Docenti 2024-2025

Giovanni Comandè

Giovanni Comandè (LLM Harvard Law School USA, Ph.D. Scuola Superiore Sant’Anna) è Professore Ordinario di Diritto Privato comparato alla Scuola Superiore Sant’Anna dove ha studiato anche quale allievo ordinario.
Dal 1995 è avvocato, iscritto all’albo speciale per i professori universitari, in Pisa ed Attorney at law (New York Bar) sin dal 1997. È mediatore presso l’Organismo Conciliazione Pisa e formatore in mediazione. Ha insegnato in e visitato numerose università nel mondo (Washington and Lee School of Law, USA; Université Laval, Canada; Fordham School of Law, USA; Université Panthéon Assas Paris II, Faculté de Droit ; Hebrew Univeristy, Jérusalem; Wake Forrest University School of Law, USA ; University of South Carolina School of Law, USA).
Eletto membro dell’ American Law Institute (ALI www.ali.org) dove è membro consultivo in diversi progetti tra cui quello dedicato all’ Information Privacy Principles. È anche membro dello European Law Institute (ELI www.europeanlawinstitute.eu) dello European Group on Tort Law www.egtl.org e dello European Centre of Tort and Insurance Law, Vienna (www.ectil.org).
Autore di 4 monografie e di numerosi articoli e commenti, ha coordinato 14 volumi collettanei. Opera in italiano, inglese, spagnolo e francese.
Tra le aree di competenza nelle quali presta consulenza vi sono: data protection, privacy, regolazione degli algoritmi, diritto civile in generale, responsabilità civile, danni alla persona, diritto privato europeo, diritto sanitario, diritto privato delle pubbliche amministrazioni, diritto e tecnologia,  responsabilità del produttore, ADR, diritto americano, diritto delle assicurazioni, regolazione delle tecnologie.
Giovanni Comandè è socio fondatore e Presidente di Smartlex s.r.l. (www.smartlex.eu) una società di servizi e consulenza che mette competenze interdisciplinari al servizio dei cittadini e per il supporto di organizzazioni complesse (pubbliche e private) catalizzando capacità di formazione, ricerca e consulenza con la concezione e lo sviluppo di servizi innovativi e personalizzati.

Tiziano Fagni

Tiziano Fagni è un ricercatore informatico che lavora presso l'ISTI,CNR con interessi di ricerca che coprono i settori del machine learning e del data mining, e principalmente focalizzati su problematiche di NLP applicate in contesti applicativi di text analytics. Sempre in ambito testuale, si interessa anche di problematiche di scalabilità degli algoritmi di machine learning su domini applicativi di tipo BIG DATA e ultimamente anche di tecnologie di deep learning.

Paolo Ferragina

È professore ordinario di algoritmi e prorettore per la ricerca applicata e l’innovazione dell’Università di Pisa. Coordina il laboratorio di ricerca Advanced Algorithms and Applications (Acube Lab, http://acube.di.unipi.it) la cui ricerca si svolge nell’ambito dell’algoritmica per big data, con particolare riferimento a grandi collezioni di dati testuali. E’ autore di più di 120 pubblicazioni su riviste e conferenze internazionali, 6 brevetti US (di cui 2 già accettati, e 3 di proprietà Yahoo! e 1 di proprietà NYU, ancora in valutazione), e vari capitoli su libri editi da CRC press, Springer, Mondadori e Boringhieri. E’ stato invited speaker e co-chair di importanti scuole di dottorato e conferenze internazionali sui temi dell’algoritmica e della Web Search. E' nell'editorial board del Journal on Graph Algorithms and Applications. La sua ricerca ha ottenuto numerosi riconoscimenti scientifici, tra i più recenti si ricordano un Yahoo Faculty Award (2006-2011) nell’ambito delle strutture dati compresse, e 2 Google Faculty Awards (2010 e 2013) nell’ambito della ricerca semantica.

Giulio Ferrigno

Giulio Ferrigno è Ricercatore (RTD-B) presso la Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa. Ha svolto diversi periodi di ricerca presso prestigiose università come l'Università di Cambridge, l'Università di Tilburg e l'Università di Umea. I suoi principali temi di ricerca riguardano big data, Industria 4.0 nel management d’impresa. I suoi lavori sono stati pubblicati su autorevoli riviste internazionali tra cui Small Business
Economics, Technological Forecasting and Social Change, International Journal of Management Reviews, R&D Management, Technology Analysis & Strategic Management, Review of Managerial Science, European Journal of Innovation Management, International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research. È Associate Editor di Technology Analysis & Strategic Management.

