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Il dottorando Lorenzo Emer vince il "Best Student Paper Award" a NetSci 2026 di Boston

Un riconoscimento internazionale per una ricerca sulle reti di collaborazione nell'innovazione tecnologica.

Data pubblicazione: 15.06.2026
Lorenzo Emer
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Lorenzo Emer, dottorando del Corso di Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale ha vinto il premio "Best Student Paper Awards" alla conferenza internazionale NetSci 2026 di Boston con il paper "The hidden structure of innovation networks", nella sessione satellite Networks in Science of Science.

Gli autori del paper sono, oltre a Emer, i suoi supervisori Andrea Mina e Andrea Vandin, insieme a Tiziano Squartini, Anna Gallo e Mattia Marzi dell'IMT.

La ricerca, frutto di una collaborazione tra la Scuola Superiore Sant'Anna e l'IMT Scuola Alti Studi Lucca, analizza come l'innovazione emerga da complessi schemi di collaborazione tra inventori, imprese e istituzioni. A partire da dati brevettuali relativi a tre settori strategici — intelligenza artificiale, biotecnologie e semiconduttori — il paper esamina le reti di co-invenzione e co-proprietà per individuare le strutture mesoscopiche attorno a cui si organizza l'attività inventiva.

Il metodo proposto si basa sulla minimizzazione del Criterio di Informazione Bayesiano all'interno dello Stochastic Block Model, un approccio più raffinato rispetto ai metodi tradizionali di massimizzazione della modularità. I risultati mostrano che le reti di inventori tendono a essere più dense e interconnesse rispetto a quelle tra organizzazioni — coerentemente con la presenza di piccoli team ricorrenti inseriti in gerarchie istituzionali più ampie — mentre le reti tra organizzazioni rivelano strutture gerarchiche più nette, con poche imprese centrali che coordinano quelle più periferiche.

Lo studio dimostra inoltre che queste strutture sono direttamente collegate alla capacità di generare impatto innovativo: l'analisi delle citazioni brevettuali evidenzia una marcata concentrazione dell'influenza tecnologica in pochi cluster, suggerendo che i metodi tradizionali rischiano di non cogliere appieno le dinamiche che governano la diffusione dell'innovazione nei diversi domini tecnologici.