Letture per il finesettimana #42

Buon sabato,
questa settimana parliamo di armi e violenza, della prima mappa dettagliata dell’interno di Marte, di come la provenienza geografica viene tenuta in considerazione negli algoritmi sanitari, di big data nei paesi a basso e medio reddito, del database di strutture tridimensionali di proteine pubblicato dalla società londinese DeepMind e diamo gli ultimi aggiornamenti su Covid-19.
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1 Dal 2019 negli Stati Uniti 25 milioni di dollari all’anno per la ricerca sulla violenza collegata alle armi da fuoco
Le armi da fuoco sono tra le prime 20 cause di morte negli Stati Uniti. Due terzi delle morti causate dalle armi da fuoco sono suicidi. Eppure, tra il 1996 al 2019 le due maggiori agenzie di salute pubblica, NIH e CDC, avevano visto quasi azzerarsi il budget dedicato alla ricerca su questo tema. La strage alla scuola elementare Sandy Hook in Connecticut nel 2012, dove persero la vita venti bambini sei insegnanti, cambiò le cose e il Congresso cominciò a lavorare per ripristinare i fondi. Come risultato negli ultimi due anni NIH e CDC hanno avuto un budget di 12,5 milioni di dollari ciascuno per finanziare ricerche sull’impatto che le politiche di controllo delle armi potrebbero avere sul numero di morti e incidenti non fatali e anche per raccogliere più statistiche. Ad aprile il presidente Biden ha chiesto che questi fondi vengano raddoppiati [Nature]

2 La prima mappa dettagliata della struttura interna di Marte
In tre articoli pubblicati giovedì sulla rivista Science il gruppo di ricercatori del Seismic Experiment for Interior Structures ha dettagliato come è stato possibile sfruttare i segnali sismici raccolti dalla missione InSight della NASA su Marte per dedurre la struttura interna del pianeta, che potrebbe dare informazioni importanti sulla sua nascita ed evoluzione. La prima osservazione importante ha riguardato il nucleo, che ha dimensioni maggiori di quelle stimate finora e simili a quello della Terra. Appare però molto meno denso e dunque i ricercatori ipotizzano che contenga anche un’importante frazione di elementi chimici leggeri. Questo potrebbe suggerire che Marte si sia formato a grande distanza dal Sole e prima della Terra. La seconda osservazione importante riguarda invece il mantello di Marte, lo strato tra il nucleo e la parte più esterna (la crosta). Il mantello marziano sarebbe infatti più sottile di quanto si pensava e mancherebbe di una parte isolante costituita da un minerale chiamato bridgmanite. Questo potrebbe spiegare il rapido raffreddamento del pianeta e lo spegnimento del suo campo magnetico, che ha lasciato Marte senza protezione dalla radiazione ionizzante che proviene dallo spazio [Le Monde]

3 Come si considera l’origine geografica dei pazienti negli algoritmi sanitari?
Sono ormai diversi gli algoritmi impiegati in ambito sanitario che tengono conto dell’origine geografica dei pazienti. Un esempio è il sistema messo a punto da un gruppo di pediatri dell’Università di Pittsburgh che aiuta i medici a decidere se è opportuno prelevare con un catetere un campione di urina in bambini sotto i due anni per diagnosticare infezioni del tratto urinario. La procedura è fastidiosa e queste infezioni sono relativamente rare. L’algoritmo calcola la probabilità di una simile infezione in base a una serie di dati, tra cui la temperatura corporea, il sesso e anche il colore della pelle. Studi precedenti hanno infatti mostrato che i bambini neri incorrono in questa patologia meno frequentemente di quelli bianchi. Tuttavia, nell’ultimo anno si è aperto un dibattito su quale sia il modo migliore per includere l’origine geografica dei pazienti in questi algoritmi. Il rischio è infatti quello di aumentare le disuguaglianze tra bianchi e neri nell’accesso alle cure [Science]

4 I paesi a basso e medio reddito non hanno gli strumenti di analisi dei big data. Ecco come recuperare
La capacità di raccogliere e apprendere da grandi quantità di dati è stato uno dei principali motori dell’innovazione negli ultimi decenni. Tuttavia, la capacità di selezionare dati significativi, ricavarne informazioni e trasformare tali informazioni in interventi efficaci non è distribuita uniformemente in tutto il mondo. Dal 2012 il Laboratory for Interdisciplinary Statistical Analysis della University of Colorado Boulder ha costruito una rete di laboratori di statistica in oltre dieci paesi in via di sviluppo, tra cui Nigeria, Brasile, Etiopia, Gana, Pakistan, Kenya. Si tratta di centri accademici che formano giovani ricercatori a collaborare su progetti locali [The Conversation]

5 DeepMind ha pubblicato la struttura di oltre 350 000 proteine, 250 000 erano finora sconosciute
Dopo aver pubblicato, la scorsa settimana, i dettagli dell’algoritmo che aveva vinto la competizione CASP14 a dicembre scorso, insieme al codice, giovedì la società londinese ha condiviso un archivio contenente la forma tridimensionale di 350 000 proteine, tutte le proteine espresse dal genoma umano e da altri 20 organismi viventi, tra cui il topo, il moscerino della frutta e il batterio Escherichia Coli. 250 000 di queste strutture non erano finora state misurate sperimentalmente. Al cuore dell’algoritmo di DeepMind, chiamato AlphaFold2, c’è una rete neurale profonda. La condivisione di questi risultati, e la possibilità di prevedere in poche ore nuove strutture su richiesta, promette di rivoluzionare il campo della ricerca biomedica [The New York Times]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  Il carico virale delle persone infettate con la variante Delta è circa 1 000 volte quello di chi si infettava con il virus originale, ecco perché è così trasmissibile [Nature]
×  Due dosi di vaccino, AstraZeneca e Pfizer-BioNTech, sono altamente efficaci anche contro la Delta. Questi i risultati di uno studio condotto da Public Health England [The New England Journal of Medicine]
×  Le infezioni postvaccinali sono rare ma possibili, e aumentano con l’incidenza del contagio e con la copertura vaccinale [The New York Times]
×  La app per il tracciamento digitale dei contatti è molto utilizzata nel Regno Unito. Ora pare che ci siano un milione e mezzo di cittadini in isolamento perché entrati in contatto con un caso positivo [The Guardian]
×  Chi non si vaccina non è necessariamente antivaccinista [The Atlantic]
×  L’incidenza del contagio in Italia nella settimana tra il 16 e il 22 luglio è raddoppiata rispetto a quella della settimana precedente, raggiungendo 41 nuovi casi diagnosticati ogni 100 000 abitanti. Sardegna (83), Lazio e Veneto (69) sono sopra la soglia di 50 ogni 100 000 abitanti ma non passano in zona gialla per via delle nuove regole introdotte questa settimana che richiedono anche che almeno uno dei tassi di occupazione dei reparti ordinari e intensivi siano sopra le soglie critiche fissate a 15% e 10%, rispettivamente [Ministero della Salute]
×  L’indice di riproduzione netta del contagio è a 1,26 (range 0,96– 1,62), aumenta la prevalenza della variante Delta che è ora dominante nel paese (la prossima settimana arriveranno i risultati dell’indagine rapida condotta questa settimana) [Istituto Superiore di Sanità]
×  Nel frattempo, il Governo ha deciso che dal 6 agosto in Italia sarà richiesto di esibire un certificato digitale per consumare al tavolo in bar e ristoranti ed entrare in musei, stadi e teatri. Il certificato si ottiene con una singola dose di vaccino, un test negativo nelle 48 ore precedenti o la guarigione da Covid-19 nei sei mesi precedenti [The Guardian]

Gli effetti del ciclo mestruale svelati dai big data

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 5 febbraio 2021]

Se Homo sapiens ha trovato mille espedienti per proteggersi dal freddo, dalla fame, dalla malattia o dagli incerti della natura, se ha saputo esplorare e colonizzare tutte le terre, viaggiare nell’universo e inventare armi sofisticate per uccidere i suoi simili, è inevitabile constatare che le mestruazioni pertengono ancora all’irrazionale. Nonostante la sua banalità, il ciclo resta un fenomeno misterioso, circondato da leggende, superstizioni, reticenze e stereotipi la cui persistenza non può che stupire. Che provengano dalla mitologia, dalla religione o dalla medicina, continuano a permeare le mentalità tanto da ripercuotersi sulla salute e sul benessere delle donne in tutto il mondo.

Con queste parole la giornalista e scrittrice marsigliese Élise Thiébaut racconta nel libro “Questo è il mio sangue”, pubblicato da Einaudi nel 2018, l’ignoranza che esiste sul ciclo mestruale e come questa lasci spazio alle credenze, alla strumentalizzazione e allo stigma. Thiébaut sarebbe probabilmente molto contenta di sapere che questa settimana la prestigiosa rivista scientifica Nature Human Behaviour ha pubblicato un articolo che studia l’impatto del ciclo mestruale sull’umore, i comportamenti e alcuni parametri vitali, partendo da un grande database messo a disposizione dalla società BioWink GmbH che commercializza l’applicazione Clue per il tracciamento del ciclo mestruale. Colpisce infatti che un tema del genere finisca sulle pagine di una rivista non specializzata in salute femminile, ginecologia o psicologia. E, sinceramente, colpisce in senso positivo.

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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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