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Network Analysis e Open Data: Esposizione del debito sovrano EU

di Alessandro Zonin

Lo scorso 26 marzo, in concomitanza con la crisi bancaria a Cipro, un post di Simon Rogers dal titolo Where are Europe’s banks most exposed? ha messo a disposizione i risultati di un’indagine dell’European Banking Autorithy che mostra l’esposizione lorda al debito sovrano dei paesi UE, con dettagli a livello di nazione e di istituto di credito.

I dati, aggiornati a fine giugno 2012, mostrano quali banche possiedono i 3,6 trilioni di euro di debito sovrano e quali nazioni hanno la maggiore esposizione.

Per esaminare le interdipendenze tra le varie nazioni e quindi capire quali sono reciprocamente dipendenti dal punto di vista del debito sovrano è interessante riesaminare il dataset dal punto di vista della Social Network Analysis.

Dual-Circular-Layout-size-by-weight-order-by-weight

Un modo per rappresentare i dati è di raggrupparli con un layout a doppio cerchio: nel cerchio interno le 5 nazioni che hanno una frammentazione più alta del loro debito sovrano, nel cerchio esterno le nazioni rimanenti. La dimensione dei nodi è proporzionale al debito sovrano e il colore vira dall’azzurro al blu a seconda della stessa metrica.

Volendo mettere in risalto le interdipendenze è possibile utilizzare algoritmi di community detection per capire quali sono i cluster di nazioni, quindi gli insiemi di stati maggiormente interconnessi tra loro.

Communities

In questa rappresentazione i gruppi di stati maggiormente interdipendenti sono distribuiti su tre assi e ordinati, dal centro verso l’esterno, a seconda dell’ammontare del debito sovrano. Nella figura sopra si può notare la situazione particolare del Liechtenstein, che si trova tra i due cluster guidati da Germania e Belgio.

Maggiori informazioni su questo post e sull’autore le trovate a questo link.

8 responses on "Network Analysis e Open Data: Esposizione del debito sovrano EU"

  1. Mi sembra strano che gli archi non siano orientati.
    L’arco che connette il nodo A al nodo B è il debito di A detenuto da banche di B o il viceversa o una media o una somma dei due?

    • Federico, tnx 🙂
      Segnalo all’autore Alessandro Zonin. Alla fine del post trovi cmq i link al suo blog, dove ha scritto un’analisi/spiegazione molto più esaustiva

      • Federico, la tua segnalazione è assolutamente pertinente.

        In realtà gli archi sono orientati. In fase di esportazione
        del grafo purtroppo perdo questa informazione. Sono in contatto con i developer Gephi per capire dove può stare il problema.

        Altra cosa che sto cercando di far “digerire” a Gephi sono i doppi archi (in entrata ed in uscita), da valutare la leggibilità complessiva, sicuramente l’informatività aumenterebbe enormemente.
        Attualmente un solo arco connette due nazioni e lo spessore è una somma dei debiti A+B.

        Avendo questi limiti, nelle visualizzazioni che vedi, ho privilegiato mettere in risalto le interdipendenze ed eventuali cluster di nazioni.

  2. Visto il tipo di rete (e dataset), non sarebbe preferibile invece un layout ‘Chord’?
    Guardate le immagini qui sotto per avere un’idea.

    Qui potete trovare la fonte: http://bl.ocks.org/mbostock/4062006

    • ciao marco, in effetti il chord poteva essere anche più adatto al tipo tipo di dataset. L’anno scorso avevamo fatto un esperimento analogo con i trasferimenti dei calciatori tra le squadre di serie A e serie B.
      Anche tu fai visualizzazioni? se ti va possiamo fare due chiacchiere via mail!
      grazie e ciao 🙂
      andrea

      • Ciao Andrea,

        non ho visto il chord con le squadre di calcio, ora me lo vado a vedere.
        Si, mi occupo proprio di visualizzazioni di reti, big data, real-time… quelle cose là. 🙂
        Per le due chiacchiere volentieri: ora ti contatto su Twitter casomai.

  3. Ciao Marco, interessante la visualizzazione che proponi. Conoscevo http://circos.ca/ anche se non avevo mai avuto occasione di provarlo. Come avrai visto io ho utilizzato Gephi, che è uno strumento nato per la Network Analysis e che sto sperimentando per altri tipi di visualizzazione. Grazie per il commento

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