Letture per il finesettimana #3

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 2 ottobre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana leggiamo del colosso dei big data Palantir che sbarca a Wall Street, della proposta dell’India di un’unica sottoscrizione nazionale con le maggiori case editrici scientifiche, di promesse climatiche, di quanto è difficile denunciare le molestie sessuali nell’ambiente accademico, di quesiti matematici sul nostro personale rischio di contagio e dei venture capitalist che stanno investendo sui computer quantistici prima che questi siano pronti.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione )

1 Palantir technologies quotata a Wall Street
Palantir Technologies è una delle più note società di big data analytics al mondo, ma la sua fama reggerà la prova del mercato? Qualcuno ha dei dubbi: pur avendo una quotazione di mercato di 15,6 miliardi di dollari, nel 2019 ha perso soldi per il secondo anno consecutivo. Nata nel 2003 con l’obiettivo di raccogliere e analizzare dati per individuare reti criminali, in particolare terroristiche, è diventata nel tempo uno dei principali fornitori di servizi informatici delle agenzie di intelligence statunitensi. [New York Magazine]

2 L’India vuole rendere accessibile gratuitamente a tutti la letteratura scientifica
Il governo indiano vuole negoziare con i più grandi editori scientifici del mondo un abbonamento a livello nazionale, piuttosto che diversi accordi con le singole istituzioni che sarebbero utilizzabili solo dai ricercatori [Nature]

3 Promesse climatiche
×  Xi Jinping ha annunciato che la Cina intende raggiungere zero emissioni di anidride carbonica entro il 2060. Se mantenesse la promessa la temperatura globale aumenterebbe tra 0,2°C e 0,3°C in meno rispetto alle previsioni. Ma parla sul serio? Ci sono buoni motivi per credergli [Foreign Policy]
×  Alla vigilia della conferenza dell’ONU sulla biodiversità, i governi di 64 Paesi più l’Unione Europea si impegnano a intraprendere una serie di azioni per intervenire sulla perdita di biodiversità [Le Monde €]

4 Nessuno si appella al regolamento della National Academy of Sciences contro le molestie nell’università
La National Academy of Sciences denuncia che nessuno ha usato il sistema di segnalazione messo in atto lo scorso anno, anche se esistono ben noti molestatori sessuali in diverse università americane [Nature]

5 Qualche trucco matematico per leggere criticamente i dati sulla pandemia di COVID-19
Sono stata invitata a una festa in giardino a cui parteciperanno 20 persone. Nella nostra zona vengono trovati in media 1 caso positivo ogni 500 persone sottoposte a test randomicamente. So che interagirò da vicino con 5 persone, moderatamente da vicino con altre 5 e solo da lontano con gli altri 10 invitati. Qual è la probabilità che io venga infettata? Questi e altri piccoli quesiti matematici per interpretare i dati comunicati dalle istituzioni e per calcolare il nostro rischio personale di essere contagiati o di morire [Quanta Magazine]

6 La commercializzazione dei computer quantistici è cominciata prima che siano pronti
Quest’anno i fondi di venture capital hanno investito 495 milioni di dollari nel settore della computazione quantistica. Quasi il doppio rispetto allo scorso anno. Anche se le macchine esistenti sono ancora instabili e di piccola scala, c’è chi sta scommettendo che potrebbero già essere utilizzate dall’industria a patto di imparare a usarle. Per questo i finanziamenti non hanno raggiunto solo le startup che lavorano sull’hardware, ma anche quelle che si concentrano sullo sviluppo di software di diverso livello. La speranza è quella di ripercorrere la storia dei computer classici: la prima generazione era sufficientemente semplice da usare, tanto che la loro commercializzazione ebbe successo e permise di finanziare lo sviluppo della seconda generazione [The Economist]

Algoritmi ingiusti

[pubblicato originariamente su Scienza in rete, 17 luglio 2017]

Pubblicità online, gestione del rischio finanziario, valutazione degli insegnanti delle scuole pubbliche, ranking delle università, sicurezza, giustizia, selezione del personale, organizzazione dei turni di lavoro, assicurazioni, campagna elettorale. Cos’hanno in comune queste attività? In ognuna di loro trova impiego uno tra i cosiddetti Weapons of math destruction, letteralmente “armi di distruzione matematica”, ma più propriamente “armi matematiche di distruzione di massa”, per rendere conto del riuscito gioco di parole che dà il titolo al secondo libro di Cathy O’Neil, pubblicato da Crown Publishing ad agosto del 2016, dal sottotitolo eloquente: “How big data increases inequality and threatens democracy”.

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Algoritmi per difenderci

[da Il Sole 24 Ore pagina 12, 24 Luglio 2016, Nòva24 Tech]

I nostri comportamenti, che siano telefonate al cellulare, acquisti online, o il modo di muoversi all’interno di un aeroporto, possono essere registrati e trasformati in dati. Sofisticati algoritmi, detti di machine learning, analizzano questi dati per costruire i nostri “profili”. Ma quanto sono affidabili? E che tipo di decisioni supportano?

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Prevedere la diffusione di malattie: il ruolo dei big data

Negli ultimi due post ho raccontato aspetti controversi sull’utilizzo dei big data. Ma ci sono molte altre situazioni in cui i dati possono fare la differenza. Una di queste è la previsione della diffusione di influenze o malattie infettive. Sono diversi i dati che possono essere impiegati in questo tipo di analisi: attività online (sia sui social media che sui motori di ricerca), traffico aereo in uscita dalle zone di focolaio iniziale, localizzazione degli habitat in cui proliferano i vettori dell’infezione. Questi strumenti possono essere di grande supporto alle autorità sanitarie, che per mappare la diffusione di una malattia possono fare affidamento solo sui casi già accertati.

La diffusione del virus Zika, dichiarato emergenza sanitaria dall’Organizzazione Mondiale della Sanità, è stata studiata con tutti questi strumenti attraverso il coinvolgimento di società specializzate in analisi dei dati: l’americana Google e la canadese Blue Dot. Vediamo come.

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I meta dati che uccidono

Se il governo cinese pianifica di intensificare il controllo sui cittadini impugnando l’arma dei big data, gli Stati Uniti lo fanno già da molto tempo. In particolare ha avuto risonanza la notizia che la NSA, l’agenzia di intelligence statunitense, avrebbe basato una parte degli attacchi con droni condotti in Pakistan, responsabili di migliaia di vittime, sull’analisi del traffico telefonico mobile dei cittadini di quel paese.

Se quest’affermazione può destare in voi inquietudine, i dettagli su come questi dati siano stati utilizzati vi sconvolgeranno.

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Cina: big data per prevenire il crimine

Ricordate il film Minority Report in cui il sistema Precrimine permetteva di sventare gli omicidi prima che venissero commessi nella Washington del 2054? Ecco, la Cina si prepara a un’operazione simile sfruttando i dati sull’attività online, le telefonate, i conti correnti bancari, il livello dei consumi dei suoi cittadini. L’obiettivo è quello di stanare i sovversivi prima che compiano attività di sabotaggio verso il partito comunista cinese. A realizzare questa impresa, che comporterà l’archiviazione e l’analisi di un’enorme quantità di dati, sarà la società di telecomunicazioni China Technology. Il parlamento ha già preparato il campo a questo programma di sorveglianza, promulgando, il primo gennaio scorso, una legge che priva di qualsiasi diritto di privacy.

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