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Le politiche pubbliche sono processi caratterizzati da un elevato livello di complessità lungo tutto il loro ciclo di vita e la comprensione di questa complessità è una sfida posta agli strumenti di costruzione di conoscenza finalizzata al supporto dell'azione della pubblica amministrazione. Da una parte, i pur consolidati metodi quantitativi e qualitativi non sembrano capaci di rappresentarla adeguatamente. Dall'altra, lo scarso dialogo tra la robusta tradizione della policy analysis e gli studiosi complexity-oriented che insistono sul tema non facilita senz'altro la composizione di un quadro concettuale in grado di considerare tutte le implicazioni che da questa complessità derivano in termini di implementazione e di impatto degli interventi. In un mondo in cui l'interconnessione tra individui, organizzazioni e processi diventa la cifra distintiva di tutti i fenomeni sociali diventa però sempre più urgente impegnarsi nell'individuazione di strumenti concreti di dialogo tra persone e saperi in grado almeno di rappresentarli. I modelli basati su agenti (ABM) sembrano un buon candidato per portare avanti questa mediazione sul piano esplicativo (rappresentare la complessità), cognitivo (tra diverse sfere semantiche), metodologico (tra diverse tradizioni di ricerca) e teorico (tra diverse prospettive di analisi) rappresentando così un veicolo di dialogo interdisciplinare a supporto della definizione di politiche pubbliche efficaci e sostenibili.
