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Cosa sono i big data? Sensori, tempistiche e pubblicità: come esserne consapevoli

Abbiamo tutti provato la strana sensazione che “il web ci spiasse” (il che è tendenzialmente vero) e che “sia in grado di predire le nostre intenzioni” (il che è tendenzialmente falso, ma ci prova).

Scorrendo il nostro social preferito ci viene proposta la marca di shampoo che ci siamo fermati ad osservare davanti allo scaffale del supermercato; vediamo la pubblicità dell’auto della quale abbiamo parlato il giorno prima con un amico, oppure ci viene proposto un investimento, “guarda caso”, esattamente nel fondo al quale eravamo interessati.

Coincidenze? Assolutamente no. Lo sanno bene i principali, giganteschi network di advertising, che sono da tempo interessati a carpire i segreti del comportamento umano per massimizzare l’efficacia dei loro prodotti, quindi i loro profitti.

Facciamo un passo indietro per capire di cosa stiamo parlando. Quando si parla di Big Data, solitamente... non si sta parlando di Big Data.

Solitamente ci si riferisce alle capacità di predizione dei modelli di apprendimento artificiale, supervisionato o meno, i quali vengono addestrati a riconoscere pattern ricorrenti su una enorme mole di dati eterogenei.

Non sono i dati che contano in questo caso ma la loro analisi e le relazioni che siamo in grado di “vedere” tra di loro. Ora lo spiego in italiano.

Ogni persona nella vita tiene una serie di comportamenti conseguenti alla sua personalità, alla sua fisiologia, allo status sociale, economico, psicologico; legati al posto ed al momento in cui si trova nel mondo ed alle sue esperienze personali.

Compriamo auto, discutiamo con altre persone in rete, guardiamo la partita della nostra squadra preferita e cambiamo pannolini. Ogni nostra azione è legata a mille (magari: molte di più, in realtà) altre scelte effettuate in precedenza.

Questa “linea di causa - effetto” è analizzabile, “retroingegnerizzabile” ed in alcuni casi, oggi, utilizzabile a fini predittivi, di marketing o altro (come vedremo tra poco).

Facciamo un esempio, semplificando all’inverosimile. Una persona alta 1.50m difficilmente si proporrà come giocatore di basket.

Tuttavia potrebbero esserci delle condizioni particolari (motivazione personale, casualità, “una squadra di basket composta da giocatori mediamente bassi disponibile in zona”) per le quali quella persona potrà essere interessata a diventare un giocatore di basket nonostante la sua fisicità non sia l’ottimale per quel gioco.

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È possibile analizzare tutte le variabili per predire le scelte di questa persona? Possiamo sapere con certezza se diventerà un giocatore di basket?

Assolutamente no, dovremmo avere computer grandi come pianeti per poter effettuare questa mole di calcoli mostruosamente complessa (anche se il calcolo quantistico, del quale parleremo in seguenti puntate di questa rubrica, potrebbe venirci incontro).

Ma proviamo ad affrontare il problema dal lato opposto: oggi la tecnologia in nostro possesso consente di raccogliere una quantità enorme (siamo nell’ordine degli zettabyte!) di dati eterogenei legati a quell’ambito ed analizzare strutture ricorrenti che ci aiutino a delineare correlazioni tra comportamenti e “predire” azioni possibili di un attore del sistema.

Tramite numerosi “sensori” distribuiti ed una capacità di calcolo ed analisi enorme grazie ai grandi data center che ormai affollano (e riscaldano) il pianeta è possibile tracciare delle linee comuni e scoprire che, per esempio, “il 79% delle persone alte tra 1.50m e 1.70m che acquista integratori e possiede un’auto utilitaria è interessata all’acquisto di biglietti per partite di basket, principalmente il venerdì”.

In questa maniera la pubblicità del vostro evento sportivo vi viene “incredibilmente” proposta al momento giusto. E magari viene fuori che il 63% di quelle persone gioca a basket, nonostante l’altezza.

E quando scorreranno il loro social preferito, troveranno una “incredibile” pubblicità della ASD più vicina che li invita ad iscriversi ai loro corsi.

Non è magia: è capacità di calcolo. I nuovi sistemi di analisi (hardware e software) hanno raggiunto una capacità computazionale tale da poter mettere in relazione fatti apparentemente non correlati per trarne conclusioni verosimili.

La quantità enorme di “sensori” in circolazione (dai social alle telecamere) consente di raccogliere ed elaborare spaventose quantità di dati che possono tornare utili per fare analisi predittive in ogni contesto.

Ecco così che nascono sistemi analitici e predittivi applicati al trading, al diffondersi di focolai pandemici, all’advertising e grazie allo studio in realtime del sentiment sui social vengono effettuate proposte di legge e discorsi pubblici adattando ogni singola parola alle reazioni dell’elettorato.

Oggi, grazie ai big data, è possibile generare automaticamente sistemi di sconto sulla base degli interessi dei possibili acquirenti; rimodulare un portfolio di asset in tempo reale; prevenire attacchi informatici; comprendere i cambiamenti climatici; rimodulare il traffico cittadino in realtime e via dicendo.

Si tratta di uno strumento potentissimo al quale siamo soggetti e che siamo tenuti a capire, poiché già da tempo modella le nostre esistenze quotidiane: possiamo scegliere se essere consapevoli ed attivi comprendendone le dinamiche o subirne passivamente l’inevitabile effetto, guidato dalla mano di chi detiene oggi il dominio dell’informazione.

Di Yuri Refolo, sviluppatore Software
(Riproduzione riservata)

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