Progetti
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Flood risk mitigation . |
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Descrizione Il progetto “Relying on Nature, Trusting Insurance, or Doing Nothing: a choice experiment in flood risk Mitigation”, realizzato in collaborazione con la University of East Anglia e nell’ambito del progetto europeo CROSSEU, finanziato dal programma Horizon Europe (2024–2026), è motivato dalla crescente esposizione della regione Toscana al rischio alluvionale e dalla necessità di supportare le politiche pubbliche con evidenze empiriche sulle preferenze dei cittadini in materia di prevenzione e mitigazione dei danni. L’obiettivo principale è stimare la disponibilità a pagare degli individui per diverse misure di gestione del rischio idrogeologico, distinguendo tra interventi pubblici di prevenzione (come soluzioni basate sulla natura e infrastrutture grigie) e strumenti privati di mitigazione (come le assicurazioni), nonché analizzare il ruolo di fattori chiave quali esperienza passata con le alluvioni, percezione del rischio, avversione all’incertezza e fiducia nelle istituzioni. La novità dello studio risiede nell’adozione di un Discrete Choice Experiment (DCE) applicato al contesto toscano, che consente di inferire le preferenze individuali in modo strutturato e quantitativo, integrando informazioni sul rischio percepito e sull’esposizione territoriale. I risultati mirano a fornire indicazioni utili per la progettazione di politiche efficienti e coerenti con le preferenze dei residenti, contribuendo al dibattito sull’economia della gestione del rischio alluvionale. |
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Ricercatori Lorenzo Ciulla - University of Florence |
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Sustainable Food Choices . |
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Descrizione Questo progetto si compone di 4 sezioni complementari Parte 1: Le scelte alimentari come comportamento a favore dell'ambiente. Questo progetto studia le scelte alimentari a base vegetale come forma di comportamento a favore dell'ambiente (PEB). Analizza l'impatto ambientale di diversi modelli alimentari e identifica i fattori a livello individuale che influenzano gli atteggiamenti nei confronti del cambiamento alimentare. Utilizzando i dati di un'indagine condotta su un campione rappresentativo del Regno Unito, il progetto mette a confronto le emissioni di carbonio associate alle diete a base vegetale e a quelle meno orientate verso tali alimenti, e valuta scenari di consumo ridotto e compensato. I risultati evidenziano il ruolo centrale delle norme personali e delle caratteristiche sociodemografiche nel guidare transizioni alimentari sostenibili, con chiare implicazioni per la progettazione delle politiche. Parte 2: Interventi di “nudging” nelle scelte alimentari sostenibili. Partendo dalle evidenze sull'importanza delle norme nei comportamenti alimentari, questo progetto verifica sperimentalmente l'efficacia degli interventi di “nudging” nel promuovere scelte alimentari a base vegetale. Lo studio valuta le etichette ecologiche, i nudges basati sulle norme sociali e la riflessione sulle norme personali attraverso un esperimento di spesa online incentivata con un ampio campione nel Regno Unito. Viene introdotto un nuovo meccanismo di incentivazione basato sulla veridicità, fondato sulla prova degli acquisti effettivi, per allineare le preferenze dichiarate al comportamento reale. I risultati mostrano che le etichette ecologiche sono uno strumento politico particolarmente efficace, mentre i nudges basati sulle norme producono effetti eterogenei tra gli individui. Parte 3: Le scelte dei consumatori come comportamenti a favore dell'ambiente. Questo progetto esamina la relazione tra i comportamenti a favore dell'ambiente e le caratteristiche individuali, concentrandosi sul ruolo delle norme personali e sociali, nonché delle identità legate all'ambiente e alla biodiversità. Utilizzando i dati di un'indagine condotta su un campione rappresentativo del Regno Unito, lo studio dimostra che gli individui che percepiscono tali comportamenti come normativi sono significativamente più propensi a intraprendere azioni rispettose dell'ambiente. Il progetto contribuisce a comprendere in che modo la formazione dell’identità e delle norme possa favorire la diffusione di comportamenti sostenibili. Parte 4: Promuovere la riflessione nelle scelte dei consumatori per favorire comportamenti eco-compatibili. Questo progetto, attualmente in corso, intende verificare se gli strumenti di riflessione possano favorire l'adozione duratura di comportamenti eco-compatibili. Lo studio applica il Mental Contrasting with Implementation Intentions (MCII) per incoraggiare comportamenti quali il consumo di alimenti di origine vegetale, scelte di trasporto sostenibili e l'acquisto di abbigliamento di seconda mano. Condotto come esperimento online longitudinale con partecipanti italiani e britannici, il progetto monitora le decisioni di acquisto nel tempo, fornendo al contempo una formazione mirata sulla conservazione della biodiversità, la mitigazione dei cambiamenti climatici e lo sviluppo personale e sociale. |
