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Il premio "Rosalind Franklin Society” alle docenti Unimore Maddalena Cavicchioli e Ulpiana Kocollari

L'analisi in tema di Big Data è stato riconosciuto dall'associazione che vuole valorizzare i paper firmati da donne o da individui appartenenti a minoranze

Due docenti di Unimore, la Prof.ssa Maddalena Cavicchioli e la Prof.ssa Ulpiana Kocollari, hanno ricevuto il premio "Rosalind Franklin Society / MAL Award in Science" per miglior Paper 2021 sulla rivista BIG DATA.

Si tratta di un prestigioso premio annuale, promosso dall’editore Mary Ann Liebert, Inc., in partnership con la Rosalind Franklin Society, che riconosce notevoli contributi scientifici su riviste peer-reviewed, firmati da donne o da individui appartenenti a minoranze. Tra le 100 riviste della Mary della Ann Liebert, Inc. spicca il giornale BIG DATA, che ha lo scopo di disseminare risultati provenienti dalla raccolta, analisi ed interpretazione di grandi insiemi di dati e le loro implicazioni per la società, l'industria, l'accademia e il settore pubblico.

L’articolo delle due docenti di Unimore "Imparare dal fallimento: analisi dei big data per rilevare i modelli di fallimento nelle startup innovative", ha come scopo l'identificazione di appropriati modelli statistici per lo studio di un ampio dataset di 4185 start-up innovative italiane create tra il 2012 e il 2015.

Lo studio concentra l'attenzione su un insieme ampio di variabili economiche-finanziarie, di contesto e di governance con lo scopo di indagare le dinamiche sulla performance di tali start-up innovative e, soprattutto, di identificare i differenti pattern che conducono al loro fallimento.

Le principali ricerche sul tema dello sviluppo delle start-up si focalizzano sui casi di successo, mentre è molto elevato il loro tasso di fallimento. La ricerca propone una serie di strumenti di valutazione che possono essere rilevanti per l’analisi delle criticità nella fase di start-up di un progetto imprenditoriale innovativo e che, se gestiti tempestivamente, possono indicare dei percorsi decisionali per prevenire il loro fallimento.

L'approccio all'analisi dei big data scelto dalle due autrici è stato quello di identificare i modelli stocastici per l'analisi di grandi insiemi di dati in grado di rivelare una struttura complessa e latente. La modellizzazione del fenomeno ha permesso di identificare implicazioni manageriali di rilievo per lo sviluppo e la sopravvivenza delle start-up, identificando percorsi di criticità come costrutti multidimensionali di una varietà di misure che, invece, generalmente vengono analizzate singolarmente.

Maddalena Cavicchioli è Prof.ssa Associata di Statistica Economica presso il Dipartimento di Economia Marco Biagi dell'Università di Modena e Reggio Emilia. Ulpiana Kocollari è Prof.ssa Associata di Economia Aziendale presso il Dipartimento di Economia Marco Biagi dell'Università di Modena e Reggio Emilia e Presidente del Corso di Laurea Magistrale in Direzione e Consulenza d’Impresa.

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