Fisica sociale

branca della fisica che fa uso di strumenti matematici per comprendere il comportamento delle folle umane
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La fisica sociale (o sociofisica) è un campo della scienza che utilizza strumenti matematici ispirati dalla fisica per comprendere il comportamento delle moltitudini umane. In un moderno uso commerciale, può anche riferirsi all'analisi dei fenomeni sociali con i big data.

La fisica sociale è strettamente correlata all'econofisica che utilizza metodi fisici per descrivere le scienze economiche.

StoriaModifica

I primi elementi della fisica sociale furono delineati nel primo libro (del 1803) del pensatore sociale francese Henri de Saint-Simon, intitolato Lettres d'un Habitant de Geneve, che introdusse l'idea di descrivere la società usando leggi simili a quelle delle scienze fisiche e biologiche.[1] Il suo studente e collaboratore era Auguste Comte, un filosofo francese ampiamente considerato come il fondatore della sociologia, che per primo ha definito il termine in un saggio in Le Producteur, un progetto di rivista di Saint-Simon. Comte ha definito la fisica sociale:

La fisica sociale è quella scienza che si occupa di fenomeni sociali, considerati allo stesso modo dei fenomeni astronomici, fisici, chimici e fisiologici, vale a dire come soggetti a leggi naturali e invariabili, la cui scoperta è l'oggetto speciale delle sue ricerche.

Dopo Saint-Simon e Comte, lo statistico belga Adolphe Quetelet, propose di modellare la società usando probabilità matematiche e statistiche sociali. Il libro di Quetelet del 1835, Saggio sulla fisica sociale: l'uomo e lo sviluppo delle sue facoltà, delinea il progetto di una fisica sociale caratterizzata da variabili misurate che seguono una distribuzione normale e raccolse dati su molte di tali variabili.[2] Un aneddoto spesso ripetuto è che quando Comte scoprì che Quetelet si era appropriato del termine "fisica sociale", trovò necessario inventare un nuovo termine "sociologie" (sociologia) perché non era d'accordo con la raccolta di statistiche di Quetelet.

Ci sono state molte "generazioni" di fisici sociali.[3] La prima generazione iniziò con Saint-Simon, Comte e Quetelet e terminò nel tardo Ottocento con lo storico Henry Adams. A metà del XX secolo, ricercatori come l'astrofisico americano John Q. Stewart e il geografo svedese Reino Ajo,[4], dimostrarono che la distribuzione spaziale delle interazioni sociali poteva essere descritta usando modelli di gravità. Fisici come Arthur Iberall usano un approccio omeocinetico per studiare i sistemi sociali come complessi sistemi auto-organizzanti.[5][6] Ad esempio, un'analisi omeocinetica della società mostra che è necessario tenere conto delle variabili di flusso come il flusso di energia, dei materiali, dell'azione, del tasso di riproduzione e del valore in scambio.[7] Più recentemente ci sono stati un gran numero di articoli di scienze sociali che usano la matematica in modo simile a quello della fisica, e descritti come " scienze sociali computazionali ".[8]

Alla fine dell'Ottocento, Adams divise la "fisica umana" nei sottoinsiemi della fisica sociale o meccanica sociale (sociologia delle interazioni usando strumenti matematici simili alla fisica)[9] e della termodinamica sociale o sociofisica (sociologia descritta usando invarianze matematiche simili a quelle della termodinamica).[10] Questa dicotomia è grossomodo analoga alla differenza tra microeconomia e macroeconomia.

