8. Nella Big Data Valley

 “Hai presente tutti i mattoncini Lego nella tua scatola dei giochi?   Hai deciso di costruire un camion dei pompieri. Hai bisogno di alcuni pezzi rossi, un personaggio pompiere, le ruote e la scala. Per trovarli in quella scatola forse ti servirebbe tutto il giorno. I Big Data sono un po’ come quella scatola di giocattoli. Un gran miscuglio di numeri e parole, veramente difficili da leggere e capire senza un aiuto. Ci sono un sacco di informazioni utili in enormi scatole di dati, ma trovarle potrebbe essere difficile”. E’ così che Laurie Miles, Head of Analytics di SAS (una delle maggiore società di software e servizi di Business Analytics al mondo) per il Regno Unito e l’Irlanda, ha provato a spiegare il suo lavoro (e i Big Data) a suo figlio di 5 anni.

I Big Data sono tutte quelle informazioni che noi decidiamo di condividere online quotidianamente attraverso diversi strumenti e canali: ogni volta che pubblichiamo un post su Facebook o Instagram, quando cerchiamo un indirizzo su Google Maps o facciamo un acquisto su Amazon, quando scriviamo una recensione  su Tripadvisor.

Azioni e parole che ci sembrano banali ma che in realtà ricomposte come un Lego offrono una chiara immagine di chi siamo: svelano i nostri desideri, le nostre emozioni, le nostre necessità giornaliere, i nostri sogni, le strade che percorriamo o i posti che frequentiamo,  ma anche i nostri pensieri, i nostri orientamenti politici, religiosi o sessuali.

Il trattamento e lo studio di questo informazioni hanno creato nuovi tipologie di lavori: data analytics o data scientist sono figure molto richieste nel mercato del lavoro mondiale.

Queste figure si occupano di agglomerare e analizzare correttamente le informazioni che noi condividiamo e che poi ben strutturate diventano una vera e propria miniera di ricchezza,  ma anche di conoscenza e di potere. Potere economico quando vengono sfruttate per fini commerciali, e non solo, da tante e notissime multinazionali per offrirci prodotti che rispondano ai nostri bisogni (spesso molto prima che ci rendiamo conto di avere un bisogno);  potere politico quando vengo sfruttate dai centri studi politici per studiare ( e influenzare) i nostri orientamenti o le nostre decisioni di voto; conoscenza se vengono utilizzate dalla ricerca scientifica, in diversi ambiti e settori, per esempio in studi di tipo medico o epidemiologico, nelle scienze sociali o anche per studiare nuovi modelli di mobilità.

Recentemente Netflix ha prodotto una puntata interattiva della celebre serie televisiva britannica di fantascienza Black Mirror: Bandersnatch. In questo episodio gli spettatori attraverso la app di Netflix possono scegliere  tra diverse soluzioni come fare evolvere la trama della puntata. Ora immaginate quale straordinaria mole di informazioni possa derivare da uno show a scelta multipla, siano esse psicologiche o commerciali. È come se Netflix avesse sottoposto gli spettatori di questo episodio a un test psicologico per profilare ognuno di loro con grandissima precisione, verificando se sono sadici o speranzosi, con quale enfasi o emozioni reagiscono a una determinata storia, come reagiscono sotto stress, come rispondono a determinate domande che mirano a suscitare una precisa reazione, qual è il loro senso dell’ironia, ma anche semplicemente  quali attori vorrebbero vedere di più e di quali sono disposti a liberarsi in fretta.

Chiaramente tutto ciò pone anche un quesito etico che mira a fissare un limite allo sfruttamento a quella straordinaria risorsa che sono i Big Data. Un po’ come nelle Valli dell’Oro di hollywodiana memoria, la corsa ai big data, può provocare ricchezza, felicità, ma anche qualche problema…

Nella puntata di giovedì 24 gennaio dalle ore 10, sempre sulle frequenze di Punto Radio (Fm 91.1-91.6) e in streaming sulla web tv del Cnr (www.cnrweb.tv) cercheremo di spiegare meglio cosa sono i Big Data, come vengono utilizzati in ambito scientifico e non, e quali sono gli usi corretti e quali gli abusi per la nostra sicurezza e la nostra privacy.

Ospiti della puntata saranno:

  • Tiziano Fagni, ricercatore dell’Istituto di Informatica e Telematica del Cnr (Iit-Cnr)
  • Daniele Gambetta, giornalista di Motherboard/Vice Media
  • Mirko Nanni, ricercatore dell’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione del Cnr (Isti-Cnr);
  • Veronica Neri, ricercatrice dell’Università di Pisa;
  • Silvia Dadà, Phd student dell’Università di Pisa;
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