Big Data: Introduzione e Impatto dell'ICT

Big Data: Primi Cenni

• A partire dagli anni '90, l'Information and Communications Technology (ICT) ha trasformato radicalmente abitudini e interazioni, estendendosi a settori come salute, e-commerce e social media.
• L'ICT ha inizialmente mirato all'utente, riducendo i tempi di attesa e personalizzando i servizi, per poi evolversi verso modelli predittivi e offerte su misura.
• Le ICT comprendono telecomunicazioni integrate (cablato e wireless), computer, tecnologie audio-video e software, facilitando la creazione, l'archiviazione e lo scambio di informazioni.
• Lo sviluppo delle ICT, specialmente dagli anni '90, è stato studiato in economia per il suo impatto su sviluppo, produttività e strutture organizzative.
• Le ICT, considerate "tecnologie di uso generale", presentano caratteristiche simili a precedenti rivoluzioni tecnologiche come l'adozione del vapore o dell'elettricità.
• Questi cambiamenti hanno promosso la nascita dei Big Data, segnando il passaggio da una società 4.0 orientata all'Information Technology ad una società 5.0 focalizzata sull'attore sociale e la sua relazione con la tecnologia.
• L'obiettivo è quello di porre l'individuo al centro del progresso economico e del benessere sociale, grazie al supporto delle ICT, riducendo le disuguaglianze.
• Siamo in un'era in cui le ICT sono viste sia come soluzione che come pericolo, richiedendo un'analisi attenta del passato per comprendere i rapidi cambiamenti negli stili di vita dovuti alle nuove tecnologie.
• La quantità di informazioni che generiamo online è un flusso costante, spesso inconsapevole, dai dati di spostamento agli acquisti tracciati con carte fedeltà.
• Gli individui interagiscono quotidianamente con i dati, volontariamente o meno, diventando co-produttori di informazioni.
• Questa vasta quantità di dati è conosciuta come Big Data, con sinonimi che variano a seconda della disciplina e della provenienza dei dati, come deep data, thick data o wide data.
• Lo stoccaggio e l'analisi di queste informazioni differiscono a seconda delle finalità del ricercatore/analista.
• Nonostante prassi standard per la ricerca e l'archiviazione dati, le innovazioni tecnologiche evolvono rapidamente, rendendo obsolete le forme algoritmiche e le analisi esistenti.
• La multidisciplinarità è essenziale in questo processo complesso e innovativo.

Cosa sono i Big Data

• I Big Data si distinguono dai dati comuni per ampiezza del volume, elevata velocità, varietà, esaustività, alta risoluzione, relazionalità e flessibilità.
• I Big Data comprendono sia grandi database amministrativi (OMS, Istat, Eurostat) sia le tracce digitali lasciate online, inclusi i self-tracked data raccolti tramite dispositivi portatili.
• La discussione si concentra su dati provenienti da social media come Twitter, Facebook e LinkedIn.
• Sui social, i post sono quantificabili in terabyte tramite API, sono veloci, relazionali e ad alto livello di eterogeneità.
• I post non sono pienamente volatili e non esaustivi, poiché limitati agli utenti registrati e soggetti a limiti di caratteri.
• La definizione descritta sopra è ampiamente accettata a livello scientifico interdisciplinare.
• Le definizioni di Big Data sono molteplici: alcune enfatizzano gli algoritmi, altre lo "stoccaggio" dei dati, altre la natura stessa dei dati, che varia a seconda degli interessi di studio.
• Oggetti di analisi includono video, post, "mi piace", condivisioni e simili.
• La tecnologia non è solo hardware e software, ma anche la raffinazione e l'utilizzo dei dati per migliorare il mondo.

Etica e Big Data

• I Big Data sono un argomento controverso, ma i punti cardine rimangono quattro: velocità, varietà, volume e incertezza dei dati.
• L'incertezza dei dati è strettamente legata alle questioni etiche.
• Gli aspetti etici sono connessi alla capacità predittiva derivante dall'elaborazione dei Big Data.
• È necessario valutare se l'uso dei Big Data limiti la libertà individuale o se ampli le possibilità decisionali.
• I Big Data possono essere visti come uno strumento analitico per prevedere eventi tramite l'analisi statistica.
• Bisogna capire se siamo in grado di gestire un'enorme quantità di informazioni senza rischiare di confondere rumore statistico con dati reali.
• Il passaggio dal web 2.0 al 3.0 (e oltre) e la moltitudine di dati possono disorientare l'utente.
• L'analisi dei Big Data crea una rottura con la metodologia di ricerca classica, eliminando l'idea di rappresentatività campionaria.
• L'uso dei Big Data solleva nuove domande sull'avalutatività della ricerca scientifica, con potenziali quesiti nuovi.
• La capacità di prevedere comportamenti e patologie potrebbe portare a interventi preventivi discriminatori.
• L'elaborazione dei Big Data si basa su correlazioni, non su nessi causali, indicando probabilità ma non certezze.

Etica, Privacy e Big Data

• La tutela della privacy è fondamentale nell'ambito delle attività legate ai Big Data, che includono usi commerciali, prevenzione frodi e previsioni future.
• Mentre una definizione multidisciplinare è ampiamente condivisa, in ambito giuridico le definizioni variano.
• Il Garante Europeo definisce i Big Data come "la pratica di combinare enormi volumi di informazioni provenienti da diverse fonti e di analizzarle, usando sofisticati algoritmi per informare le decisioni".
• L'OECD definisce l'analisi dei Big Data come un motore per la creazione di conoscenza e valore, incentivando nuovi prodotti, processi, modelli di business e rafforzando la competitività economica.
• L'economia digitale e l'analisi dei consumi sono strettamente legate ai Big Data, specialmente nel management dei social media.
• L'Unione Europea ha avviato strategie per promuovere una economia basata sui dati (data-driven economy) dal 2014.
• Un documento UE sottolinea come i dati siano il fulcro dell'economia e della società della conoscenza del futuro.
• La normativa sulla privacy si è evoluta con l'uso dei Big Data, culminando nel GDPR, che ha abrogato la Direttiva 95/46/CE.
• Il GDPR ribadisce la libera circolazione dei dati personali nell'Unione, senza restrizioni basate sulla protezione delle persone fisiche nel trattamento dei dati.