Strategie di diffusione per un’adozione efficace dell’innovazione

The process of innovation diffusion serves as a fundamental force which drives economic expansion and technological advancement and sustainable development. The success of new technologies depends on effective strategies for spreading them across social networks even though their design is important. The research presents a systematic literature review (SLR) of seeding strategies that affect innovation adoption rates across various structural and behavioural contexts. The analysis synthesizes findings from empirical research and agent-based or network-based simulations to compare hub targeting, early adopter activation, random seeding, ambassador strategies, and buffered or adaptive approaches. The model studies behavioural dynamics through homophily and negative word-of-mouth because these elements either accelerate or decelerate the diffusion process. The review examines how nudges and framing techniques can promote adoption through trust-based, social norm-based, and loss-aversion effects. The research indicates that no universal solution can address every possible situation. The success of a product depends on the network structure, product uniqueness, and social context. The speed of diffusion in centralized networks increases through hub-based seeding, yet ambassador and early adopter strategies work best in modular or homophilous structures when negative WOM exists. The most resilient approaches in dynamic contexts are adaptive and buffered seeding methods, which use real-time sentiment monitoring. The research allows practitioners and policymakers to create environment-specific strategies by combining structural and behavioural perspectives on diffusion. The study reveals two primary gaps in the field: experimental validation of simulation results and the investigation of digital platform algorithm effects on information dissemination. Keywords: innovation diffusion; seeding strategies; systematic literature review; homophily; word-of-mouth; network analysis; agent-based modelling

La diffusione dell’innovazione è una delle forze che più contribuiscono alla crescita economica, al progresso tecnologico e, in generale, a uno sviluppo più sostenibile. Tuttavia, anche le migliori tecnologie rischiano di fallire se non vengono accompagnate da strategie efficaci per diffonderle all’interno delle reti sociali. Questo studio propone una revisione sistematica della letteratura (SLR) dedicata alle strategie di seeding, cioè ai diversi modi di introdurre e far circolare un’innovazione. L’analisi raccoglie e confronta i risultati di studi empirici e di simulazioni basate su modelli ad agenti o su reti, mettendo a confronto approcci come il hub targeting, l’attivazione degli early adopters, il random seeding, le strategie degli ambasciatori e le modalità adattive o buffered. Il lavoro approfondisce anche il ruolo dei comportamenti sociali e psicologici nel processo di diffusione. Fenomeni come l’omofilia — la tendenza a connettersi con persone simili — e il passaparola negativo possono infatti accelerare o rallentare la diffusione di un’idea o di un prodotto. Allo stesso tempo, strumenti come le nudges e le tecniche di framing possono incoraggiare l’adozione, sfruttando leve come la fiducia, le norme sociali o l’avversione alla perdita. I risultati mostrano che non esiste una strategia “migliore” valida in ogni situazione. L’efficacia dipende da fattori come la struttura della rete, il tipo di prodotto e il contesto sociale in cui avviene la diffusione. Nelle reti più centralizzate le strategie basate sui hub tendono a funzionare meglio, mentre quelle che coinvolgono ambasciatori o early adopters risultano più efficaci in reti modulari o omofile, specialmente quando è presente passaparola negativo. Nei contesti più dinamici, invece, le strategie adattive e buffered, che monitorano in tempo reale il sentiment e le reazioni del pubblico, si dimostrano più solide e flessibili. In conclusione, la ricerca offre spunti utili per chi si occupa di innovazione, marketing o politiche pubbliche, aiutando a costruire strategie di diffusione adatte a contesti specifici. Inoltre, mette in evidenza due direzioni ancora poco esplorate: la verifica sperimentale dei risultati delle simulazioni e lo studio del ruolo degli algoritmi delle piattaforme digitali nella diffusione delle informazioni. Parole chiave: diffusione dell’innovazione; strategie di seeding; revisione sistematica della letteratura; omofilia; passaparola; analisi delle reti; modellazione ad agenti