David Easley è un economista computazionale e professore alla Cornell University, famoso per i suoi studi sui mercati elettronici e le dinamiche delle reti, e co-autore del fondamentale testo “Networks, Crowds, and Markets.”

 Networks, Crowds, and Markets, che mette in relazione i tre grandi filoni del testo e ne evidenzia i punti di forza complessivi. gazzetta quantica volume 18.

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1. Obiettivo e approccio interdisciplinare

Il libro mira a costruire un ponte tra:

1. Teoria dei grafi – i “mattoni” combinatori delle reti: nodi, archi, cammini e proprietà come connettività e diametro.

2. Economia dei meccanismi – modelli di mercato, aste, prezzi di equilibrio, strategia degli agenti.

3. Processi probabilistici su reti – contagio di informazioni, diffusione di comportamenti, modelli di cascata.

Questa unione permette di spiegare fenomeni che si osservano quotidianamente in social network, e-commerce, finanza e sistemi decentralizzati (crowdsourcing, sharing economy, blockchain).

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2. Struttura ad “albero” dei contenuti

Il testo si articola in quattro parti, ciascuna con un insieme di capitoli:

Parte	Tema centrale	Capitoli di esempio
I	Fondamenti di teoria dei grafi e processi casuali	Definizioni; Random walks; PageRank
II	Disegno dei meccanismi di mercato: aste, matchings, prezzi e incentivi	Aste a prezzi discriminatori e progressivi; Gale–Shapley
III	Modelli di diffusione e comportamento collettivo su reti	Modello SIR applicato a rumor; Teoria delle cascades
IV	Applicazioni concrete in raccomandazione, mercati online e analisi del rischio sistemico	Algoritmi per suggerimenti; Sistemi di scambio P2P

Ogni capitolo si chiude con:

• Problemi matematici per consolidare la teoria

• Esercizi di implementazione (ad es. simulare una cascade su un grafo reale)

• Domande di riflessione (p.es. “quando conviene adottare un’asta all’olandese anziché una a busta chiusa?”)

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3. Temi unificanti e “take‐home messages”

1. Centralità e ruolo dei nodi
   – Come identificare “hubs” e “autorità” (modello HITS) o contagion “superspreaders”.

2. Equilibrio e strategia su reti
   – Le dinamiche di prezzo e di matching cambiano in presenza di informazione incompleta.

3. Effetti di rete e rendimenti di scala crescenti
   – Più utenti una piattaforma ha, più il suo valore cresce (metcalfe’s law), ma emergono anche esternalità negative (rischio sistemico, effetto boomerang).

4. Semplicità dei modelli probabilistici
   – Anche modelli molto “grezzi” (per esempio soglia fissa di adozione) spesso catturano i comportamenti reali sui social.

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4. Esempi tipici di esercizi

• Simulazione di cascade: dato un grafo di 500 nodi (p. es. un sottografo di Twitter), implementa e confronta il modello di soglia lineare con quello indipendente.

• Design di un’asta: progetta un’asta online con “prezzo di riserva” dinamico, giustificandone il funzionamento in termini di massimizzazione del ricavo atteso.

• Analisi di centralità: calcola PageRank e Katz centrality su un grafo di co-citazioni scientifiche, identifica i paper “chiave”.

Questi esercizi aiutano a mettere in pratica sia l’analisi algoritmica sia la valutazione economica dei risultati.

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5. Evoluzione e stato attuale

• Edizione cartacea (2010): Princeton University Press.

• Versione online: PDF in open access, regolarmente aggiornato da Easley & Kleinberg con errata corrige e qualche sezione aggiuntiva (ad oggi non c’è una “seconda edizione” ufficiale a stampa, ma il sito degli autori ne mantiene viva l’evoluzione).

• Uso accademico: adottato in corsi di Network Science, Market Design, Information Economics; base per MOOC e workshop interdisciplinari.

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Ecco un approfondimento sulle principali opere (libri e monografie) di David Easley e Jon Kleinberg, oltre a Networks, Crowds, and Markets.

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David Easley

1. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World (2010)

• Co-autore: Jon Kleinberg

• Editore: Princeton University Press

• Focus: come reti e mercati si influenzino reciprocamente (vedi riepilogo precedente).

2. Algorithmic Game Theory (2007)

• Curatela insieme a Éva Tardos, Noam Nisan, Michael Osborne e Vijay Vazirani

• Editore: Cambridge University Press

• Contenuti chiave:

  • Fondamenti di teoria dei giochi algoritmica

  • Equilibri di Nash in contesti discreti

  • Meccanismi di asta e incentivi computazionali

• Perché è importante: è il volume di riferimento per chi vuole vedere come teoria dei giochi e algoritmi si intreccino nello studio di mercati elettronici e meccanismi distribuiti.

3. The Oxford Handbook of the Economics of Networks (2016)

• Curatela insieme a Matthew O. Jackson

• Editore: Oxford University Press

• Obiettivo: offrire una panoramica esaustiva degli sviluppi economici nello studio delle reti, con contributi sui seguenti temi:

  • Formazione e evoluzione delle reti economiche

  • Effetti di rete e modelli di esternalità

  • Meccanismi di matching e mercato del lavoro su grafo

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Jon Kleinberg

1. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World (2010)

• Co-autore: David Easley

• Editore: Princeton University Press

• Rilevanza: testo-base trasversale fra teoria dei grafi, economia e processi probabilistici (vedi riepilogo precedente).

2. Algorithm Design (2005; 2ª ed. 2009)

• Co-autore: Éva Tardos

• Editore: Pearson

• Contenuti:

  • Tecniche classiche di progettazione algoritmica (divide-et-impera, greedy, programmazione dinamica)

  • Analisi di complessità e riduzioni

  • Capitoli su reti: flusso massimo, matching, cut

• Uso: adottato in moltissimi corsi universitari di algoritmi per l’approccio pedagogico “problema → idea → analisi”.

3. Algorithmic Game Theory (2007)

• Curatela insieme a David Easley, Noam Nisan, Michael Osborne e Vijay Vazirani

• Editore: Cambridge University Press

• Perché leggerlo: per capire come equilibri e incentivi si progettino efficacemente in sistemi decentralizzati (mercati, reti di advertising, sistemi peer-to-peer).

4. The Architecture of Information Networks (2018)

• Monografia – raccolta di saggi e studi sviluppati al Cornell Information Science

• Temi trattati:

  • Progettazione di sistemi di raccomandazione

  • Dinamiche evolutive delle piattaforme

  • Privacy e diffusione controllata dell’informazione

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Confronto e complementarietà

Autore	Opera principale	Ambito	Caratteristica distintiva
Easley	Networks, Crowds, and Markets	Economico-rete	Fondamenta economiche e design di meccanismi
Easley	Algorithmic Game Theory	Teoria dei giochi	Approccio cross-disciplinare alla computazione strategica
Kleinberg	Algorithm Design	Algoritmi	Manuale didattico, ricco di esempi e esercizi
Kleinberg	Architecture of Information Networks	Sistemi informativi	Approfondimento sull’ingegneria dei sistemi interconnessi

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Quale approfondire ora?

• Struttura dettagliata di Algorithm Design (capitoli, esempi di esercizi)

• Sezioni salienti di Algorithmic Game Theory (case study, modelli di asta)

• Casi d’uso e tecniche in The Architecture of Information Networks

• Oppure, un focus su articoli chiave di Easley o Kleinberg che non compaiono nei libri ma che hanno influenzato il campo.