Cosa ce ne facciamo di tutti questi big data?

L’esistenza di un insieme di dati ti fa sentire meglio? Ti fa sentire più soddisfatto? Se è così, forse non li hai interpretati nel modo corretto. In una conferenza incredibilmente toccante, Susan Etlinger ci spiega perché, a causa del numero crescente di dati che riceviamo, è necessario approfondire le nostre capacità di analisi critica. La risposta è che non dobbiamo fermarci al semplice computo delle cose, ma dobbiamo incominciare a comprenderne anche il significato.

La tecnologia ci ha dato davvero tanto:

l'atterraggio sulla luna, Internet,

l'abilità di sequenziare
il genoma umano.

Ma allo stesso tempo fa leva
sulle nostre paure più profonde.

Una trentina di anni fa,

il critico culturale
Neil Postman scrisse un libro

intitolato "Divertirsi da Morire"

che mostra molto bene
questa condizione.

Postman affermava, confrontando
le visioni distopiche

di George Orwell e Aldous Huxley.

Affermava che Orwell
temeva che saremmo diventati

una cultura schiavizzata.

Huxley temeva che saremmo diventati
una cultura banale.

Orwell temeva che la verità
ci sarebbe stata nascosta,

e Huxley temeva che saremmo annegati

nel mare della noncuranza.

In poche parole,
non ci resta che scegliere

tra essere osservati dal Grande Fratello

oppure guardare il Grande Fratello.

(Risate)

Ma non deve essere per forza così.

Non siamo consumatori passivi
di dati e tecnologia.

Scegliamo noi il ruolo
che hanno nella nostra vita,

e il modo in cui assumono un significato,

ma per fare ciò

dobbiamo prestare la stessa attenzione
sia al modo in cui pensiamo

sia al modo in cui codifichiamo.

Dobbiamo porci delle domande,
domande difficili,

per andare oltre
al computo delle cose,

e iniziare a comprenderle.

Siamo costantemente bombardati da notizie

sulla quantità di dati
che esistono nel mondo,

ma quando si parla di big data

e della sfida
di riuscire ad interpretarli,

la dimensione non è tutto.

È importante anche conoscere
la velocità a cui si muovono

e le diverse tipologie di dati esistenti,

e questi sono solo alcuni degli esempi:

immagini,

testi,

video,

audio.

Ciò che unisce
questa moltitudine di dati eterogenei

è il fatto
che siano stati tutti creati dall'uomo

e che necessitano un contesto.

C'è un gruppo di data scientist

dell'Università dell'Illinois a Chicago,

chiamato
Health Media Collaboratory,

che ha collaborato con il Centro
per la Prevenzione delle Malattie

per comprendere meglio

come le persone
parlano di smettere di fumare,

come parlano delle sigarette elettroniche,

e di ciò che possono fare collettivamente

per aiutarli a smettere di fumare.

La cosa interessante è
che se si vuole comprendere

come le persone parlano del fumo,

bisogna prima comprendere

cosa intendono quando
parlano del concetto di "fumare".

Su Twitter ci sono
quattro categorie principali:

numero uno, fumare sigarette;

numero due, fumare marijuana;

numero tre, costolette fumanti;

e numero quattro, donne calde fumanti.

(Risate)

Quindi bisogna riflettere bene

su come le persone
parlano delle sigarette elettroniche.

Ci sono tantissimi modi diversi

che le persone usano,
e come potete vedere nella diapositiva

è una query alquanto complessa.

Tutto questo ci fa ricordare

che il linguaggio è creato dalle persone,

e le persone sono disordinate
e complesse,

usano metafore, slang e dialetti

e lo fanno ventiquattro ore
su ventiquattro, in tante lingue,

e non appena se ne accorgono,
cambiano atteggiamento.

Così fanno le pubblicità del Centro
per la Prevenzione delle Malattie,

quelle campagne televisive
in cui si vede una donna

con un buco in gola, molto esplicite

e molto scioccanti,

Influiscono davvero

sul fatto che la gente smetta di fumare?

