di analisi di grafi incontrano in architetture distribuite costituite da personal computer. In particolare, analizza il comportamento dell'algoritmo del PageRank così come implementato in una popolare libreria C++ di analisi di grafi distribuiti, la Parallel Boost Graph Library (Parallel BGL). I risultati qui presentati mostrano che il modello di programmazione parallela Bulk Synchronous Parallel è inadatto all'implementazione efficiente del PageRank su cluster costituiti da personal computer. L'implementazione analizzata ha infatti evidenziato una scalabilità negativa, il tempo di esecuzione dell'algoritmo aumenta linearmente in funzione del numero di processori. Questi risultati sono stati ottenuti lanciando l'algoritmo del PageRank della Parallel BGL su un cluster di 43 PC dual-core con 2GB di RAM l'uno, usando diversi grafi scelti in modo da facilitare l'identificazione delle variabili che influenzano la scalabilità. Grafi rappresentanti modelli diversi hanno dato risultati differenti, mostrando che c'è una relazione tra il coefficiente di clustering e l'inclinazione della retta che rappresenta il tempo in funzione del numero di processori. Ad esempio, i grafi Erdős–Rényi, aventi un basso coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso peggiore nei test del PageRank, mentre i grafi Small-World, aventi un alto coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso migliore. Anche le dimensioni del grafo hanno mostrato un'influenza sul tempo di esecuzione particolarmente interessante. Infatti, si è mostrato che la relazione tra il numero di nodi e il numero di archi determina il tempo totale.

Multiplex network analysis with application to biological high-throughput data

In questa tesi vengono studiate alcune caratteristiche dei network a multiplex; in particolare l'analisi verte sulla quantificazione delle differenze fra i layer del multiplex. Le dissimilarita sono valutate sia osservando le connessioni di singoli nodi in layer diversi, sia stimando le diverse partizioni dei layer. Sono quindi introdotte alcune importanti misure per la caratterizzazione dei multiplex, che vengono poi usate per la costruzione di metodi di community detection . La quantificazione delle differenze tra le partizioni di due layer viene stimata utilizzando una misura di mutua informazione. Viene inoltre approfondito l'uso del test dell'ipergeometrica per la determinazione di nodi sovra-rappresentati in un layer, mostrando l'efficacia del test in funzione della similarita dei layer. Questi metodi per la caratterizzazione delle proprieta dei network a multiplex vengono applicati a dati biologici reali. I dati utilizzati sono stati raccolti dallo studio DILGOM con l'obiettivo di determinare le implicazioni genetiche, trascrittomiche e metaboliche dell'obesita e della sindrome metabolica. Questi dati sono utilizzati dal progetto Mimomics per la determinazione di relazioni fra diverse omiche. Nella tesi sono analizzati i dati metabolici utilizzando un approccio a multiplex network per verificare la presenza di differenze fra le relazioni di composti sanguigni di persone obese e normopeso.

Twitter data analysis for financial markets

Over the time, Twitter has become a fundamental source of information for news. As a one step forward, researchers have tried to analyse if the tweets contain predictive power. In the past, in financial field, a lot of research has been done to propose a function which takes as input all the tweets for a particular stock or index s, analyse them and predict the stock or index price of s. In this work, we take an alternative approach: using the stock price and tweet information, we investigate following questions. 1. Is there any relation between the amount of tweets being generated and the stocks being exchanged? 2. Is there any relation between the sentiment of the tweets and stock prices? 3. What is the structure of the graph that describes the relationships between users?

Vulnerabilità sismica e riorganizzazione del sistema delle dotazioni pubbliche nel territorio Centese

