Big data: qual è il loro impatto sulla società?

tocabocaipadIeri a Torino si è svolta la settima conferenza Top Ix sul tema “Big data in a living web“. Siamo andati ad ascoltare i massimi esperti di rilevazione ed elaborazione dati per capire cosa sono i ‘big data’ e come possono cambiare l’approccio all’economia, all’ecologia e alla prevenzione delle malattie. In pratica, come possono aiutarci a prevedere e migliorare il nostro futuro.

Presentata come una “rivoluzione”, quella dei big data è soprattutto una sfida a una diversa interpretazione della nostra società.

Ma cosa sono esattamente i big data? Tante sono le definizioni emerse durante la conferenza Top-ix, ma la più intuitiva è sicuramente quella usata da Alexander Jaimes, ricercatore presso Yahoo! Research, nella sua presentazione video sui dati come “mezzo” in sè: semplicemente, secondo Jaimes, “i dati..siamo noi“. Noi che usiamo i nostri devices (computer, smartphone, macchine fotografiche digitali), “per interagire con l’ambiente e le persone che ci circondano”.

Se siamo quello che mangiamo, siamo anche i dati. Ogni nostra interazione con il mondo ne produce altri. Jaimes infatti chiede alla platea: oggi è possibile comprare del latte senza l’ausilio di un’attività computazionale? Sì, ma forse in futuro no. Il “computing” rientra in tutto quello che produciamo e anche il semplice atto di bere un bicchiere di latte richiede lo spostamento e l’utilizzo di dati complessi, almeno per far arrivare quel latte su uno scaffale di un supermercato e poi nella nostra cucina. Questo è solo uno degli esempi per capire la portata e insieme la complessità di un sistema sociale, il nostro, dove il volume di dati digitali prodotti è diventato così grande che sono necessari strumenti totalmente nuovi per analizzarli e renderli accessibili al pubblico.

Sul palco del Top-ix è Riccardo Luna a introdurre volta per volta gli esperti invitati alla conferenza, arrivati anche dagli Stati Uniti per spiegare, che i big data, dunque la grande mole di dati prodotta dagli spostasmenti umani, dalle condivisioni sui social network e da tutte le attività di interazione con le altre persone, possono servire anche a prevedere il futuro. In particolare, lo scenario più immediato è quello della previsione della diffusione delle malattie, come spiega Alessandro Vespignani, direttore scientifico della Fondazione ISi: “il settore in cui siamo più abituati a prevedere il futuro attraverso l’analisi dei dati è la meterologia, oggi, intrecciando le nostre interazioni sociali – come gli spostamenti in automobile, treno o aereo, con la diffusione biologica di alcuni batteri, è possibile anche prevedere il decorso di un’epidemia”, annuncia Vespignani. Con tutti le conseguenze che questo comporta: “possiamo sapere quando il virus si diffonderà, quando si avrà il suo maggior picco e quindi valutare l’efficacia di una campagna di vaccinazioni”. La prima pandemia studiata in tempo reale è stata quella dell’influenza H1N1, riprodotta graficamente su una mappa virtuale da Gleamviz.org. Gleamviz non realizza però solo mappe di previsione, ma usa i dati per ragionare sulle interazioni umane, come spiega Marco Quaggiotto del Politecnico di Milano, e renderli accessibile agli analisti e al pubblico tramite riproduzioni visuali “totalmente diverse da quelle a cui siamo stati abituati in passato”. Quaggiotto mostra esempi di sociopatterns, che individuano le connessioni sociali nella vita reale delle persone e li traducono in mappe virtuali: il primo esperimento è stato avviato nel 2008 durante una conferenza, le persone indossavano un badge che emanava segnali wireless e per ogni incontro faccia a faccia che durava più di venti secondi il sistema registrava l’interazione. Con lo stesso metodo sono state studiate le interazioni tra bambini di una scuola elementare, mentre tracciando gli hashtag legati alla rivluzione egiziana è stata disegnata una mappa interattiva delle conversazioni legate alla primavera araba su Twitter in un determinato periodo di tempo. L’impatto di questo tipo di dati influenza – o dovrebbe influenzare, come auspica Luna–  i giornalisti, che, avendo a disposizione una mole di dati più ampia rispetto al passato possono fornire un’interpretazione più puntuale di alcuni fenomeni.

A spiegare invece come cambia l’interpretazione dello sviluppo economico è Cesar Hidalgo, assistant professor all’università di Harvard, che ha creato un indice di misurazione di complessità economica per prevedere la crescita o il calo di Pil di un paese: la sua teoria si basa sull’analisi del volume degli scambi commerciali tra diversi paesi, ma indaga principalmente la diversificazione delle produzioni e la loro complessità: “Il mondo è composto da tanti tasselli, come i mattoncini del Lego”,  ha spiegato Hidalgo, quindi “combinando tra loro i singoli elementi si ottiene un nuovo prodotto. I singoli paesi possono essere rappresentati come dei cestelli di Lego, in base ai pezzi disponibili sarà possibile creare prodotti più o meno complessi. Un elemento come la capability, la potenzialità di un paese, permette di prevedere le linee di sviluppo di quel paese”. E la complessità economica pesa molto di più rispetto a parametri come la governance e l’educazione secondo l’indice creato da Hidalgo, spiegato in un libro uscito nell’ottobre di quest’anno che si intitola appunto “The Atlas of Economic Complexity“.

L’opportunità dei big data è quella che coinvolge anche le pubbliche amministrazioni, ad esempio per migliorare gli interventi legati alle politiche dell’ambiente e della sostenibilità: un esempio è quello portato da Nicola Villa di Cisco, con le mappe di sostenibilità co-create da cittadini e utenti per misurare le emissioni di Co2 a San Francisco e ad Amsterdam. 

La sfida, per ora,  è quella di tradurre i dati in produzioni di senso per comprendere la realtà di oggi. Per prevedere il futuro, creare “oroscopi del mondo”, come ha proposto Riccardo Luna, i lavori sono ancora in corso.

Guarda il video di presentazione della conferenza:

[foto: http://www.flickr.com/photos/tocaboca/6396860165/sizes/m/in/photostream/]

0 commenti

Lascia un Commento

Vuoi partecipare alla discussione?
Fornisci il tuo contributo!

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *