Dataknightmare: Il Lato Oscuro Della Società Dei Dati

A parole nessuno vuole controllare la rete. Eppure l'industria del copyright, la politica e i giganti di Internet si muovono tutti in quella direzione --ovviamente per proteggere gli innocenti. Cosa c'è veramente in gioco?

Chi è Cambridge analytica? Possibile che suoi i Big Data permettano di influenzare perfino il nostro voto? È un messaggio che al marketing piace vendere e ai clienti piace sentire. Ma la verità è sempre più complessa...

Mark Zuckerberg ha deciso: Facebook è così grande che deve essere il mondo a fare parte di Facebook, non più non il contrario. E quindi tutti noi dobbiamo non solo pagargli l'affitto dandogli gratis tutti i nostri dati, ma dobbiamo riconoscerlo come Imperatore e vivere secondo le sue regole.

Come nella vecchia barzelletta, se l'algoritmo va bene guadagno io, se va male paghi tu.E se non fosse abbastanza farsesco, c'entra anche Trenitalia.

IBM dice che fra cinque anni il Machine Learning e l'analisi del testo permetteranno di prevedere e diagnosticare malattie mentali e neurologiche come depressione, psicosi, schizofrenia, Parkinson, Alzheimer e Huntington. Pare che già oggi 300 parole siano sufficienti a stabilire la probabilità di psicosi in utenti a rischio. Siamo sicuri che sia una buona idea, considerate le pressioni che storicamente hanno sempre giocato a favore di un uso politico delle diagnosi psichiatriche? Al prossimo G7 di Taormina al tavolo dei Grandi siederanno per la prima volta i CEO di Amazon, Apple, Google, Facebook e (forse Huawei). A parte l'ironia di vedere un CEO cinese ma non la Cina, questo significa che stiamo riconoscendo ai giganti dell'high tech un potere politico che scavalca il ruolo dei parlamenti. Che cosa potrebbe andare storto?

che siano Analytics, Big Data o Machine Learning, il mercato è uno solo: quello dei falsi positivi: quando l'economia premia chi sbaglia di più.

Dice Forbes che negli USA un'assicurazione fa mining di dati sanitari per sviluppare un test "accurato all'85%". Lo fa per curare la "prima causa di morte accidentale negli USA". Bravi, bene.Peccato che la "prima causa" sia in effetti la 10ma, stando ai dati reali, e che una "accuratezza" dell'85% significa che solo il 38,63% delle persone positive al test avranno veramente la caratteristica ricercata.Benevenuti nel business che gioca con i dati, dove i data scientist fanno statistica inferenziale, i loro manager guardano un estratto in Excel e il CdA decide sulla base di un PowerPoint.

Nel gran bailamme riguardo a fake news e hate speech qualcuno, come al solito, suggerisce che "l'anonimato in rete" sia la causa da rimuovere: un punto di vista provinciale e ingenuo (postulando la buona fede), come credere che le persone non delinquano perché c'è la polizia. Peccato che in rete il vero anonimato non esista, e quel poco che c'è sia socialmente molto utile.

Il 2016 si era chiuso bene con la sentenza della Corte Europea di Giustizia che stabiliva l'illegalità della raccolta e conservazione indiscriminata di dati da parte dei Governi. Come reagiranno i Governi? Il 2017 invece si apre all'insegna delle fake news, ossia l'ennesima campagna di propaganda per demonizzare (e in fin dei conti censurare) Internet

Natale è tempo di belle storie. Invece di quelle tradizionali tutta melassa, una storia vera (e ancora in corso) che aiuta a digerire e a evacuare gli eccessi delle feste.

Avete provato predictiveworld.watchdogs.com? Legge i vostri like di facebook e stima quanta birra bevete in una settimana. E c'è chi paga per saperlo. Se non vi basta, che ne pensate invece di Numer.ai, la nuova scintillante startup fintech che fa crowdsourcing di modelli predittivi, paga solo quelli che rendono e per di più li paga due spicci? Benvenuti al lato oscuro della società dei dati.

Rule 41 e Snooper's Charter (al secolo Investigatory Powers Act), altri due chiodi nella bara dei diritti civili in UK e USA

DataKnightmare 1x09: 10 domande sul "coding alla ministra Giannini

Siamo immersi nei dati, che male c'è a usarli? Tanto male, specie se usi i dati per dire qualcosa che non c'entra con loro. Come per esempio quando usi i post di Facebook per valutare il rischio creditizio, o usi i gusti musicali come indicatori comportamentali.Oggi gli algoritmi non hanno contrappesi: se sbagliano ci rimette solo chi ne subisce le decisioni sbagliate. DataKnightmare spiega perché troppa leggerezza quando si lavora con i dati è come sparare a canne mozze in piazza sperando di beccare qualche cattivo, sapendo che comunque conta solo quante persone colpisci.

A diversi giorni di distanza dalla conclusione delle elezioni USA l'unica certezza è che le previsioni politiche hanno fallito e non resta che cercare un responsabilie: i bigdata? gli algoritmi? i social?

Oggi in DataKnightmare, Walter Vannini ci racconta di come una compagnia di assicurazioni ha deciso di fare sconti sulle polizze auto semplicemente analizzando il profilo Facebook di una persona. Continua il nostro viaggio nel lato oscuro della società dei dati.

La Cancelliera Merkel alza la voce contro Google e Facebook che "distorcono la percezione della realtà".Gli algoritmi basati sul social mining.

Smartphone e assistenti digitali: sempre accesi, sempre con noi. Sempre al servizio, ma di chi?

Chi è che si occuperà della digitalizzazione della pubblica amministrazione italiana? Con quali modalità?

Come si usa la tecnologia per nascondrsi ed evitare le responsabilità, se sei un pubblico amministratore? Il caso da manuale dell'Ospedale Unico della Provincia di Pesaro-Urbino