Da grandi dati derivano grandi responsabilità

di Enrica Borrelli

Immagino che come me avrete provato a digitare “big data” su Google e avrete trovato tante possibili applicazioni. Avrete trovato anche la definizione per cui i big data sono così tanti, di diverso tipo e arrivano così velocemente che gli strumenti convenzionali di calcolo non sono in grado di immagazzinarli, processarli e analizzarli.

bigdata1

Fonte
La difficoltà nel processare i big data è causata dalle cosiddette “three Vs”: Volume, Variety e Velocity ne costituiscono il problema principale. Alcune fonti aggiungono anche Veracity, poiché molti dati sono inutili o per alcuni scopi inattendibili. Per un riassunto vedi ad esempio qui
Il mio primo pensiero è stato: “quindi tutti ne parlano e nessuno sa usarli?” Pare che troveremo risposte nelle prossime lezioni, perciò soffermiamoci sulla possibilità dataci da Francesco Levantini di pensare ai big data in termini innanzitutto ontologici: come per ogni novità tecnologica, il loro valore dipenderà da come vorremo utilizzarli.

Partendo dal concetto di dato, siamo arrivati a capire il valore che esso può potenzialmente (ed effettivamente) assumere in relazione ad altri dati, senza che nessuno, analizzandolo, gli attribuisca quel valore. Se fino ai primi del ‘900 (prima di Gödel, di Heisenberg, di Bourbaki) si pensava che tutto fosse definibile tramite la relazione causa-effetto e che con l’osservazione e l’analisi si potesse giungere a conclusioni verificabili e certe, oggi si è capito che il controllo della totalità dei dati dell’universo non è la strada migliore da percorrere. Sempre più, all’analisi personale, preferiamo il processo di delega: anziché dare noi un valore a un dato, deleghiamo alla rete di dati la possibilità di darsi valore interreciproco. Questo valore può venir sfruttato a nostro piacimento, ma esiste come potenza a prescindere dall’utilizzo che vorremo farne.

Se la piccola Elisa deve scrivere un tema sulla libertà, delega a Yahoo Answers la ricerca dei temi migliori, ne sceglie dei pezzi e fa un collage, arrivando a scrivere un tema ricco di spunti e riflessioni (prima che arrivi il papà a farle cambiare tutto, ma anche questo è compreso nella teoria). I temi sulla famiglia esistono a prescindere dalla richiesta di Elisa, e sarà lei a decidere se sfruttare l’intelligenza collettiva di Yahoo Answers o meno.

Torniamo ai dati: se a ciascun dato associamo un bit informatico, possiamo immaginare i big data come una serie di bit collegati tra loro non solo a livello quantitativo, ma anche a livello qualitativo, come succede nella rete di relazioni umane.

Se la sfida matematica è trovare una macchina che replichi l’intelligenza collettiva umana, quella socio/politico/economica non è da meno: dalla società dell’informazione si potrebbe arrivare alla società della conoscenza, ossia, da un villaggio globale a un’agorà personale, dove non solo abbiamo tutti i dati del mondo a nostra disposizione, ma possiamo attivamente interagire con essi.

Senza scadere nella retorica della novità, vediamo come il passaggio all’ipertesto sia concepito come rivoluzionario persino dal Prof. Colombo e la forza dei big data si basa proprio su quella dell’ipertesto. Basta pensare a i mashup, le wiki, i social network, o l’antichissimo word of mouth ed è facile entusiasmarsi.

bigdata2Una cosa dobbiamo però tenere a mente: che da grandi dati derivano grandi responsabilità.

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