Il Sisma dell’Emilia Romagna ha cambiato di colpo l’assetto territoriale, gli edifici e soprattutto le dotazioni territoriali. L’argomento della tesi di laurea si inserisce nell'ambito delle iniziative mirate a fare fronte all'evento sismico, in particolare riguarda la costruzione dello strumento del Piano dei Servizi del Comune di Cento, quale base conoscitiva e di lavoro per permettere all'amministrazione comunale di procedere all'aggiornamento dei propri strumenti urbanistici nella fase di redazione del Piano di Ricostruzione. Le dotazioni pubbliche sono state notevolmente modificate dall'evento sismico, sconvolgendo tutti i sistemi esistenti. La tesi di laurea, sviluppata in collaborazione con il comune di Cento e la Regione Emilia Romagna, ha come obiettivo l’analisi delle dotazioni territoriali al fine di studiare un piano urbanistico efficace e migliorativo, integrato nel Piano della Ricostruzione, strumento con il quale si può intervenire per ricreare spazi pubblici. Il progetto, che presenta aspetti sia di ricerca che operativi, si è sviluppato effettuando un analisi e un confronto, tra stato pre-sisma e stato post-sisma, di alcuni ambiti d’interesse pubblico: il servizio scolastico, le dotazioni sportive, il sistema del verde pubblico e il sistema della sosta. Si è proceduto con approfondimenti delle tematiche principali che tenessero conto dei principi qualitativi espressi nei piani dei Servizi così da ottenere una base conoscitiva più realistica e maggiormente rispondente alle esigenze della cittadinanza. Il lavoro ha permesso di operare secondo criteri di studio sperimentali, di tipo qualitativo, valutandone l’utilità nelle pianificazioni future del Comune a partire dal Piano della Ricostruzione e dalla redazione della Condizione Limite d’Emergenza. Infine le conoscenze acquisite sono state applicate in alcune aree di studio così da verificarne la possibilità di utilizzo. Si è valutata la complessità dei rapporti vigenti tra i vari sistemi delle dotazioni pubbliche superando il limite di una pianificazione unicamente settoriale.

Business analytics e risorse umane. Il caso dell'azienda CAE S.P.A.

La velocità di cambiamento che caratterizza il mercato ha posto l'attenzione di molte imprese alla Business Analysis. La raccolta, la gestione e l'analisi dei dati sta portando numerosi benefici in termini di efficienza e vantaggio competitivo. Questo è reso possibile dal supporto reale dei dati alla strategia aziendale. In questa tesi si propone un'applicazione della Business Analytics nell'ambito delle risorse umane. La valorizzazione del Capitale Intellettuale è fondamentale per il miglioramento della competitività dell'impresa, favorendo così la crescita e lo sviluppo dell'azienda. Le conoscenze e le competenze possono incidere sulla produttività, sulla capacità innovativa, sulle strategie e sulla propria reattività a comprendere le risorse e le potenzialità a disposizione e portano ad un aumento del vantaggio competitivo. Tramite la Social Network Analysis si possono studiare le relazioni aziendali per conoscere diversi aspetti della comunicazione interna nell'impresa. Uno di questi è il knowledge sharing, ovvero la condivisione della conoscenza e delle informazioni all'interno dell'organizzazione, tema di interesse nella letteratura per via delle potenzialità di crescita che derivano dal buon utilizzo di questa tecnica. L'analisi si è concentrata sulla mappatura e sullo studio del flusso di condivisione di due delle principali componenti della condivisione di conoscenza: sharing best prectices e sharing mistakes, nel caso specifico si è focalizzato lo studio sulla condivisione di miglioramenti di processo e di problematiche o errori. È stata posta una particolare attenzione anche alle relazioni informali all'interno dell'azienda, con l'obiettivo di individuare la correlazione tra i rapporti extra-professionali nel luogo di lavoro e la condivisione di informazioni e opportunità in un'impresa. L'analisi delle dinamiche comunicative e l'individuazione degli attori più centrali del flusso informativo, permettono di comprendere le opportunità di crescita e sviluppo della rete di condivisione. La valutazione delle relazioni e l’individuazione degli attori e delle connessioni chiave fornisce un quadro dettagliato della situazione all'interno dell'azienda.

Reti di partecipazione fra società di capitale in Italia: presenza di topologie caratterizzate da distribuzioni power law

Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.