Riccardo Guidotti

Riccardo Guidotti è nato nel 1988 a Pitigliano (GR) Italia. Si è laureato con lode in Informatica nel 2013, presso l'Università di Pisa. La sua tesi di laurea si intitola "Mobility Ranking: Human Mobility Analysis using Ranking Measures". Ha iniziato il dottorato di ricerca in Computer Science presso la Scuola per Graduate Studies "Galileo Galilei", (Università di Pisa), nel novembre 2013. Attualmente è membro del Knowledge Discovery and Data Mining Laboratory.

Fabrizio Lillo

Fabrizio Lillo è Professore Ordinario di metodi matematici per l'economia e le scienze attuariali e finanziarie presso l'Università di Bologna. Fino al Maggio 2017 è stato Professore associato di Matematica finanziaria presso la Scuola Normale Superiore, Pisa, dove ha diretto il gruppo di Finanza Quantitativa. E' stato anche Professore e membro dell'External Faculty del Santa Fe Institute (USA). Ha conseguito la laurea e il dottorato  di ricerca in Fisica presso l'Università di Palermo. E' stato postdoc (1999-2001) e ricercatore di terzo livello (2001-2003) dell'Istituto Nazionale per la Fisica della Materia E’ stato anche postdoc presso il Santa Fe Institute (USA). Nel 2007 ha ricevuto il Young Scientist Award for Socio- and Econophysics della German Physical Society. E' autore di più di 85 articoli in riviste internazionali e secondo Google Scholar ha ricevuto 5.600 citazioni (h-index is 36). E’ stato invited speaker in più di 25 conferenze internazionali negli ultimi 4 anni.  E' anche membro dell'editorial board di 5 riviste scientifiche (tra cui Journal of Statistical Mechanics (JSTAT) e Market Microstructure and Liquidity) ed è referee di molte riviste e agenzie di ricerca internazionali. E’ responsabile di una delle unità del progetto H2020 SoBigData. E’ anche stato responsabile di un’unità del progetto Europeo FP7 CRISIS (Complexity Research Initiative for Systemic InstabilitieS) e di un progetto finanziato da  INET, entrambi focalizzati su rischio sistemico finanziario. Infine è stato responsabile di unità di ELSA e ComplexWorld, due progetti europei su Air Traffic Management. La sua attività di ricerca attuale è focalizzata sui mercati finanziari con un’enfasi particolare sulla dinamica ad alta frequenza e la microstruttura dei mercati, modelli di network e inferenza su reti variabili nel tempo. Inoltre si interessa di rischio sistemico, data science in finanza, economia e scienze sociali. Per maggiori informazioni si veda https://fabriziolillo.wordpress.com

Angelica Lo Duca

Angelica Lo Duca lavora come post-doc presso l’Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa. Ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria informatica nel 2007 e il dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione nel 2012, entrambi presso l’università di Pisa. Attualmente è membro del laboratorio WAFI (Web Applications for the Future Internet), nel gruppo di Data Visualization e Semantic Web. I suoi interessi di ricerca includono Semantic Web, Data Integration, Data Science e Data Security, applicati ai campi del turismo e dei Beni Culturali. Ha scritto più di 10 articoli scientifici riguardanti questi argomenti. Ha inoltre supervisionato numerose tesi su Linked Data, Beni Culturali e turismo.

Vincenzo Lomonaco

Anna Monreale

È Professore Associato presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa e membro del Knowledge Discovery and Data Mining Laboratory (KDD-Lab), un centro di ricerca congiunto tra ISTI-CNR e Università di Pisa. I suoi temi di ricerca includono lo studio della big data analytics, delle social networks e dei problemi di privacy che possono sorgere durante l'analisi di dati personali e sensibili. Ha partecipato a diversi progetti di ricerca europei, tra cui il più recente PETRA, il cui tema principale è la mobilità in ambito "smart cities". È stata visiting researcher nel 2010 presso lo Stevens Institute of Technology (Hoboken, NewJersey, USA) e nel 2014 presso l'Università del New Brunswick in Canada. Anna ha conseguito il titolo di Ph.D. in Informatica presso l'Università di Pisa nel 2011 presentando una tesi di dottorato dal titolo "Privacy-by-design in data mining". Anna è anche vice-direttrice del Master Big Data.

Mirco Nanni

È ricercatore presso l'istituto ISTI del CNR, Pisa. Ha una laurea in Scienze dell'informazione (1996) ed un dottorato di ricerca in Informatica (2001) ottenuti presso l'università di Pisa. I suoi temi di ricerca includono il data mining in generale, metodi di clustering, mobility data analysis e le loro applicazioni. Ha partecipato a numerosi progetti nazionali ed internazionali, tra cui il più recente PETRA, progetto europeo incentrato sul tema della mobilità in ambito "smart cities". E' stato visiting researcher presso vari istituti internazionali, tra cui l'M.I.T. di Boston e l'Università del New Brunswick – Canada. Da circa 10 anni è docente di vari corsi, soprattutto su data mining e sue applicazioni.