Lavori recentiModifica

Nell'uso moderno la "fisica sociale" si riferisce a fare uso dell'analisi dei "big data" e delle leggi matematiche per comprendere il comportamento delle moltitudini umane.[11] L'idea principale è che i dati sull'attività umana (ad esempio: registri di chiamate telefoniche, acquisti con carte di credito, corse in taxi, attività sul web) contengono pattern matematici caratteristici di come le interazioni sociali si diffondono e convergono. Queste invarianze matematiche possono quindi servire da filtro per l'analisi dei cambiamenti comportamentali e per la rilevazione di pattern comportamentali emergenti.[12]

Tra i libri recenti di fisica sociale si annoverano il libro del professore del MIT Alex Pentland Social Physics[13] o il libro The Social Atom di Mark Buchanan, editore di Nature.[14] Alcune letture famose sulla sociofisica sono Why Society is a Complex Matter del fisico inglese Philip Ball,[15] The Automation of Society di Dirk Helbing o il libro del fisico americano Lazlo Barabasi, Linked.[16]

Blockchain, crittografia e applicazioni di fisica socialeModifica

Negli ultimi anni, la fisica sociale ha dimostrato di essere un potente strumento di analisi per una varietà di applicazioni in cui o i dati sono anonimizzati o sono disponibili solo metadati, come è tipico dei sistemi crittografici e di blockchain. Questo succede perché la fisica sociale tratta principalmente di interazioni tra elementi, quindi la forma dei dati è spesso irrilevante.

Di seguito sono riportati alcuni esempi dell'uso della fisica sociale applicata ai sistemi di blockchain e crittografici:

  • Fisica sociale per l'interazione finanziaria. In una recente tesi di dottorato al MIT,[17] è stato dimostrato che un approccio di fisica sociale al mercato delle criptovalute acquisto/vendita sul mercato delle criptovalute guida le "bolle" in AltCoin. In questo esperimento, investimenti attentamente calcolati per un totale di pochi dollari hanno spesso spinto oltre 5.000 volte il valore di mercato di AltCoin.
  • Fisica sociale per rompere l'anonimizzazione crittografica. Una recente sentenza della Corte suprema degli Stati Uniti ha citato l'uso della fisica sociale per l'identificazione efficiente di metadati crittograficamente anonimizzati (simili alle transazioni Bitcoin), scoraggiando le agenzie di difesa e le società private dal raccogliere e utilizzare questi cosiddetti dati "anonimizzati".[18]
  • Fisica sociale per il riciclaggio di denaro (AML). La fisica sociale è stata utilizzata per scoprire una rete collaborativa di indirizzi bitcoin, un accordo spesso usato per riciclare Bitcoin rubati. Ciò è stato fatto utilizzando una manciata di indirizzi dannosi noti, che sono stati utilizzati come "semi" per l'algoritmo di "rilevamento della somiglianza comportamentale" di Social Physics, con il risultato di un rilevamento accurato di dozzine di membri aggiuntivi della rete.[19]

Uso commercialeModifica

Recentemente, la ricerca di Alex Pentland e Yaniv Altshuler al MIT ha combinato la fisica sociale con il machine learning per migliorare le prestazioni delle applicazioni di apprendimento automatico.[20] Endor, una società co-fondata da Altshuler, ha utilizzato la fisica sociale per introdurre una piattaforma di intelligenza predittiva che automatizza il processo di risposta alle domande di business predittivo, usando il linguaggio naturale.[21] Endor ha anche condotto una ICO di 50 milioni di dollari.

Nel campo della sicurezza informatica, un team guidato da Altshuler ha dimostrato come il concetto di fisica sociale, manifestato come invarianze matematiche integrate in grandi set di dati, possa essere utilizzato al fine di generare nuovi e altamente efficienti tipi di attacchi alle informazioni comportamentali.[22]