The secret life of software applications

One of the most undervalued problems by smartphone users is the security of data on their mobile devices. Today smartphones and tablets are used to send messages and photos and especially to stay connected with social networks, forums and other platforms. These devices contain a lot of private information like passwords, phone numbers, private photos, emails, etc. and an attacker may choose to steal or destroy this information. The main topic of this thesis is the security of the applications present on the most popular stores (App Store for iOS and Play Store for Android) and of their mechanisms for the management of security. The analysis is focused on how the architecture of the two systems protects users from threats and highlights the real presence of malware and spyware in their respective application stores. The work described in subsequent chapters explains the study of the behavior of 50 Android applications and 50 iOS applications performed using network analysis software. Furthermore, this thesis presents some statistics about malware and spyware present on the respective stores and the permissions they require. At the end the reader will be able to understand how to recognize malicious applications and which of the two systems is more suitable for him. This is how this thesis is structured. The first chapter introduces the security mechanisms of the Android and iOS platform architectures and the security mechanisms of their respective application stores. The Second chapter explains the work done, what, why and how we have chosen the tools needed to complete our analysis. The third chapter discusses about the execution of tests, the protocol followed and the approach to assess the “level of danger” of each application that has been checked. The fourth chapter explains the results of the tests and introduces some statistics on the presence of malicious applications on Play Store and App Store. The fifth chapter is devoted to the study of the users, what they think about and how they might avoid malicious applications. The sixth chapter seeks to establish, following our methodology, what application store is safer. In the end, the seventh chapter concludes the thesis.

Analisi della rete di teleriscaldamento di Corticella in presenza di utenze attive

Oggetto di questa tesi è lo studio di una rete di teleriscaldamento (TLR) preesistente, la rete di Corticella (Bo) ipotizzando la presenza di sottostazioni di scambio termico attive. Inizialmente sono state presentate le sottostazioni di scambio termico sia tradizionali che attive. Nelle tradizionali ci si è soffermato sul tipo di regolazione che può avvenire. Per quanto riguarda le sottostazioni di scambio termico attive son stati esaminati i 4 layout che permettono uno scambio termico bidirezionale di energia termica. E’ stato presentato il software IHENA (intelligent Heat Energy Network Analysis) creato dal dipartimento di ingegneria industriale, che ha permesso di effettuare le simulazioni sulla rete analizzata. Viene mostrato l’algoritmo di Todini-Pilati generalizzato dall’utilizzo delle equazioni di Darcy-Weisbach su cui si basa il motore di calcolo. Inoltre vengono presentati i vari input che è necessario inserire per ottenere il calcolo della rete. Dopo nozioni di base relative al teleriscaldamento attivo e la presentazione del software utilizzato si è passati alla vera e propria analisi della rete di teleriscaldamento. Sono state effettuate varie simulazioni per vedere l’andamento della rete di Corticella sia considerandola passiva (come nella realtà) che ipotizzandola attiva tramite l’inserimento di sottostazioni di scambio termico ative. Le analisi condotte riguardano i seguenti punti. a) E’ stata presentata la rete di Corticella cosi come è andando a studiare quindi il caso base. b) Sono state svolte delle analisi per vedere come si comportava la rete nel caso in cui venivano variati dei parametri operativi come i carichi termici richiesti dalle utenze. c) Sono stati valutati i percorsi più critici. d) Si è condotta un analisi sulla regolazione al variare delle temperature esterne. Dopo l'analisi del caso base sono state introdotte delle sottostazioni di scambio termico attive, prima solo una, e poi varie lungo determinati percorsi. Le valutazioni effettuate mettevano in primo piano gli andamenti della temperatura nei percorsi, la potenza termica generata dalla sorgente, la temperatura di ritorno in centrale e se si verificano delle problematiche sugli scambiatori di calore. In queste simulazioni sono stati valutati tutti e quattro gli schemi utilizzabili. Infine è stata effettuata un analisi comparativa tra le varie soluzioni studiate per poter mettere a confronto i casi. In particolare anche qui si sono voluti confrontare i valori di potenza spesa per il pompaggio, temperatura di ritorno in centrale e potenza termica offerta dalla sorgente.

