[section_title title=Big data: la dittatura dei dati]
La nostra è una società che si sta “datificando”: le imprese e le grandi realtà economiche sono oggi in grado di gestire enormi quantità di dati grazie alla digitalizzazione, ma esiste ancora un lato oscuro , dipendente dall’“abuso” che gli uomini ne fanno, con tutti i rischi che derivano non tanto dalle minacce alla privacy quanto dalla capacità di predire i comportamenti umani fino ad annichilire la libera volontà delle persone. È questo quanto emerso da Udine 3D Forum, l’innovativa due-giorni organizzata all’interno del Future Forum 2013. A ribadire il concetto è stato Viktor Mayer-Shönberger, docente di Internet governance and regulation all’Università di Oxford e consulente del World Economic Forum e di numerose istituzioni e aziende, tra cui Microsoft. Secondo il suo parere i dati da gestire è descritta da tre concetti: “More”, “Messy” e Correlation”.
More. Significa che oggi, se vogliamo studiare un fenomeno, possiamo raccogliere e analizzare un quantitativo maggiore, più corposo di dati. Shönberger ha portato un esempio lampante. «Quando facciamo una foto, dobbiamo decidere prima di scattare quali dettagli mettere a fuoco, sapendo già che il resto risulterà sfuocato. È una scelta che dobbiamo compiere prima ed è immodificabile una volta che abbiamo scattato. Se usiamo invece una “LightField camera” (una fotocamera “plenottica”), invece, essa è in grado di registrare tutte le informazioni del campo visivo. Prima scattiamo, raccogliendo così tutti i dati dell’immagine inquadrata. E dopo, successivamente, possiamo scegliere quali particolari mettere a fuoco. Big data dà l’opportunità della fotocamera plenottica: la possibilità di raccogliere subito tutte le informazioni e poi decidere su quali concentrarsi e quali tenere in considerazione».
Messy. La seconda qualità è la “confusione”, perché evidentemente raccogliendo un’enorme mole di dati ci si può trovare in mezzo anche informazioni non pertinenti o scorrette. Ma la forza del Big Data sta proprio nella quantità. Sulle piccole quantità, bastano poche informazioni sbagliate per falsare il risultato, mentre sul big data sono praticamente ininfluenti.
Correlation: Il cervello umano è portato a ragionare in termini di causalità. E la ricerca di un nesso di causalità ci condiziona, perché «è confortante, rassicurante», ma spesso ci porta ad avere una visione distorta della realtà. I big data non ci aiutano a trovare connessioni causali, ma trovano correlazioni con metodo statistico, ci aiutano a identificare la realtà così com’è. Ciò che conta sono le correlazioni, dunque, non la causalità: non ci interessa sapere il perché si fanno certe scelte, ma ci interessa capire che scelte si fanno e come si correlano ad altre analoghe. Più dati raccogliamo più emergono correlazioni . L’analisi di big data evidenzia che è molto probabile che un fenomeno si verifichi, non perché si verifica, ma ciò è sufficiente per risolvere un problema specifico, con implicazioni in moltissimi campi, anche in quello della salute e della medicina.
I Big Data, ha detto Shönberger, causano poi uno spostamento del valore economico. Il valore è dato oggi dalla possibilità di riutilizzo multiplo dei dati. Tra i vari esempi portati dallo studioso quello di Rolls-Royce, che produce motori di jet. Si tratta ovviamente di motori dotati di innumerevoli sensori per monitorare il “comportamento” del motore a seconda delle condizioni cui è sottoposto. Rolls Royce in un singolo volo è in grado di registrare 5 gigabyte di dati. Una volta che il jet atterra, la società analizza la mole di dati fino ad arrivare alla “manutenzione predittiva”, ossia a capire che un pezzo si guasterà prima che ciò si verifichi davvero. Rolls Royce dunque non guadagna più tanto nella vendita dei motori, quando dai contratti delle manutenzioni: i big data hanno fatto spostare il valore dell’attività su un altro binario. Il riuso dei dati cambia dunque il lavoro, l’azione aziendale.
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