Alessandro Vespignani

Alain Barrat

Marc Barthélemy

An in-depth account on complex connectivity patterns for graduates and researchers in statistical mechanics, mathematical biology and information science.

Dynamical Processes on Complex Networks

Londra, 1854. Il colera devasta la città. Un medico, John Snow, ha l'idea di segnare su una mappa i punti in cui la malattia colpisce con maggiore durezza. Si accorge che l'epicentro è una pompa d'acqua. Chiusa quella, il colera si ritrae. Il nemico è sconfitto. È la prima dimostrazione della potenza dei dati in campo epidemiologico. Ma virus e batteri sono un avversario ostinato. Che torna ad attaccare sotto varie forme, in tempi e luoghi diversi. Ebola, Sars, Mers. Epidemie imparagonabili tra loro, eppure unite da un filo comune. Ogni volta che un patogeno arriva a manifestarsi, si lascia dietro delle informazioni. Dei numeri. Velocità di contagio, pattern di spostamenti, indice di trasmissibilità. La scienza delle previsioni non mente: se si hanno a disposizione i dati, si possono elaborare modelli di strabiliante accuratezza. Saper leggere i numeri vuol dire stringere nel pugno i piani del nemico. Proprio come John Snow teneva in pugno la cartina di Londra.Ed è così che all'inizio del 2020, mentre tutti ripetono "Niente panico", il team di ricerca di Alessandro Vespignani è tra i primi a predire e suonare l'allarme della deflagrazione del Covid come grande pandemia del nuovo millennio. La scienza delle previsioni, quella del "tanto nessuno ci ha mai capito nulla", ha in realtà dimostrato per l'ennesima volta la sua potenza nel corso dell'emergenza. Ha rivelato tutti gli errori che sono stati fatti, ma anche tutte le lezioni che sono state apprese. L'autore, uno dei massimi studiosi del settore a livello mondiale, ci ricorda chi è il vero nemico, dove si annida, cosa possiamo fare per fermarlo. Quali sono i suoi punti di forza e quali le sue debolezze. Ma soprattutto ci dice quali sono le nostre debolezze, quali sono stati i nostri errori. E come fare a non ripeterli la prossima volta. Perché la vera domanda che due anni e mezzo di pandemia ci hanno lasciato non è quando arriverà un nuovo virus a sconvolgere le nostre esistenze. Ma se saremo preparati ad affrontarlo.

I piani del nemico

Luca Rossi

Ana Pastore y Piontti

Nicola Perra

Nicole Samay

This book provides an introduction to the computational and complex systems modeling of the global spreading of infectious diseases. The latest developments in the area of contagion processes modeling are discussed, and readers are exposed to real world examples of data-model integration impacting the decision-making process. Recent advances in computational science and the increasing availability of real-world data are making it possible to develop realistic scenarios and real-time forecasts of the global spreading of emerging health threats. The first part of the book guides the reader through sophisticated complex systems modeling techniques with a non-technical and visual approach, explaining and illustrating the construction of the modern framework used to project the spread of pandemics and epidemics. Models can be used to transform data to knowledge that is intuitively communicated by powerful infographics and for this reason, the second part of the book focuses on a set of charts that illustrate possible scenarios of future pandemics. The visual atlas contained allows the reader to identify commonalities and patterns in emerging health threats, as well as explore the wide range of models and data that can be used by policy makers to anticipate trends, evaluate risks and eventually manage future events. Charting the Next Pandemic puts the reader in the position to explore different pandemic scenarios and to understand the potential impact of available containment and prevention strategies. This book emphasizes the importance of a global perspective in the assessment of emerging health threats and captures the possible evolution of the next pandemic, while at the same time providing the intelligence needed to fight it. The text will appeal to a wide range of audiences with diverse technical backgrounds.

Modeling Infectious Disease Spreading in the Data Science Age

Charting the Next Pandemic

Romualdo Pastor-Satorras

Viewed in this analysis from a statistical physics perspective, the Internet is perceived as a developing system that evolves through the addition and removal of nodes and links. This perspective permits the authors to outline the dynamical theory that can appropriately describe the Internet's macroscopic evolution. The presence of such a theoretical framework will provide a revolutionary way of enhancing the reader's understanding of the Internet's varied network processes.

A Statistical Physics Approach

Evolution and Structure of the Internet

Sean Cornelius

Kate Coronges

Bruno Gonçalves

Roberta Sinatra

This book aims to bring together researchers and practitioners working across domains and research disciplines to measure, model, and visualize complex networks. It collects the works presented at the 9th International Conference on Complex Networks (CompleNet) in Boston, MA, March, 2018. With roots in physical, information and social science, the study of complex networks provides a formal set of mathematical methods, computational tools and theories to describe, prescribe and predict dynamics and behaviors of complex systems. Despite their diversity, whether the systems are made up of physical, technological, informational, or social networks, they share many common organizing principles and thus can be studied with similar approaches. This book provides a view of the state-of-the-art in this dynamic field and covers topics such as group decision-making, brain and cellular connectivity, network controllability and resiliency, online activism, recommendation systems, and cyber security.

Proceedings of the 9th Conference on Complex Networks CompleNet 2018

Complex Networks IX

Alessandro Vespignani

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