Approccio network-based alla discriminant analysis mediante HPC per la ricerca di signature ottimali in dati ad alta dimensionalità

Il presente lavoro di tesi si inserisce nell’ambito della classificazione di dati ad alta dimensionalità, sviluppando un algoritmo basato sul metodo della Discriminant Analysis. Esso classifica i campioni attraverso le variabili prese a coppie formando un network a partire da quelle che hanno una performance sufficientemente elevata. Successivamente, l’algoritmo si avvale di proprietà topologiche dei network (in particolare la ricerca di subnetwork e misure di centralità di singoli nodi) per ottenere varie signature (sottoinsiemi delle variabili iniziali) con performance ottimali di classificazione e caratterizzate da una bassa dimensionalità (dell’ordine di 101, inferiore di almeno un fattore 103 rispetto alle variabili di partenza nei problemi trattati). Per fare ciò, l’algoritmo comprende una parte di definizione del network e un’altra di selezione e riduzione della signature, calcolando ad ogni passaggio la nuova capacità di classificazione operando test di cross-validazione (k-fold o leave- one-out). Considerato l’alto numero di variabili coinvolte nei problemi trattati – dell’ordine di 104 – l’algoritmo è stato necessariamente implementato su High-Performance Computer, con lo sviluppo in parallelo delle parti più onerose del codice C++, nella fattispecie il calcolo vero e proprio del di- scriminante e il sorting finale dei risultati. L’applicazione qui studiata è a dati high-throughput in ambito genetico, riguardanti l’espressione genica a livello cellulare, settore in cui i database frequentemente sono costituiti da un numero elevato di variabili (104 −105) a fronte di un basso numero di campioni (101 −102). In campo medico-clinico, la determinazione di signature a bassa dimensionalità per la discriminazione e classificazione di campioni (e.g. sano/malato, responder/not-responder, ecc.) è un problema di fondamentale importanza, ad esempio per la messa a punto di strategie terapeutiche personalizzate per specifici sottogruppi di pazienti attraverso la realizzazione di kit diagnostici per l’analisi di profili di espressione applicabili su larga scala. L’analisi effettuata in questa tesi su vari tipi di dati reali mostra che il metodo proposto, anche in confronto ad altri metodi esistenti basati o me- no sull’approccio a network, fornisce performance ottime, tenendo conto del fatto che il metodo produce signature con elevate performance di classifica- zione e contemporaneamente mantenendo molto ridotto il numero di variabili utilizzate per questo scopo.

Network approaches for the analysis of resting state fMRI data

Negli ultimi anni la teoria dei network è stata applicata agli ambiti più diversi, mostrando proprietà caratterizzanti tutti i network reali. In questo lavoro abbiamo applicato gli strumenti della teoria dei network a dati cerebrali ottenuti tramite MRI funzionale “resting”, provenienti da due esperimenti. I dati di fMRI sono particolarmente adatti ad essere studiati tramite reti complesse, poiché in un esperimento si ottengono tipicamente più di centomila serie temporali per ogni individuo, da più di 100 valori ciascuna. I dati cerebrali negli umani sono molto variabili e ogni operazione di acquisizione dati, così come ogni passo della costruzione del network, richiede particolare attenzione. Per ottenere un network dai dati grezzi, ogni passo nel preprocessamento è stato effettuato tramite software appositi, e anche con nuovi metodi da noi implementati. Il primo set di dati analizzati è stato usato come riferimento per la caratterizzazione delle proprietà del network, in particolare delle misure di centralità, dal momento che pochi studi a riguardo sono stati condotti finora. Alcune delle misure usate indicano valori di centralità significativi, quando confrontati con un modello nullo. Questo comportamento `e stato investigato anche a istanti di tempo diversi, usando un approccio sliding window, applicando un test statistico basato su un modello nullo pi`u complesso. Il secondo set di dati analizzato riguarda individui in quattro diversi stati di riposo, da un livello di completa coscienza a uno di profonda incoscienza. E' stato quindi investigato il potere che queste misure di centralità hanno nel discriminare tra diversi stati, risultando essere dei potenziali bio-marcatori di stati di coscienza. E’ stato riscontrato inoltre che non tutte le misure hanno lo stesso potere discriminante. Secondo i lavori a noi noti, questo `e il primo studio che caratterizza differenze tra stati di coscienza nel cervello di individui sani per mezzo della teoria dei network.