L’analisi di fenomeni «complessi» negli studi di strategia aziendale.L'algoritmo SOM applicato allo studio dei percorsi di crescita e di sviluppo delle imprese

Andrea Lionzo, 31741, FINANZIARIE E ASSICURATIVE FACOLTA' DI SCIENZE BANCARIE, MILANO - Dipartimento di Scienze dell'economia e della gestione aziendale

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Abstract

Gli studi di strategia aziendale affrontano molteplici ambiti di indagine che presentano spesso natura complessa, poiché abbracciano tematiche composite e multidimensionali. Si pensi, ad esempio, alla nozione di “formula imprenditoriale”, ai concetti di “posizionamento competitivo” e di “successo aziendale”, ai percorsi di “crescita quantitativa” e di “sviluppo qualitativo”, al “finalismo” che orienta il disegno strategico dell’impresa. Nelle ricerche di strategia, la poliedricità tipica degli oggetti di studio è stata spesso affrontata identificando dei “modelli aziendali” di riferimento: tali modelli riassumono i caratteri di un insieme di imprese che condividono un profilo comune in relazione ad alcune variabili distintive. L’ipotesi sottesa a tali ricostruzioni è chei “modelli aziendali” costituiscono una via per rappresentare in modo semplificato la complessità intrinseca nei fenomeni indagati. Nella letteratura internazionale, per dare una risposta empiricamente fondata alla configurazione di “modelli aziendali”, si è fatto spesso riferimento alle tecniche di cluster analysis: queste tecniche, se consentono di mappare la struttura di campioni empiricamente prescelti, presentano però dei limiti nel “catturare” la multidimensionalità dei fenomeni oggetto di studio. Il presente lavoro si propone di illustrare un peculiare e innovativo approccio metodologico di clustering non lineare, basato sulle Self Organizing Maps (SOM). Tale metodologia può essere utilmente integrata con strumenti più tradizionali di indagine allo scopo di studiare, con maggiore incisività e completezza, fenomeni articolati e complessi tipici degli studi di strategia. Assumere la complessità come caratteristica rilevante presuppone una visione teorica che non si focalizzi su processi di “semplificazione” fondati su poche variabili, ma induce alla ricerca di strumenti computazionali che sappiano interpretare la complessità e l’eterogeneità del tema esaminato. Con riferimento allo studio dei percorsi di “crescita quantitativa” e di “sviluppo qualitativo” di un ampio campione di imprese, il lavoro si propone di dimostrare come l’algoritmo SOM: a) abbia un elevato potenziale analitico, per la sua attitudine ad elaborare fenomeni poliedrici, diffusamente studiati nel campo di studi delle strategie aziendali; b) sia ampiamente flessibile se comparato con altri strumenti impiegati nelle ricerche quantitative e possa essere inoltre utilmente integrato con le tecniche tradizionali di indagine strategica. Mediante l’impiego di tale algoritmo insieme ad altri strumenti di indagine è stato possibile ricostruire, sulla base di un ampio dataset, i percorsi di “crescita quantitativa” imboccati dalle imprese ed approfondire quali di esse abbiano abbinato alla crescita operativa o dimensionale uno “sviluppo qualitativo” interno della propria organizzazione.
Titolo tradotto del contributo[Autom. eng. transl.] The analysis of "complex" phenomena in business strategy studies. The SOM algorithm applied to the study of growth and development paths of companies
Lingua originaleItalian
Titolo della pubblicazione ospiteEconomia Aziendale & Management. Scritti in onore di Vittorio Coda
EditorG. Brunetti, G. Corbetta, G. Invernizzi
Pagine1107-1122
Numero di pagine16
Stato di pubblicazionePubblicato - 2010

Keywords

  • Crescita
  • Self Organizing Map
  • Strategia

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