Modellizzazione con Multy-Agent System (MAS) della diffusione di notizie. ​

Using a Multi-Agent System (MAS) paradigm, this thesis aims to develop and validate a computational model about rumor and infective spreading, adding further options w.r.t. exploiting real network analysis and SIR models, and aiming to give a unified explanation on a non unified problem in literature: the existence of influential nodes in spreading processes. We investigate how influential spreaders may emerge during the dynamics, probing correlations between network topology and the spreading dynamics, suggesting realistic descriptions of how the activation of the agents and the competition among them may affect the spreading results. Furthermore, different agents' behaviors, such as memory representation as history, are taken into account. The project intends to expand the current knowledge on how influential spreaders emerge in rumor and infective spreading processes and to propose a new point of view exploiting the MAS paradigm. Therefore the Multi-Agent approach can help finding relevant quantitative descriptors on how information is spread between spreading phenomena. ​

Utilizzando il paradigma Multi-Agent System (MAS) si cerca, con la presente tesi, di validare un modello computazionale di diffusione di notizie e infezioni, aggiungendo ulteriori opzioni rispetto all'utilizzo dell'analisi di reti reali e modelli SIR e cercando di fornire una spiegazione ad un problema che, in letteratura, non ha ancora una risposta univoca: la presenza di nodi, detti influencer, in processi diffusivi nelle reti. Si analizza come tali influencer possano manifestarsi durante la dinamica diffusiva, indagando la correlazione tra la topologia della rete e la dinamica di spreading e proponendo una descrizione realistica di come l'attivazione degli agenti e la competizione tra loro possa influenzare i risultati della diffusione. Inoltre vengono presi in considerazione altri comportamenti degli agenti come la rappresentazione cronologica della loro memoria. Il progetto mira a sviluppare le attuali conoscenze di come influencer possano manifestartsi in processi diffusivi di notizie e infezioni e tenta di proporre un punto di vista nuovo sfruttando le potenzialità del paradigma MAS. Perciò l'approccio Multi-Agent può essere di aiuto nel trovare descrittori quantitativi adatti a capire come l'informazione è trasmessa in fenomeni di spreading. ​