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.

Indagine delle proprietà statistiche di serie temporali di posizione applicata al caso della stazione permanente GPS della base Mario Zucchelli in Terra Vittoria (Antartide)

Da ormai sette anni la stazione permanente GPS di Baia Terranova acquisisce dati giornalieri che opportunamente elaborati consentono di contribuire alla comprensione della dinamica antartica e a verificare se modelli globali di natura geofisica siano aderenti all’area di interesse della stazione GPS permanente. Da ricerche bibliografiche condotte si è dedotto che una serie GPS presenta molteplici possibili perturbazioni principalmente dovute a errori nella modellizzazione di alcuni dati ancillari necessari al processamento. Non solo, da alcune analisi svolte, è emerso come tali serie temporali ricavate da rilievi geodetici, siano afflitte da differenti tipologie di rumore che possono alterare, se non opportunamente considerate, i parametri di interesse per le interpretazioni geofisiche del dato. Il lavoro di tesi consiste nel comprendere in che misura tali errori, possano incidere sui parametri dinamici che caratterizzano il moto della stazione permanente, facendo particolare riferimento alla velocità del punto sul quale la stazione è installata e sugli eventuali segnali periodici che possono essere individuati.

Seasonality and diel variation in blue whale D calls recorded in the Southern California Bight

Passive acoustic data have been collected using HARPs (High-frequency Acoustic Recording Packages) and were used to assess (1) the seasonality of blue whale D calls in the Southern California Bight, (2) their interannual abundance during 2007-2012 and (3) their diel variation. This goal has been achieved running the GPL (Generalized Power-Law) automated detector. (1) Blue whale D calls were detected in the Southern California Bight from May through November with a peak in July, even though few detections were from December to April as well. A key predictor for blue whale distribution and movement in the California Current region has been identified with zooplankton aggregations, paying a particular attention to those euphausiid species, such as E. pacifica and T. spinifera, which are blue whale favorite krill. The Southern California Bight experiences seasonal upwelling, resulting in an increase of productivity and prey availability. The summer and early fall have been marked as the most favorable periods. This supports the presence of blue whales in the area at that time, supposing these marine mammals exploit the region as a feeding ground. (2) As to the interannual abundance during 2007-2012, I found a large variability. I observed a great increase of vocalizations in 2007 and 2010, whereas a decrease was shown in the other years, which is well marked in 2009. It is my belief that these fluctuations in abundance of D calls detections through the deployed period are due to the alternation of El Nino and La Nina events, which occurred in those years. (3) The assessment of the daily timing of D calls production shows that D calls are more abundant during the day than during the night with a peak at 12:00 and 13:00. Assuming that D calling is associated with feeding, the daily pattern of D calls may be linked to the prey availability. E. pacifica and T. spinifera are among those species of krill which undertake daily vertical migrations, remaining at depth during the day and slowly coming up towards the surface at night. Because of some anatomical arrangements, these euphausiids are very sensitive to the light. Given that we believe D calls have a social function, I hypothesize that blue whales may recognize the hours at the highest solar incidence as the best moment of the day in terms of prey availability, exploiting this time window to advert their conspecifics.

