Un articolo affascinante appena pubblicato su Science. Gli autori analizzano le traiettorie professionali dei migliori performer in diversi ambiti, tra cui premi Nobel, giocatori di scacchi d'élite, medagliati olimpici e altro ancora. La loro scoperta centrale sfida una credenza comune. Un'intensa formazione in una singola disciplina in giovane età conferisce un vantaggio iniziale, ma questo vantaggio svanisce nel tempo. Al contrario, gli individui esposti a una pratica multidisciplinare fin dalla giovane età tendono a partire più lentamente. Tuttavia, a lungo termine, hanno maggiori probabilità di raggiungere prestazioni di livello mondiale, superando eventualmente i primi specialisti, che spesso raggiungono un plateau appena sotto il vertice. Un importante promemoria che la varietà all'inizio può essere un investimento potente nell'eccellenza a lungo termine. Link all'articolo nella prima risposta.

Ora disponibile su Nature Human Behaviour! 🚀🚀 Negli ultimi decenni, la ricerca sul comportamento umano collettivo si è basata fortemente sulle reti. Questo è intuitivo: le persone interagiscono con altre persone. Tuttavia, sosteniamo che questo quadro dominante manca di un ingrediente cruciale. Le reti tradizionali rappresentano gli agenti come nodi e le relazioni a coppie come archi. Di conseguenza, assumono fondamentalmente che le interazioni sociali possano essere scomposte in coppie. Eppure molti processi sociali sono irriducibilmente basati su gruppi. Un semplice esempio: un gruppo di tre coautori che scrivono un articolo non può essere ridotto a tre coppie indipendenti di coautori. Il gruppo stesso è importante. In questo articolo, rivediamo una vasta gamma di casi empirici e teorici in cui le interazioni di gruppo non possono essere scomposte in quelle a coppie, e mostriamo che le interazioni di ordine superiore plasmano il comportamento collettivo oltre i legami diadici. Sosteniamo di studiare il comportamento collettivo su ipergrafi, dove le interazioni possono coinvolgere più agenti simultaneamente. Rivediamo come gli ipergrafi forniscano nuove intuizioni in vari ambiti, comprese le reti di affiliazione e collaborazione, contesti di contatto ad alta frequenza (famiglie, amici) e processi sociali chiave come contagio sociale, cooperazione, verità e comportamento morale. Infine, delineiamo direzioni promettenti per la ricerca futura: affrontare le sfide computazionali dei modelli di ordine superiore; studiare il bias e le disuguaglianze nella dinamica di gruppo; combinare ipergrafi e modelli di linguaggio di grandi dimensioni per indagare la coevoluzione del linguaggio e del comportamento; e utilizzare reti di ordine superiore per simulare l'impatto delle politiche prima dell'implementazione; e altro ancora. Siamo molto entusiasti di questo lavoro e speriamo che possa ispirare ulteriori ricerche in un'area in rapida crescita e fondamentale con ampie implicazioni nel mondo reale. Link all'articolo nella prima risposta Questo lavoro è stato brillantemente guidato da Federico Battiston (@fede7j), con un team eccezionale di coautori: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez e Matjaz Perc (@matjazperc)