A cura di Dave Martin*

Per alcuni, il film Lei (Her) diretto da Spike Jonze, potrebbe apparire ridicolo. L’idea che un essere umano possa infatuarsi di una macchina è sicuramente pura fantascienza. Per altri, è quasi una visione distopica della relazione tra l’uomo con la tecnologia, spinta al limite.

Qualunque sia la vostra interpretazione, è certo che la relazione tra gli uomini e i dati sta diventando sempre più complessa. Il mio percorso in sociologia e informatica mi ha dimostrato come gran parte dei dati generati oggi riguardi gli esseri umani; ma in che cosa l’analisi dei Big Data può aiutarci nell’ottenere maggiori informazioni sull’essere umano e come si può intrecciare il mondo dei Big Data con quello umano?

Il Santo Graal Dei Data Analytics

 Oggi, i dati vengono utilizzati per migliorare le operazioni, aiutare come supporto alle decisioni e inventare servizi che siano in grado di rispondere ai bisogni in continua evoluzione dei consumatori.

 Qualcuno potrebbe fare notare che il “Sacro Graal” dei Data Analytics risieda nel comprendere e modellare il comportamento umano per predire accuratamente come cambierà, a seconda dell’alterazione irrimediabile delle variabili e delle circostanze che influiscono sul comportamento umano.

Ma è davvero possibile? Con il continuo incremento della condivisione delle informazioni riguardanti noi stessi, aumenta anche la quantità di dati utilizzati dal sistema per poter effettuare analisi migliori. Ma solo quando tutti i dati rilevanti saranno integrati e analizzati con il giusto livello di granularità, saremo in grado di avere una maggiore influenza sulle decisioni umane. Anche allora, tuttavia, conoscere quando o come intervenire per incoraggiare un particolare risultato sarà difficile.

 Le ricerche sui Big Data cercano ancora di rappresentare e influenzare il comportamento umano utilizzando i dati. Perché? È la natura di ogni ricerca – e noi vogliamo scoprire come sia possibile.

 Il nostro lavoro in Xerox consente ai clienti di avere un maggior controllo dell’informazione mantenendo la gestione dei fattori rilevanti per il business quotidiano e, in questo campo, ci ha portati a indagare diverse aree come:

·         Crowdsourcing. Attualmente, avere una chiara comprensione di come funziona il mercato del crowdsourcing (come Amazon Mechanical Turk) e i bisogni e comportamenti dei  lavoratori al suo interno è pressoché impossibile. Ma l’analisi dei dati generati da questo tipo di lavoro, permette di supportarli e di aiutarli a effettuare ricerche e prendere le giuste decisioni sui lavori che svolgono, comprendendone meglio il flusso.

·         Parcheggio Intelligente. Modificando il costo delle tariffe di parcheggio, sulla base di dati di traffico in tempo reale, le persone sono maggiormente incoraggiate a parcheggiare in modo da ridurre la congestione del traffico. Anche se le variazioni di prezzo sono guidate dalle analisi dei dati, il motivo del loro successo risiede nel fatto che le informazioni sono a disposizione dei conducenti, i quali possono conoscere i prezzi delle tariffe di parcheggio su strada direttamente dalle applicazioni Web o smartphone e prendere decisioni  consapevoli  su dove parcheggiare in base al costo.

·         Pendolarismo sostenibile. La raccolta delle informazioni generate dal traffico sulle strade a pedaggio, dai pedometri, e dalle biglietterie automatiche per analizzare il modo in cui le persone viaggiano è un valido strumento per suggerire soluzioni di trasporto migliori e alternative, invitandoci a camminare di più e ad usare di più la bicicletta per ridurre l’utilizzo delle automobili.

Utilizzati nel modo giusto, i data analytics semplificheranno le nostre decisioni e ridurranno alcune nostre frustrazioni nella vita di tutti i giorni. L’opportunità per noi è dunque quella di prendere possesso di queste capacità tecnologiche per prendere il controllo o essere consigliati ed aiutati nel prendere una decisione, ancora umana.

 Tuttavia, nonostante i Big Data possano influenzare e supportarci nelle nostre scelte, non ci forniscono una comprensione completa del perché effettivamente le persone prendano una determinata decisione.