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Ricercatori Ennio Bilancini - IMT School for Advanced Studies Lucca |
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Front-of-Pack for well-being . |
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Descrizione Le etichette nutrizionali front-of-pack (FOP) mirano a guidare scelte di consumo più salutari, ma i formati attualmente esistenti, come il Nutri-Score e il NutrInform Battery, mostrano un’efficacia eterogenea nel favorire la comprensione e nel regolare i comportamenti di consumo. Il progetto “FOP for wellbeing” mira a contribuire sia allo sviluppo teorico sia alla pratica, dimostrando quando e perché le etichette nutrizionali front-of-pack (FOP) riescono o falliscono nel guidare scelte di consumo più salutari. Dal punto di vista teorico, integra i framework della processing fluency, del carico cognitivo, dell’autoregolazione e del mental accounting per spiegare le risposte dei consumatori alle informazioni nutrizionali. Sul piano empirico, l’obiettivo è andare oltre le sole intenzioni di consumo per misurare il comportamento di consumo effettivo, testando gli effetti su categorie di prodotto sia indulgenti sia essenziali e sviluppando un’etichetta ideale, progettata insieme ai consumatori, per massimizzare l’efficacia nella comunicazione delle informazioni nutrizionali e nell’indicazione delle quantità appropriate da consumare. I risultati forniranno raccomandazioni dirette e basate su evidenze empiriche per i decisori politici. Mostrando i limiti dei sistemi attualmente esistenti (Nutri-Score e NutrInform Battery) e proponendo una soluzione innovativa di etichettatura costruita a partire dai consumatori, questa ricerca intende offrire ai regolatori indicazioni operative concrete per migliorare le politiche FOP. Tali evidenze possono contribuire ai processi di armonizzazione a livello europeo e orientare i quadri normativi internazionali, rendendo il progetto altamente rilevante per il dibattito sulle politiche pubbliche. Per gli stakeholder industriali, i risultati mirano ad aiutare produttori e retailer ad allineare meglio le strategie di packaging alle esigenze dei consumatori e agli standard regolatori in continua evoluzione. |
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Ricercatori Susanna Graziano - University of Parma |
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Large Language Models for the promotion of climate actions . |
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Descrizione Il consumo sostenibile è una strategia fondamentale per la mitigazione dei cambiamenti climatici, ma i metodi tradizionali (come le campagne informative generiche e gli stimoli standardizzati) spesso si rivelano inefficaci nel tradurre gli atteggiamenti favorevoli all’ambiente in un cambiamento comportamentale. Questo progetto esplora il potenziale dei chatbot basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per promuovere il consumo sostenibile, concentrandosi in particolare sulle scelte alimentari. I chatbot LLM, come quelli basati su sistemi simili a GPT, si sono affermati come strumenti promettenti in grado di superare sia le barriere motivazionali che quelle legate alle capacità, fornendo consigli personalizzati sul perché e sul come cambiare le abitudini di consumo. Il chatbot sviluppato nell’ambito di questo progetto mira a guidare gli utenti verso scelte alimentari rispettose dell’ambiente, offrendo un supporto personalizzato per ridurre l’impatto ambientale della loro alimentazione. Il sistema integra un approccio progettuale basato su principi psicologici per massimizzarne l’efficacia, concentrandosi sulla motivazione (perché cambiare) e sulla capacità (come cambiare). Semplificando i processi decisionali, facilitando la pianificazione e individuando gli ostacoli, il chatbot cerca di colmare il divario tra intenzione e comportamento