Analisi e confronto di sequenze di DNA mediante modelli Markoviani

Lo scopo di questa tesi è quello di evidenziare, attraverso varie analisi statistiche ed applicazione di modelli stocastici, il comportamento strutturale e funzionale dei dinucleotidi che compongono le sequenze di DNA di diversi organismi. Gli organismi che abbiamo scelto di prendere in considerazione sono l'uomo, il topo e l'Escherichia coli. Questa scelta non è stata casuale, ma oculata, al fine di mettere in risalto alcune differenze tra organismi eucarioti, quali l'uomo e il topo, ed organismi procarioti come il batterio E.coli. Nella prima parte del nostro studio, abbiamo computato le distanze che intercorrono tra occorrenze successive dello stesso dinucleotide lungo la sequenza, usando un metodo di non sovrapposizione, ed abbiamo iterato il calcolo per tutti i 16 dinucleotidi. Dopodiché ci siamo preoccupati di graficare le distribuzioni di distanza dei 16 dinucleotidi per l'E.Coli, il topo e l'uomo; gli istogrammi evidenziano un comportamento anomalo della distribuzione di CG che accomuna gli organismi eucarioti e di cui, invece, è esente l'organismo procariote esaminato. Questo dato statistico trova una spiegazione nei processi biologici di metilazione che possono innescarsi sul dinucleotide CG nelle sequenze eucariotiche. In seguito, per determinare quanto ciascuna delle 16 distribuzioni si discosti dalle altre abbiamo usato la divergenza di Jensen-Shannon. Per quantificare le differenze sostanziali tra le distribuzioni di CG dei 3 organismi considerati abbiamo deciso di verificare quale fosse il miglior fit per tali curve tra un esponenziale ed una power-law. L'esponenziale rappresenta un buon fit per le code delle distribuzioni di CG del topo e dell'uomo; ciò rivela la presenza di una lunghezza caratteristica per entrambi gli organismi. Nella seconda parte dello studio, i risultati vengono confrontati con modelli markoviani: sequenze random generate con catene di Markov di ordine zero (basate sulle frequenze relative dei nucleotidi) e uno (basate sulle probabilità di transizione tra diversi nucleotidi). Quest'ultima riproduce abbastanza fedelmente la sequenza biologica di partenza, per cui abbiamo scelto di utilizzare la catena Markov del 1° ordine per altre analisi statistiche riguardanti le distribuzioni dei nucleotidi, dinucleotidi, ed anche dei trinucleotidi con particolare interesse per quelli in cui è contenuto CG, in modo da verificare se l'anomalia si ripercuote anche in essi. Riteniamo pertanto che metodi basati su questo approccio potrebbero essere sfruttati per confermare le peculiarità biologiche e per migliorare l'individuazione delle aree di interesse, come le isole CpG, ed eventualmente promotori e Lamina Associated Domains (LAD), nel genoma di diversi organismi.

Comportamenti di fruizione su piattaforme streaming: il caso Twitch

Internet e il Web rappresentano una risorsa informativa immensa, utilizzabile anche per compiere indagini di mercato, soprattutto a fronte di nuovi fenomeni di consumo. Un caso emergente è rappresentato dai servizi di video streaming. La piattaforma presa in considerazione dal mio studio di analisi è Twitch, leader nel segmento di mercato dei video-giochi. Attraverso di essa milioni di follower seguono in tempo reali i comportamenti di gioco di migliaia di player, fra i quali i principali campioni mondiali di e-sports. La tesi ha esaminato, attraverso lo studio di fonti di letteratura e di mercato, le principali caratteristiche di relazione degli utenti. Su tale base è stato definito un campione attraverso uso delle API del sito, oggetto di studio finalizzato alla comprensione dei comportamenti di scelta da parte dei follower. Fra i vari esiti, emerge confermata la presenza e tutti i livelli di analisi della distribuzione power-law, tipica anche di Internet nel suoi complesso.

Mathematical models for cellular aggregation: the chemotactic instability and clustering formation

In this thesis we present a mathematical formulation of the interaction between microorganisms such as bacteria or amoebae and chemicals, often produced by the organisms themselves. This interaction is called chemotaxis and leads to cellular aggregation. We derive some models to describe chemotaxis. The first is the pioneristic Keller-Segel parabolic-parabolic model and it is derived by two different frameworks: a macroscopic perspective and a microscopic perspective, in which we start with a stochastic differential equation and we perform a mean-field approximation. This parabolic model may be generalized by the introduction of a degenerate diffusion parameter, which depends on the density itself via a power law. Then we derive a model for chemotaxis based on Cattaneo's law of heat propagation with finite speed, which is a hyperbolic model. The last model proposed here is a hydrodynamic model, which takes into account the inertia of the system by a friction force. In the limit of strong friction, the model reduces to the parabolic model, whereas in the limit of weak friction, we recover a hyperbolic model. Finally, we analyze the instability condition, which is the condition that leads to aggregation, and we describe the different kinds of aggregates we may obtain: the parabolic models lead to clusters or peaks whereas the hyperbolic models lead to the formation of network patterns or filaments. Moreover, we discuss the analogy between bacterial colonies and self gravitating systems by comparing the chemotactic collapse and the gravitational collapse (Jeans instability).