20710706 - LOGICS OF INFORMATION AND ACTION - LM

Viviamo in un network d’informazione e di scambio di opinioni ormai costante e ubiquo – una rete di atti epistemici che scambiamo con altri agenti e che hanno conseguenze su cosa finiamo per credere e decidere. Lavorare con l’informazione vuol dire sempre di più confrontarsi con i suoi effetti sociali, oggi più rapidi e percepibili in tempo reale. Più sono numerosi gli agenti coinvolti, però, e più le dinamiche innescate dal rilascio d’informazione sono complesse da comprendere e gestire concettualmente.

Il corso si propone di offrire un pacchetto di strumenti formali che aiutino in questa impresa.
In particolare, i suoi obiettivi formativi sono: (1) la comprensione dei problemi di ragionamento concreti che il rilascio dell’informazione può innescare; (2) la comprensione dei modelli che catturano gli effetti dinamici del rilascio d’informazione, e i problemi concettuali a essi legati; (3) i problemi legati alla rappresentazione del belief-merging e, in generale, ai rapporti fra nozioni epistemiche individuali e collettive; (4) le condizioni alle quali il consenso può essere raggiunto, e il suo ruolo, il rapporto fra determinate pratiche di rilascio d’informazione, connessione comunicativa all’interno di una società di agenti epistemici, e le strutture di comunicazione e di fiducia della società stessa.

Gli obiettivi (1) e (2) sono presupposti dagli obiettivi (3) e (4). Questi ultimi, a loro volta, ci forniscono una prospettiva sull’impatto sociale che pratiche di rilascio d’informazione hanno su una comunità di agenti che si scambiano informazioni e opinioni, e prendono decisioni in base a ciò che vengono a credere. Il corso adopererà soprattutto un pacchetto di strumenti fornito dalla logica epistemica, e in particolare la Dynamic Epistemic Logic, ma introdurrà anche nozioni e metodi della Judgement Aggregation e della cosiddetta Network Epistemology.

scheda docente | materiale didattico

Programma

Il corso discute le dinamiche epistemiche che portano a nuove credenze e nuove conoscenze quando viene rilasciata nuova informazione. In particolare, discutiamo l’effetto del rilascio d’informazione – vera o falsa che sia – su comunità di agenti epistemici che ricevono l’informazione e possono comunicare fra loro. A tal proposito, il corso introdurrà la rappresentazione formale delle nozioni (individuali e collettive) di conoscenza e credenza, delle dinamiche di rilascio d’informazione (osservazione pubblica, osservazione privata o semi-pubblica, testimonianza da parte di altri agenti), e discuterà come le connessioni interne a un gruppo di agenti (o fra diversi gruppi di agenti) possa essere rilevante nella diffusione di opinioni in all’interno di comunità di agenti epistemici.
Per fare questo, il corso introdurrà un framework formale per rappresentare i fenomeni menzionati, e a ragionare su di essi. Tale framework è la Dynamic Epistemic Logic, che estende il framework static della Logica Epistemica. Oltre ad esso, il corso discutera alcuni apsetti di base della Judgement Aggregation Theory, del Belief Merging e della Network Epistemology.
La metodologia del corso è ‘dal basso verso l’alto’: inizieremo da alcuni puzzles e problem di ragionamento, e fenomeni specifici che abbiamo bisogno di comprendere, per poi passare agli strumenti con cui possiamo risolverli o affrontarli, e per andare infine alle teorie in cui tali strumenti sono definiti e discussi. Il corso sarà impartito in inglese.


Testi Adottati

Testo:
van Ditmarsch H. and Kooi B., One Hundred Prisoners and a Lightbulb, Springer, Berlin, 2015.

van Benthem J., Logical Dynamics of Information and Interaction, Cambridge University Press, Cambridge. Chapters 1 – 4, 7, and 12 – 13.




Bibliografia Di Riferimento

Bibliografia di riferimento: Van Ditmarsch H, van der Hoeke W., and Kooi B., Dynamic Epistemic Logic, Springer, Berlin, 2005. List C. and Puppe C., Judgement Aggregation: a Survey, in Handbook of Rational and Social Choice (a cura di Anand P., Pattanaik P. and Puppe C.), Oxford University Press, Oxford. List, C., 2012, “The Theory of Judgment Aggregation: an Introductory Review”, Synthese, 187: 179–207. Pigozzi G., Belief Merging and Judgement Aggregation, Stanford Encyclopedia of Philosophy, https://plato.stanford.edu/entries/belief-merging (Spring 2021 edition). Zollman K., 2013, “Network Epistemology: Communication in Epistemic Communities”, Philosophy Compass 8/1:15–27. Zollman K., 2012, “Social Network Structure and the Achievement of Consensus”, Politics, Philosophy and Economics, 11/1: 26–44. Altri testi la cui consultazione è rilevante per il corso (further references): Goldman A., Social Epistemology, Stanford Encyclopedia of Philosophy, https://plato.stanford.edu/entries/epistemology-social (summer 2019 edition). Zollman K., 2015, “Modeling the Social Consequences of Testimonial Norms”, Philosophical Studies, 172: 2371–2383. Baltag, A. and Smets, S. Protocols for belief merge: Reaching agreement via communication, Logic Journal of the IGPL, 21/3: 468-487.

Modalità Erogazione

Lezioni frontali. Verrà richiesta la partecipazione degli studenti in varie occasioni durante le lezioni. Quando possibile, le lezioni partiranno da puzzles e problemi specifici concernenti l’effetto del rilascio d’informazione sulle conoscenze e le credenze di gruppi di due o più agenti. La partecipazione sarà richiesta specialmente in queste occasioni. Il corso sarà impartito in inglese. Nel caso di un prolungamento dell'emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino lo svolgimento delle attività didattiche.

Modalità Valutazione

La valutazione avverrà attraverso un esame orale. Verranno valutati: 1) Il livello di conoscenza dei contenuti concettuali discussi a lezione; 2) La padronanza del ragionamento epistemico attraverso dei concreti problemi di ragionamento (puzzle epistemici); 3) La capacità di rispondere in maniera chiara e precisa. Nel caso di un prolungamento dell'emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino lo svolgimento delle attività didattiche.