a costi contenuti. L'efficacia del chatbot sarà valutata in base al comportamento dei partecipanti nella scelta degli alimenti, misurato dalla percentuale di prodotti a basso impatto ambientale selezionati, insieme a risultati secondari quali la persistenza di comportamenti sostenibili in occasione di un follow-up a un mese di distanza. Questa ricerca fornirà preziose indicazioni su come i chatbot basati sull’intelligenza artificiale possano essere utilizzati come strumenti scalabili per promuovere il consumo sostenibile, offrendo prove causali sul loro impatto e sui fattori che ne potenziano l’efficacia. I risultati mirano a fornire indicazioni sia sull’uso dell’intelligenza artificiale conversazionale negli interventi politici, sia sulla progettazione di tali sistemi per favorire un cambiamento comportamentale rilevante dal punto di vista climatico. |
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Ricercatori Susanna Graziano - University of Parma |
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Nudge to tax compliance . |
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Descrizione Il progetto “Nudge to Tax Compliance” nasce da un’esigenza della Regione Toscana ed è finanziato attraverso l’IRPET per esplorare strategie basate sull’economia comportamentale volte a migliorare l’adempimento fiscale volontario. L’iniziativa si concentra sullo studio e sviluppo di interventi comportamentali (nudge) applicati alla compliance fiscale, con particolare attenzione alle tasse forfettarie (lump sum taxes) caratterizzate da elevati tassi di evasione nonostante la loro facilità di verifica. Il bollo auto rappresenta un caso emblematico di questa problematica, dove tassi di inadempimento superiori al 15% generano significative perdite di gettito per le amministrazioni regionali. Il progetto mira a identificare e sperimentare diverse tipologie di nudge fiscali, tra cui sistemi di pagamento automatico, semplificazione delle procedure amministrative, comunicazioni personalizzate e architetture di scelta ottimizzate per favorire la compliance spontanea. L’approccio metodologico combina esperimenti controllati di laboratorio con analisi comportamentali per valutare l’efficacia di ciascun intervento. Gli obiettivi principali includono la riduzione dei costi di compliance per i contribuenti, l’incremento dei tassi di adempimento volontario e lo sviluppo di strumenti policy replicabili in diversi contesti fiscali regionali. Il progetto rappresenta un esempio di ricerca applicata che, partendo da esigenze territoriali concrete, sviluppa soluzioni evidence-based per migliorare l’efficienza e l’equità del sistema fiscale locale, riducendo al contempo i costi amministrativi di enforcement. |
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Ricercatori Domenico Colucci - BEELab+, University of Florence |
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ECoHeTE - Effective Communication for Healthcare |
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Descrizione Questa ricerca è finalizzata a valutare l'efficacia delle campagne di comunicazione sulla salute basate su tecniche dialogiche ispirate al colloquio motivazionale, al fine di fornire raccomandazioni per politiche pubbliche. Il quadro teorico è sviluppato a partire dalla teoria del processo duale di elaborazione delle informazioni. Testiamo le implicazioni teoriche risultanti con una serie di studi controllati randomizzati in cui il focus riguarda l'approccio alla comunicazione, distinguendo tra dialogico e unidirezionale. Gli interventi di comunicazione sono video registrati professionalmente, facilmente implementabili nella realtà, pensando a videoclip televisivi o su internet e talk show. Saranno presi in considerazione ulteriori aspetti quali il genere e l'aspetto dell'informatore. |
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Ricercatori Leonardo Boncinelli - University of Florence |
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I-RIDE: Andare in bicicletta? Una questione di abitudine |
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Descrizione Con il progetto I-RIDE è stato disegnato e realizzato un esperimento sul campo per testare l’efficacia di politiche per modificare le abitudini di trasporto urbano in favore di soluzioni di modalità sostenibili sia dal punto di vista ambientale sia per la salute individuale. In particolare, ad un gruppo di individui, che utilizzano solo l'auto per recarsi al lavoro o a scuola e che vivono nell'area metropolitana fiorentina, è stato chiesto di spostarsi in bicicletta un certo numero di volte in un mese. Prima e dopo il trattamento, abbiamo chiesto la disponibilità di queste persone ad accettare una determinata somma di denaro per fare l’esperienza proposta. A conclusione dell’esperimento abbiamo verificato se la somma che le persone richiedono si è modificata con l’esperienza. |