NoteModifica

  1. ^ Georg G. Iggers, Further Remarks about Early Uses of the Term "Social Science", in Journal of the History of Ideas, vol. 20, n. 3, 1959, pp. 433–436, DOI:10.2307/2708121.
  2. ^ (FR) Adolphe Quetelet, Sur l'homme et le Développement de ses Facultés, ou Essai de Physique Sociale, vol. 1-2, Paris, Imprimeur-Libraire, 1835.
  3. ^ Arthur Iberall, Contributions to a Physical Science for the Study of Civilizations, in Journal of Social and Biological Structures, vol. 7, n. 3, 1984, pp. 259–283, DOI:10.1016/S0140-1750(84)80037-8.
  4. ^ Reino Ajo, Contributions to "Social Physics": a Programme Sketch with Special Regard to National Planning, Royal University of Lund, 1953.
  5. ^ A Iberall, Outlining social physics for modern societies - locating culture, economics, and politics: The Enlightenment reconsidered, in Proc Natl Acad Sci USA, vol. 82, n. 17, 1985, pp. 5582–84, DOI:10.1073/pnas.82.17.5582, PMID 16593594.
  6. ^ A Iberall, F Hassler e H Soodak, Invitation to an Enterprise: From Physics to World History to Civilizations' Study, in Comparative Civilization Review, vol. 42, 2000, pp. 4–22.
  7. ^ Arthur S. Iberall, Homeokinetics: the basics., STRONG VOICES Publishing, 2016, ISBN 978-0-990-53614-7, OCLC 980583102. URL consultato il 19 aprile 2020.
  8. ^ Lazer, D., Pentland, A., et al Science 2010
  9. ^ Phillip Ball, The physical modelling of society: a historical perspective (PDF), in Physica A, vol. 314, 1–4, 2002, pp. 1–14, DOI:10.1016/s0378-4371(02)01042-7.
  10. ^ Alan Wilson, Notes on Some Concepts in Social Physics, in Regional Science, vol. 22, n. 1, 2005, pp. 159–193, DOI:10.1111/j.1435-5597.1969.tb01460.x.
  11. ^ Gerard GEORGE, Martine R. HAAS e Alex PENTLAND, Big Data and Management: From the Editors, in Academy of Management Journal, vol. 57, n. 2, 2014, pp. 321–326, DOI:10.5465/amj.2014.4002.
  12. ^ Predictive Analytics, su ibm.com.
  13. ^ Alex Pentland, Social Physics: How Good Ideas Spread—the Lessons from a New Science, Penguin, 2014.
  14. ^ Mark Buchanan, The Social Atom - why the Rich get Richer, Cheaters get Caught, and Your Neighbor Usually Looks Like You, Bloomsbury USA, 2007, pp. x – xi, ISBN 9781596917316.
  15. ^ Philip Ball, Why Society is a Complex Matter: Meeting Twenty-First Century Challenges with a New Kind of Science, Springer, 2012.
  16. ^ Albert-László Barabási, Linked: The New Science of Networks, Perseus Books Group, 2002.
  17. ^ Peter M. Krafft, A Rational Choice Framework for Collective Behavior (PDF), in Massachusetts Institute of Technology.
  18. ^ (EN) Yves-Alexandre de Montjoye, Laura Radaelli e Vivek Kumar Singh, Unique in the shopping mall: On the reidentifiability of credit card metadata, in Science, vol. 347, n. 6221, 30 gennaio 2015, pp. 536–539, DOI:10.1126/science.1256297, ISSN 0036-8075 (WC · ACNP), PMID 25635097.
  19. ^ Howard Shrobe, David L. Shrier e Alex Pentland, 11, in New solutions for cybersecurity, Shrobe, Howard E.,, Shrier, David L.,, Pentland, Alex, 1952-, Cambridge, MA, 26 gennaio 2018, ISBN 9780262535373, OCLC 1003255394.
  20. ^ Tuning Social Networks to Gain the Wisdom of the Crowd | MIT Media Lab, su www.media.mit.edu. URL consultato il 21 ottobre 2016.
  21. ^ Inventing the "Google" for predictive analytics, in MIT News. URL consultato il 26 dicembre 2017.
  22. ^ Yaniv Altshuler, Nadav Aharony e Alex Pentland, Stealing Reality: When Criminals Become Data Scientists (or Vice Versa) (PDF), in IEEE Intelligent Systems, vol. 26, n. 6, 2011, pp. 22–30, DOI:10.1109/MIS.2011.78.

Collegamenti esterniModifica

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