L'importanza di contestualizzare i dati.
La realtà è sempre filtrata attraverso una lente soggettiva, e questa verità non è meno significativa quando parliamo di dati (o di Big Data per usare la precisa denominazione anglofona). I dati, pur essendo spesso presentati come fatti oggettivi, incorrono nel rischio di essere fraintesi e quindi utilizzati per raggiungere conclusioni in antitesi con la realtà fattuale. In un contesto AI-Powered, come quello verso il quale ci stiamo proiettando, si potrebbe cadere nella trappola di considerare i dati come la verità ultima, una sorta di realtà immutabile. Tuttavia, questa è una falsa oggettività. I dati, per quanto accurati possano essere, sono sempre il prodotto di azioni singole e soggettive, ciascuna con il proprio contesto e con le proprie precomprensioni.
La Trappola della Selettività
Di seguito i dati che riguardano i crimini denunciati a Randomlandia, una ipotetica nazione sovrana. Negli ultimi 5 anni ha governato il partito Blu, salito al potere dopo ben 10 anni di governo continuato del partito Giallo.
Osservando questo grafico, sembra che il governo Blu abbia fatto un buon lavoro sul fronte della sicurezza, permettendo ai cittadini di vivere un periodo in cui il tasso di criminalità ha mostrato una tendenza al ribasso. Tuttavia, questa interpretazione omette un dettaglio cruciale: gli ultimi 5 anni hanno visto un picco di criminalità record per Randomlandia, diamo un'occhiata al grafico completo.
È facile cadere nella trappola della selettività. Basta scegliere il giusto intervallo di dati per portare gli utenti della statistica a concludere che le attuali politiche di sicurezza si siano dimostrate efficaci efficaci. Questa visione parziale e selettiva può portare a conclusioni fuorvianti, compromettendo la capacità di prendere decisioni informate e ponderate.
DataRooms: Un Alleato nella Comprensione dei Dati
Prendere decisioni informate basandosi sui dati implica inderogabilmente una comprensione adeguata del contesto. Qui entra in gioco la potenza dell'Intelligenza Artificiale. Per costruire le DataRooms Promezio, utilizziamo l'AI non solo come uno strumento di analisi dei dati, ma come un vero e proprio contestualizzatore. ChartNorris, il motore di analisi e visualizzazione delle DataRooms, comprende un meccanismo di validazione che minimizza il rischio di interpretazioni erronee dovute ad una selettività fuorviante, fornendo un quadro completo e dettagliato della realtà contestuale.
ChartNorris utilizza reti neurali dedicati per esaminare tutti i dati sotto molteplici angolazioni, fornendo una visualizzazione del range ritenuto più idoneo. Negli scenari che prevedono l'uso dell'analisi dati in processi decisionali critici, i sistemi autonomi possono essere accompagnati dalla supervisione di un data expert, che ne validerà le scelte.
Quando è possibile gestire l'intera filiera del dato, partendo dalla fase di raccolta, si può migliorare la qualità delle informazioni estratte assicurandosi che i dati siano sempre rappresentativi e significativi, evitando distorsioni dovute a campionamenti inadeguati o a pregiudizi intrinseci. Anche durante la fase di progettazione della raccolta, l'AI svolge un ruolo cruciale nell'identificare tendenze, correlazioni e anomalie, mettendo in luce ciò che è evidente, così come ciò che è sottinteso o nascosto.
L'approccio ai dati e alle decisioni che si basano su di essi, dev'essere guidato da un senso di scetticismo fenomenologico. Le analisi statistiche vanno sempre condotte con occhio critico, riconoscendo l'influenza del contesto e l'inevitabile interposizione della soggettività (umana e non). La sfida è grande, non si tratta soltanto di numeri ma si tratta di modellare una fattualità sintetica. Con DataRooms, ci proponiamo di superare i bias insiti nei dati, con una valutazione del contesto gestita dall'intelligenza artificiale e validata dai nostri data experts, fornendo una visione onnicomprensiva e accurata della realtà.