L'Health Media Collaboratory,
pur rispettando il limite dei suoi dati,

ha comunque potuto concludere

che quelle campagne,
probabilmente le avrete viste,

hanno l'effetto
di far precipitare la gente

in un processo durissimo

che potrebbe avere un impatto
nel loro futuro comportamento.

Ciò che più ho ammirato
e apprezzato di questo progetto

oltre al fatto e incluso il fatto

che si basa sui bisogni reali dell'uomo,

è il fatto che rappresenti
un fantastico esempio di coraggio

alla faccia di un mare di irrilevanza.

Quindi non sono solo i big data a causare

sfide di interpretazione,
perché, diciamoci la verità,

noi esseri umani abbiamo
alle nostre spalle una lunga storia

di dati di qualsiasi dimensione,
non importa se piccoli,

presi e messi in disordine.

Forse vi ricorderete che, tanti anni fa,

l'ex Presidente Ronald Reagan

fu molto criticato per aver affermato

che i fatti sono argomenti stupidi.

Siamo sinceri,
sarà stato certamente un lapsus.

In realtà intendeva
citare la difesa di John Adams

dei soldati britannici
al processo per il massacro di Boston

il quale affermava che
i fatti erano argomenti testardi.

Personalmente ritengo che ci fosse

un fondo di saggezza accidentale
in ciò che affermò,

perché i fatti sono argomenti testardi,

ma a volte sono anche argomenti stupidi.

Voglio raccontarvi una storia personale

per farvi capire perché
tutto questo significa molto per me.

Ho bisogno di respirare a fondo.

All'età di due anni, a mio figlio Isaac

fu diagnosticata una forma di autismo.

Era un ragazzino così felice,

sorridente, amorevole e affettuoso,

ma i parametri
di valutazione del suo sviluppo

che valutano valori come
il numero di parole,

che in quel momento era pari a zero,

gesti comunicativi
e contatto visivo minimo,

lo posizionavano al livello di sviluppo

di un neonato di nove mesi.

La diagnosi, sulla carta, era corretta,

ma non raccontava tutta la verità.

Un anno e mezzo più tardi,

quando aveva quasi quattro anni,

un giorno lo trovai davanti al computer

che cercava su Google immagini di donne,

scritto "d-o-n-e".

E feci quello che ogni
genitore ossessionato avrebbe fatto,

Cioè premere
subito il pulsante "indietro"

per vedere cos'altro avesse cercato.

E in quest'ordine c'erano: uomini,

scuola, autobus e computer.

E rimasi stupita,

perché non sapevamo
che sapesse scrivere,

e tantomeno leggere, così gli chiesi:

"Isaac, come sei riuscito a fare questo?"

E lui, guardandomi molto serio, mi disse:

"Scrivendo nella scatola".

Stava cercando di imparare
da solo a comunicare,

ma noi stavamo
cercando nel posto sbagliato.

Questo è ciò che accade
quando le valutazioni

e le analisi sopravvalutano
il sistema di misura,

in questo caso, la comunicazione verbale,

e sottovalutano altri parametri

come la capacità 
di risoluzione dei problemi.

Per Isaac era difficile comunicare,

allora ha cercato un modo

di scoprire ciò
che aveva bisogno di sapere.

Se ci pensate, tutto questo ha senso,

perché formulare una domanda

è un processo davvero complesso,

ma lui è riuscito
ad arrivare a quello che voleva

inserendo una parola
nella finestra di ricerca.

Questo piccolo momento

ha avuto un impatto
molto profondo su di me

e sulla nostra famiglia

perché ci ha aiutato
a cambiare i parametri di riferimento,

per capire meglio
cosa passava per la sua testa,

e a preoccuparci un po' meno,
apprezzando di più,

la sua ingegnosità.

I fatti sono argomenti stupidi.

E c'è il rischio che vengano usati

in modo scorretto.

Ho un'amica ricercatrice,
Emily Willingham,

che non molto tempo fa
ha scritto un articolo per Forbes

intitolato "Le 10 cose più strane

associate all'autismo".

È una lista piuttosto lunga.

Internet è il colpevole di tutto, vero?

E ovviamente le madri.

Tra l'altro, non è tutto,

ce ne sono diverse
nella categoria "madre".