Franco Maria Nardini

Franco Maria Nardini (http://hpc.isti.cnr.it/~nardini/) è attualmente ricercatore presso ISTI-CNR di Pisa. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l'Università di Pisa nel 2011 discutendo la tesi ``Query Log Mining to Enhance User Experience in Search Engines''. I suoi interessi di ricerca si concentrano su Web Information Retrieval, Data Mining e Machine Learning. Franco Maria Nardini è membro del comitato di programma di importanti conferenze in IR e DM come ACM CIKM, SIGKDD, WSDM. E' autore di più di 25 articoli pubblicati su riviste e conferenze internazionali di Web Information Retrieval di Data Mining.

Luca Pappalardo

Ha conseguito la laurea specialistica in Informatica all'Università di Salerno e il dottorato di ricerca in Informatica all'Università di Pisa, con la tesi "Human Mobility, Social Networks and Economic Development: a Data Science perspective". Si occupa dell'analisi di Big Data per lo studio di diversi aspetti del comportamento sociale umano, tra cui i pattern della mobilità e della migrazione umana, la struttura e l'evoluzione delle reti complesse, i pattern del successo negli sport, la valutazione automatica delle prestazioni umane, lo sviluppo di approcci data-driven per il monitoraggio del benessere economico in città, territori e nazioni.

Roberto Pellungrini

Nato e cresciuto a Viareggio, Toscana, Roberto Pellungrini è dottorando in Informatica presso l’Università di Pisa. I suoi interessi principali di ricerca riguardano gli aspetti etici legati al mondo della Scienza dei Dati, in particolare le problematiche relative alla Privacy degli individui. Prima di vincere la borsa di Dottorato, ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica per l’Economia e L’Azienda, con tesi sulla Valutazione del Rischio di Privacy e della Qualità dei Dati di Mobilità Umana.

Marco Podda

Marco Podda è ricercatore (RTD-A) al Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, dove è anche membro del Computational Intelligence & Machine Learning (CIML) group. Ha ottenuto il dottorato in Informatica presso l’Università di Pisa nel 2021. Si occupa di intelligenza artificiale, apprendimento automatico, reti neurali, deep learning e modelli generativi che operano su dati strutturati, come ad esempio sequenze e grafi. La sua ricerca viene applicata specialmente in ambito biomedico.

Giuseppe Prencipe

Giuseppe Prencipe è attualmente Professore Associato presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa. I suoi interessi di ricerca vertono su sistemi distribuiti, mobile e wearable computing; ha al suo attivo oltre 50 pubblicazioni scientifiche su riviste e atti di conferenza internazionali, e ha partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali e internazionali. Ha contribuito alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni software dedicate ad ambienti distribuiti popolati da robot mobili, e ha sviluppato applicazioni mobili su piattaforme Android, Android Wear e iOS.

Salvatore Rinzivillo

È un Ricercatore del laboratorio Knowledge Discovery and Data Mining (KDD Lab) dell'Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione del CNR. Le sue attività di ricerca ruotano attorno all'analisi e la comprensione di dati di mobilità, in particolare con strumenti di clustering di dati strutturati, estrazione di indicatori di performance e rappresentazione visuale dei pattern estratti.

Giulio Rossetti

Giulio Rossetti ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica presso l'Università di Pisa nel 2015 con una tesi dal titolo "Social Network Dynamics". Attualmente è ricercatore presso ISTI-CNR, e membro del KDD Lab (Knowledge Discovery and Data Mining). I suoi interessi di ricerca ruotano intorno all'analisi di Big Data per lo studio e la modellazione di eterogenei aspetti del comportamento sociale tra cui: l'analisi evolutiva di reti complesse; lo studio di processi diffusivi; la definizione di approcci data-driven finalizzati alla caratterizzazione e predizione del successo.

Salvatore Ruggieri

È professore ordinario presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa, dove fa parte del laboratorio di ricerca congiunto con ISTI-CNR denominato KDDLAB (http://www-kdd.isti.cnr.it). Ha conseguito il dottorato di Ricerca in Informatica nel 1999, con una tesi premiata dal capitolo italiano della European Associatation for Theoretical Computer Science. Insegna corsi di (laboratorio di) datawarehousing e data mining e di tecnologie per il web marketing. È attualmente presidente del Corso di Laurea Magistrale in Informatica per l'Economia e per l'Azienda (Business Informatics). I suoi temi di ricerca coprono aspetti etici nel data mining (privacy e fairness), algoritmi di classificazione sequenziali e paralleli, linguaggi e sistemi per il processo di estrazione della conoscenza, applicazioni e casi di studio. È stato recentemente chair del XIII Convegno Italiano dell'Associazione Italiana per Intelligenza Artificiale (Pisa, 10-12 Dicembre 2014). Home page: http://pages.di.unipi.it/ruggieri