L’Italian Institute for the Future organizza quest’estate la seconda edizione della Summer School in Futures Studies dedicata all’apprendimento e alla sperimentazione di alcuni dei principali metodi quantitativi per la previsione sociale (foresight).

Con la crescita del settore del foresight in ambito pubblico e privato, tanto a livello nazionale quanto internazionale, aumenta l’esigenza di applicare metodologie basate sui dati quali-quantitativi per rendere gli studi di scenario più robusti e al tempo stesso integrarli con analisi quantitative dell’evoluzione di megatrend, fenomeni emergenti e wild card. 

La Summer School in Futures Studies intende fornire ai partecipanti le necessarie conoscenze teoriche e pratiche per riuscire ad applicare da subito nel proprio contesto professionale strumenti avanzati di tipo quantitativo da affiancare ai metodi qualitativi per gli studi di scenario, in un approccio integrato che ricade nel contesto dei mixed-methods. 

Attraverso un corpo docenti che include alcuni dei massimi esperti italiani di futures studies e statistica applicata alla previsione sociale, la Summer School è pensata per unire il piacere di un soggiorno estivo residenziale con un alto livello di formazione, laboratori pratici pomeridiani, esperienze di networking e la possibilità di accedere a percorsi di follow-up con attività integrative e affiancamento personalizzato nei mesi a seguire.

La scuola ha per obiettivo la formazione di esperti in grado di impiegare, all’interno di organizzazioni pubbliche, private, università ed enti di ricerca, alcuni dei più diffusi metodi quantitativi della previsione sociale. Alla fine del percorso formativo i partecipanti saranno in possesso di teorie, strumenti, competenze metodologiche e operative utili per progettare studi in ambito di previsione sociale che richiedono la raccolta e la convergenza di opinioni, la costruzione di questionari, l’uso di dataset, la costruzione di scenari probabilistici, l’uso di tecniche di machine learning.

Costituiscono obiettivi specifici della scuola:

• Padroneggiare la metodologia Delphi per essere in grado di concettualizzare un Delphi finalizzato a specifiche proprie esigenze e definire scenari di lungo termine attraverso la tecnica Delphi-based.
• Impiegare tecniche statistiche di base e avanzate per l’analisi degli indicatori di incertezza e di performance di un Delphi e di un’analisi di scenario.
• Conoscere le principali applicazioni di machine learning utili alla previsione sociale e saper impiegare le più recenti tecniche GAN per la creazione di scenari visuali a partire da dati.
• Progettare, implementare e analizzare i risultati di indagini volte alla raccolta di opinioni a supporto di decisioni multicriterio attraverso l’impiego di criteri qualitativi e quantitativi.
• Comprendere i princìpi epistemologici, le principali teorie e metodi dei Futures Studies e l’evoluzione storica del settore.
• Favorire lo scambio multidisciplinare e la contaminazione reciproca tra le diverse esperienze dei partecipanti per rafforzare la capacità di progettare studi complessi e multidimensionali.

La Summer School è stata progettata tanto per un pubblico privo delle nozioni di base in ambito statistico/quantitativo quanto per partecipanti con livelli più avanzati in questo ambito e che intendono formarsi al settore applicativo della previsione sociale. 

La Summer School è rivolta a dottorandi e ricercatori nell’ambito delle scienze sociali, economiche, politiche e statistiche che intendono perfezionarsi nei metodi quantitativi della previsione sociale, nonché a professionisti e funzionari pubblici e privati che desiderano portare questi strumenti nel loro lavoro in ambito foresight.

Circondato da un magnifico parco di alberi secolari, ai piedi delle colline appenniniche, all’interno di un’antica casa padronale risalente al XVIII secolo, l’Hotel Ca’ Vecchia è il luogo ideale per rilassarsi e godere della buona cucina emiliana. Lontano dal frastuono della città, si trova a 14 km da Bologna, a 1 km da Sasso Marconi e a pochi minuti di auto dal fiume Reno e dalle dolci colline marconiane.

Di seguito i principali temi e metodi che saranno approfonditi nella Summer School.

Metodo Delphi

Saranno approfonditi la sua origine epistemica, le prime applicazioni nell’ambito della corsa agli armamenti, il punto di vista probabilistico (critica di Sackman e opzione bayesiana BARD), il punto di vista statistico (Delphi come procedura), applicazioni operative e casi-studio, progettazione pratica.

Delphi-based Scenarios

Si tratta di uno dei metodi più diffusi per la costruzione di scenari futuri, una procedura step-by-step in cui gli output del metodo Delphi sono usati come input per la costruzione degli scenari. Le proiezioni che risultano dall’applicazione del Delphi vengono classificate in modo da creare dei gruppi (clusters) i quali costituiscono la base per la successiva fase di costruzione degli scenari.

Indicatori di performance nella previsione sociale

Saranno approfonditi i metodi di analisi della stabilità, velocità di convergenza e consenso finale delle risposte in una survey Delphi.

Elementi di calcolo della probabilità

Introduzione ai parametri di incertezza attraverso l’approfondimento di argomenti quali probabilità classica, probabilità frequentista, probabilità assiomatica, approccio soggettivista di De Finetti.

Machine learning per la costruzione di scenari

Obiettivo è fornire da un lato una panoramica delle applicazioni del machine learning nell’ambito della previsione sociale, dall’altro un’applicazione pratica dell’impiego di intelligenze artificiali generative alla costruzione di scenari graphic-based a partire da dati attraverso l’uso delle GAN (Generative Adversarial Networks).

Lunedì 24 luglio

13.00 – Rinfresco di benvenuto
14.00 – Presentazione del corso e ice-breaking (Roberto Paura)
14.30 – Introduzione ai futures studies (Mara Di Berardo)
16:00 – Coffee break
16.30–18.00 – La previsione sociale: teoria e metodi (Carolina Facioni)

Martedì 25 luglio

9.00 – Costruire questionari per indagini statistiche e d’opinione (Carolina Facioni)
11.00 – Coffee Break
11.30 – Il Delphi: approcci classici e metodi Delphi-simili (Rocco Santoro, Mara Di Berardo)
13.00 – Pranzo
14.00-17.30 – Laboratorio Delphi (Rocco Santoro, Rocco Mazza, Carolina Facioni, Mara Di Berardo)

Mercoledì 26 luglio

9.00 – Discussione ed elaborazione del Laboratorio Delphi (Rocco Mazza, Carolina Facioni)
11.00 – Coffee break
11.00 – Indicatori di Performance e di Incertezza (Mario Bolzan)
13.00 – Pranzo
14.00 – Tecniche di Scenario Planning (Mara Di Berardo)
15.00 – Scenari Delphi-based (Simone Di Zio)
17.00 – Visita al Museo Marconi

Giovedì 27 luglio

9.00 – Laboratorio di Scenari Delphi-based / 1 (Simone Di Zio, Mario Bolzan)
10.30 – Coffee break
11.00 – Laboratorio di Scenari Delphi-based / 2 (Simone Di Zio, Mario Bolzan)
13.00 – Pranzo
14.00 – Introduzione al machine learning per la previsione sociale (Rocco Mazza)
15.30-17.30 – Applicazioni di machine learning per la rappresentazione di scenari (Simone Di Zio, Mario Bolzan, Yuri Calleo)

Venerdì 28 luglio

9:00 – Laboratorio di scenari basati su GAN / 1 (Yuri Calleo)
10:30 – Coffee break
11.00 – Laboratorio di scenari basati su GAN / 2 (Yuri Calleo)
13.00 – Pranzo
14.00-15:30 – Debriefing e follow-up (Roberto Paura, Rocco Mazza)