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Big Data, è ora di ripensare al potere degli algoritmi

By Camilla Mantella 4 settimane agoNo Comments

I Big Data ci piacciono molto. Ci piace poter pensare che si possono interpretare fenomeni complessi attraverso algoritmi capaci di processare dati – economici, finanziari, sociali, culturali – e di restituire risultati che ci permettono di avere una visione molto più chiara del contesto che ci circonda. Ci fidiamo dei Big Data, perché ci fidiamo dell’accuratezza degli algoritmi che sono il motore della loro interpretazione. Ma questi algoritmi sono sempre così precisi? I dati che andiamo ad interrogare sono davvero tutti quelli che potremmo raccogliere per avere un quadro completo della situazione? O forse, presi dalla dirompente novità di questo data-power, ci siamo dimenticati che in fin dei conti un algoritmo è pur sempre una costruzione umana?

Gli algoritmi sono opinioni in forma di codice

Cathy O'Neil, Data scientist & TED Speaker

big data algoritmi

Cathy O’Neil, una delle più importanti data scientist statunitensi, ha chiaramente espresso tutte le sue remore nei confronti dei Big Data durante un appassionato TED Talk che può essere rivisto qui.

Da addetta ai lavori, ha sottolineato le enormi potenzialità di un’analisi approfondita dei dati, ma ha soprattutto messo in guardia da un utilizzo improprio di tutti quei modelli predittivi che fanno leva su un set ristretto di dati, su informazioni storiche non integrate con fonti esterne rispetto a quelle che usualmente si prendono in considerazione, su una definizione dei limiti e delle soglie troppo arbitraria.

Molto spesso, gli algoritmi sono usati per interpretare il passato proiettando sul futuro i risultati di una visione ristretta. In questo modo si perpetua uno status quo dannoso a qualsiasi processo di cambiamento, proprio ciò che le tecnologie legate ai Big Data vorrebbero evitare.

E’ naturale, sostiene O’Niel, che finché vengono processati dati storici raccolti da set limitati – per quanto possano essere numerosi – non si può andare lontano. Tanto più che l’algoritmo si muove spesso su criteri di discernimento opinabili e poco chiari. Un esempio su tutti? Se per calcolare in quale area della città ci sarà un maggior rischio di atti criminali utilizzo solo le informazioni provenienti dai commissariati di periferia e taro la percentuale di possibilità in base a soglie legate a questi, è ovvio che l’algoritmo mi dirà che il maggior numero di omicidi si verificherà fuori dal centro.

Ma la stessa considerazione si può applicare a qualsiasi ambito, business compreso. I Big Data sono una questione di qualità, più che di quantità. Per cui, finché non avrò dati incrociati da più fonti e non scriverò l’algoritmo con tutta l’onestà intellettuale necessaria, difficilmente andrò lontano.

Controllare l’integrità dei dati, rivedere la definizione delle soglie, impegnarsi per essere accurati, tenere conto della possibilità che l’algoritmo, per quanto ben costruito, possa sbagliare sono le ricette per evitare di fidarsi ciecamente dei Big Data e, invece, saperli sfruttare al meglio.

L’approccio di Miriade ai Big Data è estremamente pragmatico. Crediamo nell’open innovation e in un lavoro ben fatto. Se vuoi approfondirlo, visita la pagina dedicata o chiedici maggiori informazioni.

Image credit: TedTalk

Category:
  Miriade .
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