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Ricercatori Chiara Rapallini - BEELab+, University of Florence |
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Neuromarketing and art . |
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Descrizione Questo studio mira a verificare l'effetto dei neuroni specchio innescato dalle emozioni nelle opere d'arte utilizzando tecnologie di analisi dei volti. Questo studio, impiega il software FaceReader per analizzare le espressioni facciali in alcune opere d'arte selezionate. FaceReader utilizza il Facial Action Coding System per rilevare i movimenti facciali corrispondenti alle sei emozioni fondamentali di Ekman: gioia, tristezza, rabbia, paura, sorpresa, disgusto e stato neutro (Ekman, 1970). Nello Studio 1, un comitato di esperti ha esaminato 12 opere d’arte (due per ogni emozione) provenienti da Google Arts and Culture, dal Rinascimento al periodo Liberty, ciascuna raffigurante volti umani ben visibili. Gli esperti hanno identificato le emozioni predominanti per ciascuna opera. Il software FaceReader ha analizzato le espressioni facciali presenti nei dipinti. Successivamente, è stata valutata la congruenza tra le emozioni identificate dal comitato e le emozioni classificate al primo posto da FaceReader. 103 intervistati hanno classificato le emozioni percepite in un sondaggio; i loro risultati sono stati confrontati per verificarne la congruenza con i risultati di FaceReader, al fine di valutare la capacità di FaceReader di identificare le emozioni raffigurate nei dipinti. Per confermare ulteriormente l'accuratezza di FaceReader nell'identificazione delle emozioni nei dipinti, lo Studio 2 ha analizzato 12 versioni realistiche generate dall'intelligenza artificiale di 12 dipinti classici, realizzate utilizzando le reti generative avversarie (GAN). Poiché le versioni generate dall'intelligenza artificiale erano molto simili agli originali, l'elevato livello di corrispondenza tra le analisi emotive delle due versioni ha confermato l'efficacia di FaceReader nel rilevare le emozioni raffigurate. Nello Studio 3, FaceReader è stato utilizzato per verificare l'effetto dei neuroni specchio innescato da dipinti artistici. Innanzitutto, una commissione di esperti d'arte ha selezionato altri 12 dipinti caratterizzati da un elevato livello di eccitazione emotiva, seguendo gli stessi criteri utilizzati negli Studi 1 e 2. Successivamente, FaceReader ha identificato le emozioni raffigurate in questi dipinti. Un campione di partecipanti ha poi preso parte a un esperimento, durante il quale ha osservato i dipinti selezionati mentre FaceReader analizzava le loro risposte emotive. Infine, è stata valutata la congruenza tra le emozioni raffigurate nei dipinti e quelle provate dai partecipanti. Un alto livello di congruenza indicherebbe che FaceReader è uno strumento adatto a verificare l'effetto dei neuroni specchio in risposta a dipinti artistici. |
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Ricercatori Raffaele Donvito - BEELab+, University of Florence |
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Endowment Effect: Timing and Commodity Types . |
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Descrizione L'endowment effect rappresenta una delle anomalie comportamentali più documentate nella letteratura economica, evidenziando come gli individui attribuiscano sistematicamente un valore più elevato ai beni che possiedono rispetto a quelli che non possiedono. Questo fenomeno determina una significativa discrepanza tra la disponibilità a pagare per acquisire un bene e la disponibilità ad accettare denaro per cedere lo stesso bene una volta posseduto. Il progetto di ricerca "Endowment effect: timing and commodity types" si propone di esplorare due aspetti fondamentali e ancora poco investigati dell'effetto dotazione. Primo, l'influenza della durata del possesso sulla manifestazione dell'effetto, analizzando se e come l'intensità dell'endowment effect evolva dal possesso istantaneo a periodi prolungati di proprietà. Secondo, l'impatto di diverse tipologie di beni sull'emergere e sull'intensità dell'effetto, con particolare attenzione alla distinzione tra beni tangibili, intangibili e beni di scambio. La ricerca, basata su esperimenti online e di laboratorio, ha l'obiettivo di contribuire allo sviluppo di un quadro teorico più completo dell'endowment effect. Il progetto offre potenziali applicazioni in ambiti quali le politiche commerciali, la progettazione di meccanismi di mercato e le strategie di protezione del consumatore, collocandosi all'interno del più ampio programma di ricerca dell'economia comportamentale. |
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Ricercatori Domenico Colucci - BEELab+, University of Florence |
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Consumption feedback and water saving . |
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Descrizione Il progetto analizza in che misura strumenti di economia comportamentale possano ridurre i consumi idrici domestici, correggendo abitudini scorrette e promuovendo comportamenti più consapevoli ed ecosostenibili. La motivazione nasce dall’emergenza idrica legata al cambiamento climatico e dalla diffusa scarsa consapevolezza dei consumatori rispetto ai propri livelli di consumo, in un contesto in cui l’Italia registra uno dei più elevati prelievi pro-capite di acqua potabile in Europa. Il progetto si inserisce nel quadro degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell’ONU (Goal 6 e Goal 14) ed è coerente con il Piano di Sostenibilità 2018–2033 del Gruppo CAP Holding, impresa leader nei servizi idrici integrati nell’area metropolitana di Milano. Il progetto ha una natura applicata e sperimentale ed è realizzato in collaborazione con il Gruppo CAP. Esso prevede: (1) la progettazione di interventi informativi e motivazionali basati su smart metering, report personalizzati dei consumi (“Diario dei Consumi”) e meccanismi di gamification; (2) la valutazione causale dell’efficacia degli interventi tramite un esperimento sul campo basato su Randomized Control Trial (RCT). Il progetto è stato finanziato da CAP Holding con un budget di 25.000 euro, destinato all’attivazione di un assegno di ricerca. Le attività sperimentali sono state sviluppate in collaborazione con SYSDATA, responsabile dell’invio delle comunicazioni ai partecipanti all’esperimento. |
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Ricercatori Stefano Clò - BEELab+, University of Florence |
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AGE-IT: Preferenze e ciclo di vita |
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Description Questo progetto si compone di 4 sezioni complementari Parte 1: Cambiamento nelle preferenze per il rischio nel corso del ciclo di vita. Questo studio esamina alcune possibili determinanti delle diverse misurazioni delle preferenze per il rischio. Alla luce di numerosi risultati che mostrano come le preferenze per il rischio non siano stabili rispetto a diversi ambiti (età, genere, contesto del compito e complessità, misure ripetute nel tempo, all’interno degli individui), l’obiettivo è testare il ruolo di fattori quali l’età e la formazione come possibili determinanti delle incongruenze nella misurazione delle preferenze per il rischio. Parte 2: Preferenze per la spesa pubblica per istruzione universitaria. Questo studio verifica se le preferenze per la spesa pubblica destinata all’istruzione universitaria — distinguendo tra il sostegno agli studenti (ad esempio borse di studio, alloggi e altri servizi di welfare) e l’insegnamento e la ricerca (ossia investimenti nella formazione del capitale umano e nella ricerca accademica) — siano influenzate da informazioni sugli effetti di tali politiche e se tale influenza vari in base all’età e al livello di istruzione. Oltre ai cambiamenti nelle preferenze, analizziamo se le convinzioni sui benefici privati (ad esempio migliori prospettive di carriera e redditi più elevati) e sui benefici pubblici (ad esempio una maggiore uguaglianza delle opportunità e/o la crescita economica) della spesa per l’istruzione universitaria siano influenzate dai trattamenti informativi. Le politiche sono presentate come un aumento della spesa pubblica, che implica un incremento delle tasse e/o una riduzione della spesa per la sanità o per le pensioni. |
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Researchers Chiara Rapallini - BEELab+, University of Florence |
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Cosmoprobe: COgnitive modes, Social MOtives and PROsocial BEhavior |