 

Lost in translation

 Pensate alla quantità di dati che i social media raccolgono ogni giorno sulle nostre vite: ogni post, ogni commento, ogni azione. Eppure, anche qualcosa di semplice come i “mi piace” di Facebook non sono tutti uguali. Alcuni utenti mettono un like quasi per riflesso, altri dopo un più profondo apprezzamento di un post, altri possono essere relativi al rapporto che si ha con la persona che ha pubblicato il post, e non al contenuto di esso.

La stessa cosa vale per i messaggi: non tutti sono identici. Un post contenente informazioni preziose o che esprime i sentimenti di qualcuno a noi importante ci genera un maggiore impatto rispetto, per esempio, ai dubbi di un vostro collega su dove andare a pranzo.

L’analisi automatizzata dei social media, nonostante sia interessante e anche piuttosto sofisticata, produce una prospettiva che non riflette accuratamente la realtà, perché non è in grado di catturare le ricche esperienze umane interconnesse che si estendono sia online sia nel mondo reale. In alcuni casi, le conseguenze possono essere irrilevanti, moderatamente fastidiose in altri o possono avere un notevole impatto negativo su alcuni individui.

Leggi, Rifletti, Capisci

Questo non vuol dire che queste tecnologie non verranno ulteriormente sviluppate e migliorate. Ma l’analisi dei dati non arriverà ad essere in grado di leggere, riflettere e comprendere allo stesso livello di sensibilità degli esseri umani.

Il Customer Care è un esempio che dimostra questa lacuna. Le imprese vorrebbero convincere i clienti ad “auto-assistersi” sempre di più – e le prove di questa crescente tendenza sono evidenti nell’esistenza di soluzioni come internet banking, o l’e-commerce e la risoluzione dei problemi online.

Ma dobbiamo prestare molta attenzione a come le interazioni elettroniche funzionino, e come alcune di queste presentino interfacce di natura emozionale, piacevoli da usare, e con il giusto tipo di frasi.

Avere un’interfaccia che funziona in modo efficace e che sia in grado di rispondere alle vostre domande è un’ambizione molto ragionevole, ma la creazione di un’interfaccia in grado di captare perfettamente le emozioni e conversare con e come un essere umano sarà, credo, impossibile nella nostra vita.

Mantenere un lato umano

Con la continua implementazione dei processi di analisi dei Big Data, i computer diventeranno gli esperti assoluti di tutti quei compiti che riguardano calcoli, o che possono essere ricondotti a una serie di calcoli e operazioni.

Tuttavia, ritengo che, nonostante tutti gli incredibili vantaggi dei data analytics, i migliori interpreti dei comportamenti umani siano e rimangano gli umani, dato che le loro interazioni sociali spesso non possono essere ricondotte a dei meri dati o a semplici informazioni.

Vi siete mai ritrovati a urlare contro la tecnologia? Spesso capita di rispondere con rabbia e frustrazione contro i devices che non riescono a capirci. Sicuramente nel film Lei (Her), questa ricerca di comprensione è esplorata nei suoi dettagli, senza incontrare però una risoluzione.

 Spesso ci frustriamo anche con le persone. Ma la differenza tra la tecnologia e le persone sta nella potenziale comprensione. Se ci interessa, come persone, possiamo spesso trovare un modo per raggiungere un mutuo accordo.

 Incredibili scoperte sono fatte ogni giorno nei processi di analisi dei Big Data che dovrebbero essere messe a disposizione di tutti. Ma non dimentichiamoci che gli esseri umani e i computer hanno diverse capacità e abilità e valori che si completano a vicenda. Le nostre capacità umane in grado di creare empatia, apprezzare il senso estetico e riflettere sono alcuni dei nostri maggiori punti di forza, ma sono notoriamente problematici da praticare per una macchina.

 Gli analytics dei Big Data possono essere un meraviglioso strumento per noi, ma proprio perché strumenti, questi sono progettati per servire noi, non sostituirci. Spetta agli esseri umani decidere quando è opportuno ed etico utilizzarli.

*David Martin è un ricercatore etnografico nel gruppo di lavoro Work Practice Technology group al Centro di Ricerca Europeo di Xerox (XRCE) a Grenoble, in Francia. Il suo lavoro comporta l'impiego di tecniche etnografiche di studiare il lavoro e l'uso della tecnologia. Questi studi vengono utilizzati per capire l'impatto della tecnologia in contesti del mondo reale, per alimentare la progettazione di nuove applicazioni innovative e semplificare il modo in cui il lavoro viene svolto.

 

I Big Data dal volto umano ultima modifica: 2014-09-03T11:31:22+00:00 da Francesco Marino
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