[section_title title=Cosa si nasconde dentro l’universo dei Big Data? – Parte due]
Ho lavorato in diversi settori e ci sono un milione di sfide abbastanza peculiari che dipendono più che altro dal settore di applicazione. Uno degli aspetti più complessi da valutare nei prossimi anni sarà la fusione tra informazione generata da essere umani e informazione generata da macchine, o Internet of Things.
Nei giorni scorsi ero a Berkeley a parlare con dei ricercatori che stanno cercando esattamente di capire come integrare questi dati. Ci sono ad esempio dei modelli con cui dall’analisi di sensori ambientali installati in casa o che derivano da dispositivi che indossi, si può arrivare a ricostruire modelli comportamentali, scelte di marketing, stati di salute o stati emotivi, se ti sei messo di recente in una relazione o meno, ecc. Inoltre i dati sono più affidabili perché nei nostri tweet e nei nostri commenti su Facebook selezioni e racconti una versione che vuoi di te. Invece con i dati crudi dei tuoi dispositivi è più difficile mentire. Puoi farti svariati selfie per far vedere che fai una vita movimentata, ma il GPS del tuo cellulare sa se sei stanziale in una singola città o meno.
Adesso sto lavorando ad un progetto di machine leraning con una banca italiana per creare la banca del futuro. La storia della tua carta di credito può raccontare delle cose assolutamente incredibili. Per esempio, sei un ragazzo fra i 20 e 30 anni e nel dettaglio delle tue spese hai una storia di hotel, attrezzature sportive o articoli elettronici. Ad un certo punto sulla tua carta di credito appare un acquisto in un negozio Prenatal. Ci vuole poco per capire che stai diventando padre e non puoi evitarlo. Puoi non scrivere su Facebook o Twitter che aspetti un figlio, ma il passeggino dovrai pur comprarlo. Il gestore della tua carta di credito sa che diventerai padre anche diversi mesi prima dei tuoi amici.
Le neuroscienze si stanno rivelando particolarmente interessanti da quando stanno diventando una branca sempre più quantitativa. La versione antica delle neuroscienze riguardava le scienze comportamentali, dove si facevano dei grandi studi di setup, domande-risposte, comportamenti in piccoli giochi. Invece adesso possiamo misurare le reazioni cerebrali con diverse tecnologie come l’elettrocardiogramma o la risonanza magnetica funzionale. Se sai di partecipare a uno studio, potresti comportarti non esattamente come ti comporteresti nella vita reale e l’esperimento potrebbe essere influenzato. Il tuo cervello invece reagisce in poche decine di millesimi di secondo e si riesce a registrare i dati prima ancora che tu possa bloccare l’istinto. Tuttavia ci sono due difficoltà. La prima è che il cervello è un organo complesso e per analizzarlo abbiamo bisogno di metodi numerici e di rappresentazioni piuttosto sofisticate. La seconda riguarda invece come comprendere quello che si ricava dall’analisi. Purtroppo non esistono ancora database tanto massivi da costruire inferenze statistiche sui dati delle neuroscienze, quindi per ricavare dati utili si cerca ad esempio di studiare le persone che hanno subito dei traumi in specifiche zone del cervello che possono aiutare a capire se quell’area è connessa ad un’azione.
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