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Description Il nostro obiettivo è quello di conciliare risultati apparentemente contraddittori distinguendo due diversi casi di cognizione intuitiva: quando l’intuizione è un processo cosciente e quando è un processo automatico. La nostra ipotesi è che i fattori che determinano il comportamento prosociale, che chiamiamo «motivi sociali», dipendano strettamente dalla modalità cognitiva. Riteniamo infatti che il comportamento prosociale sia guidato principalmente dall'empatia nell'intuizione automatica, dalla sanzione sociale nell'intuizione cosciente e sia dalla sanzione sociale che dalla moralità nella deliberazione. In questo progetto, intendiamo indagare teoricamente e sperimentalmente questa ipotesi. Se avremo successo, potremo ottenere una razionalizzazione delle prove apparentemente contrastanti fornite dalla letteratura e, più in generale, potremo favorire la comprensione della relazione tra modalità cognitiva e comportamento prosociale, mediata dai motivi sociali. |
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Researchers Leonardo Boncinelli - University of Florence |
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Social Preferences And Social Entrepreneurships |
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Descrizione Il progetto "Social Preferences And Social Entrepreneurships" è nato inizialmente come una branca del più ampio programma di ricerca europeo EFESEIIS (Enabling the Flourishing and Evolution of Social Entrepreneurship for Innovative and Inclusive Societies) ed è poi proseguito autonomamente. La ricerca nasce dalla necessità di comprendere se i decision maker nelle imprese sociali adottino comportamenti effettivamente diversi rispetto agli imprenditori tradizionali, superando l'approccio prevalentemente aneddotico che caratterizza gran parte della letteratura esistente. L'imprenditorialità sociale, per definizione orientata alla risoluzione di problemi sociali e ambientali, dovrebbe teoricamente tradursi in scelte più pro-sociali rispetto alle imprese convenzionali focalizzate sulla massimizzazione del profitto. Il progetto utilizza gli strumenti propri dell'economia comportamentale per analizzare le preferenze sociali degli imprenditori attraverso esperimenti di laboratorio. La metodologia prevede test con imprenditori reali - non solo studenti come di consueto - coinvolti in giochi di mercato che simulano situazioni decisionali simili alla loro attività quotidiana. Gli esperimenti includono sia sessioni con studenti di diversi orientamenti disciplinari sia test con imprenditori attivi, permettendo di valutare le preferenze sociali in contesti controllati. La ricerca rappresenta uno dei primi tentativi (forse il primo) di condurre esperimenti economici di laboratorio con veri imprenditori per analizzare le loro preferenze sociali attraverso giochi di mercato con esternalità positive. L'approccio sperimentale consente di superare i limiti delle analisi basate su questionari e interviste, potenzialmente soggette a bias, fornendo evidenze empiriche rigorose sui comportamenti effettivi degli imprenditori sociali rispetto a quelli tradizionali. Il progetto contribuisce così a colmare una lacuna significativa nella comprensione dei meccanismi comportamentali che sottendono l'imprenditorialità sociale. |
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Ricercatori Mario Biggeri - University of Florence |
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Bounded Rationality and Expectations Formation . |
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Descrizione L'obiettivo del progetto è comprendere come agenti economici con razionalità limitata formano aspettative e come tali aspettative influenzano la dinamica macroeconomica. La motivazione nasce dall’evidenza che gli agenti reali non aggiornano sempre in modo pienamente razionale e ricorrono a euristiche, con effetti rilevanti su volatilità, cicli e trasmissione delle politiche economiche. Il progetto, attivo da lungo tempo e finanziato in più cicli PRIN del MUR (2002, 2004, 2008, 2017), si articola in due direzioni complementari: Obiettivi trasversali includono: definire criteri di selezione delle euristiche basate su evidenza micro, integrare eterogeneità e apprendimento nei modelli macro, e fornire linee guida per policy-robustness in presenza di aspettative non razionali. Il progetto mira a colmare il divario tra evidenza sperimentale e modellizzazione teorica, offrendo strumenti affidabili per analisi e valutazione delle politiche. |
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Ricercatori Domenico Colucci - BEELab+, University of Florence |
Ultimo aggiornamento
16.06.2026