Questa tesi di dottorato si pone come scopo lo studio della relazione complessa tra produttività e collaborazione scientifica sia di tipo formale sia informale. L’approccio che è adottato cerca di superare il classico trade-off che emerge dalla letteratura sulle reti e sulla teoria dei giochi; infatti, questa tesi rappresenta il tentativo di sviluppare una sintesi dell’approccio micro e macro allo studio delle collaborazioni scientifiche. A tal fine, il classico bagaglio metodologico è stato arricchito utilizzando tecniche di analisi complementari, quali l’analisi delle reti (e.g.: indici di centralità delle reti e coefficienti di clustering), l’econometria (e.g.: modelli di regressione ZIP e modelli di regressione troncati) ed infine l’economia sperimentale (e.g.: esperimenti in laboratorio). In particolare, sono state prese in considerazione due diverse comunità scientifiche con lo scopo di porre in evidenza le caratteristiche che le contraddistinguono: la comunità dei Geografi Top e la comunità degli Economisti italiani. Questa tesi è strutturata con il fine ultimo di porre in evidenza il ruolo che gli incentivi individuali degli scienziati parte della rete giocano nel modellare le strutture di collaborazione all’interno della rete stessa; ma, allo stesso tempo, nell’influenzare la propria produttività scientifica. Questa tesi è composta da tre diversi elaborati, ciascuno dei quali guarda al fenomeno della collaborazione e della produzione scientifica seguendo prospettive differenti, per permettermi di mettere in evidenza il ruolo giocato da quattro pilastri (i.e.: reti, comunità scientifiche, comportamenti collaborativi, incentivi individuali e conseguenze collettive) sulla base dei quali si fondano le strutture e la dinamica del “mondo della scienza”. / The aim of this thesis is to study the complex relationship between scientific productivity and (formal and informal) scientific collaborations. We follow an approach which goes beyond the classical trade-off that emerged from the literature around networks studies and game theory, in the attempt of developing a synthesis between a micro and a macro approach. In doing so, we enrich the toolset of available methodologies by adopting instruments which are typical of Network Analysis (e.g.: networks’ indices of centrality and clustering), Econometrics (e.g.: ZIP and Censored regressions), and Experimental Economics (e.g.: Laboratory experiments). In particular, we look at two different scientific communities, in order to capture different characteristics of the networks: the community of Top geographers, and the community of Italian economists. This thesis is structured with a view to emphasising the role that the incentives which move scientists within their network of collaboration play on shaping the network itself, but also on influencing their scientific productivity. The thesis is composed of three different essays, each of which approaches the phenomena of scientific production and collaboration from different perspectives, allowing me to highlight the role played by four basic components (i.e.: networks, scientific communities, collaborative behaviours, individual incentives and collective outcomes) in shaping the structure and dynamics of the “world of science”.

This thesis aims to contribute to a fundamental objective of Network Economics: to provide based incentives explanations of real social network topologies. By using game theoretical tools, the three papers of this thesis analyze how real social networks can arise from the strategic interaction of self-interested individuals.In the first paper, we discuss the influence of imperfect information on the process of social network formation and, specifically, on the possibilities of observing racially segregated societies when agents' preferences are not racially biased. The second work attempts to complete the Network Economics' explanation of the puzzle regarding how agents can benefit from structural holes over a long time period. The third paper presents a model that focuses on the mechanisms underlying the formation of scientific collaboration networks. We show how researchers' heterogeneity and limited processing capability explain the basic characteristics of these networks. / Aquesta tesi aspira a contribuir a un objectiu fonamental de l'Economia de Xarxes: oferir explicacions basades en els incentius de les topologies que adopten les xarxes socials. Usant les eines de la Teoria de Jocs, els tres articles de la tesi analitzen com les xarxes socials que observem a la realitat poden esser fruit de la interacció entre individus que responen als seus propis interessos.En primer lloc, estudiem la influència de la informació imperfecte en la formació de xarxes socials i, específicament, en les possibilitats de tenir societats racialment segregades quan les preferències dels agents no estan racialment esbiaixades. El segon treball, intenta completar l'explicació que l'Economia de Xarxes dóna a l'interrogant referent als forats estructurals i a la gent que s'en beneficia de manera continuada. El darrer capítol, se centra en els mecanismes que expliquen la formació de xarxes de col·laboració científica. Es mostra com l'heterogeneïtat i la limitada capacitat de processament dels investigadors expliquen les caractarístiques bàsiques d'aquestes xarxes.