Come potete vedere, è una lista
piuttosto ricca e interessante.

Personalmente, la mia preferita

è rimanere incinta
vicino alle autostrade".

Anche l'ultima è interessante,

perché, di fatto,
il termine "madre frigorifero"

fu usata come ipotesi originale
per spiegare la causa dell'autismo,

indicando una persona
fredda e incapace di amare.

A questo punto starete pensando:

"D'accordo, Susan, abbiamo capito,

puoi prendere i dati
e dar loro un significato".

Ed è vero, è del tutto vero, ma la sfida

è che abbiamo questa opportunità

di provare a ricavarne
un significato noi stessi,

perché, onestamente, i dati non creano
significati. Siamo noi a farlo.

Quindi,
come persone d'affari, consumatori,

pazienti e cittadini,

ritengo che abbiamo la responsabilità

di passare più tempo

a concentrarci sulle nostre capacità
di pensiero critico.

Perché?

Perché in questo momento storico,
come abbiamo sentito più volte,

siamo in grado di analizzare
Exabyte di dati alla velocità della luce,

e corriamo il rischio
di prendere decisioni sbagliate

molto più velocemente, efficientemente,

e con un impatto molto più forte
che in passato.

Splendido, vero?

Ciò che dobbiamo fare, quindi,

è dedicare un po' più di tempo
a cose come gli studi umanistici,

la sociologia e le scienze sociali,
la retorica, la filosofia, l'etica,

perché ci danno un contesto,

che, abbiamo visto,
è molto importante

per comprendere i big data e perché

ci aiutano ad usare meglio
il nostro pensiero critico.

Perché, dopo tutto,
se siamo in grado di individuare

un problema in un ragionamento,
non ci importa tanto

se viene espresso con parole o numeri.

Questo vuol dire

che dobbiamo imparare ad individuare
questi pregiudizi

e false correlazioni,

e dobbiamo essere in grado
di individuare da lontano

un semplice appello emotivo,

perché qualcosa
che succede dopo qualcos'altro,

non vuol dire per forza
che ne sia una conseguenza.

Se mi permettete di fare

la secchiona per un momento,

i romani lo chiamavano
"post hoc ergo propter hoc",

"dopo di ciò, quindi a causa di ciò".

Questo implica mettere in discussione
discipline come la demografia.

Perché? Perché si basano su deduzioni

su chi siamo, sul nostro sesso,

sulla nostra età e su dove viviamo

in opposizione ai dati
su chi siamo e a cosa pensiamo veramente.

Avendo questi dati,

dobbiamo trattarli
con controlli della privacy appropriati

e con l'autorizzazione dei consumatori,

e dobbiamo, inoltre, essere chiari

riguardo le nostre ipotesi,

le metodologie che utilizziamo,

e la nostra fiducia sul risultato.

Come diceva
la mia professoressa di algebra,

dovete scrivere i passaggi,

perché se non so
quali passaggi avete seguito,

non posso sapere
quelli che non avete seguito,

e se non so che domande vi siete fatti,

non posso sapere
che domande non vi siete fatti.

Questo vuol dire che dobbiamo
porci la domanda più difficile di tutte:

i big data ci mostrano
davvero tutto questo

o è il risultato che ci fa sentire
più soddisfatti e a nostro agio?

Così l'Health Media Collaboratory,

alla fine del progetto ha potuto
concludere che l'87 per cento dei tweet

riguardanti quelle campagne
esplicite e scioccanti

contro il fumo suscitavano paura,

ma hanno potuto concludere

che facessero realmente
smettere di fumare?

No. È scienza, non magia.

Quindi, se dovessimo liberare

il potere dei dati,

non dovremo credere ciecamente

alla visione di Orwell
di un futuro totalitario,

o a quella di Huxley
di un futuro banale,

o qualche terribile cocktail di entrambi.

Ciò che dobbiamo fare

è trattare il pensiero critico
con rispetto

e ispirarci ad esempi

come quello
dell'Health Media Collaboratory,

e come dicono i supereroi nei film,

usiamo i nostri poteri per fare del bene.

Grazie.

(Applausi)