Luca De Biase, Scienza delle conseguenze, 40k, 2012

In Cosmopolis di Don DeLillo il protagonista Eric Packer si gioca la vita in una stramba traversata di New York (per tagliarsi i capelli) e nelle fluttuazioni dello yen. Per poi scoprire che sì, lui è in grado di conoscere e comprendere il mondo meglio di chiunque altro pur restando assiso sui portentosi sedili della sua limousine, ma non ha badato abbastanza al suo corpo, che è ancora (terribilmente) l’unica cosa al mondo che lo rende esistente, al di qua dell’anima e dei dati personali. Non ha badato al vizio della sua prostata. Asimmetrica.

Possono i sistemi biologici e fisici, nella loro evoluzione e nei loro meccanismi, costituire un modello per comprendere l’andamento dei mercati (e ogni altro fatto complesso e non prevedibile)? O ogni realtà è puramente cerebrale?

L’era di internet, o qualsiasi altro nome le si voglia dare, è caratterizzata oltre che dalle grandi possibilità comunicative, commerciali e sociali (con tutto l’entusiasmo e le riserve possibili), anche e soprattutto da una enorme creazione di dati. Che vengono “archiviati”, elaborati, connessi, analizzati. Oltre all’ovvia domanda se questi dati possano essere usati per semplificare la vita degli individui nelle società complesse, ci possiamo chiedere se la gran mole di dati non possa aiutarci nel  prevedere eventi futuri, analizzando i fenomeni che li vanno via via preparando.

Ad esempio date un’occhiata al sito Recorded future: il nome del progetto è tutto il programma!

Come ci fa notare Luca De Biase in Scienza delle conseguenze (ebook pubblicato da 40k) «si dovrebbe cominciare a considerare la possibilità che la nozione stessa di previsione – per lo meno per come l’abbiamo conosciuta – possa essere destinata a essere abbandonata». Quale idea e pratica di previsione verrà quindi a formarsi e con quale idea di futuro ci stiamo confrontando? Già, perché se l’idea di linearità  è venuta meno (è venuta meno?) almeno con il post-moderno (il cui superamento potrebbe essere solo una nuova e consolidata linearità) e con gli ipertesti, abbiamo bisogno di una «epistemologia adeguata» per una scienza che sia in grado di comprendere complessità crescenti e relazioni tra individui strutturati e interpretabili attraverso dei dati.

 

debiase Scienza delle conseguenze

 

I dati che però vengono raccolti ed elaborati tenendo conto delle interazioni (e si potrebbe  dire “del mondo delle interazioni”) tra le persone e altri soggetti virtuali e aziendali, si basano appunto sul già conosciuto. Fino a che punto si è quindi in grado di conoscere e comprendere e “prevedere” ciò che nasce dall’imprevedibile? Insomma per comprendere fenomeni complessi e i loro sviluppi non ci si concentra sulle eventualità mai prese in considerazione – i «cigni neri» – ma su una sostanziosa base di dati in continua fluttuazione ma che sono costituiti da elementi molto spesso autoreferenziali (gente che continua a dire che i cigni sono bianchi) e che sono costituiti da quel circolo vizioso tra libertà e filtro. Ovvero tra self-reserch (e self-publishing  in tutte le sue forme) e mediazione algoritmica (quella che Eli Pariser ha definito «bolla dei filtri»).

Infatti le persone operano in modo razionale, ma «dipendono dalle informazioni che riescono a considerare rilevanti». E molto spesso nei nuovi modelli di ricerca sono aiutati da macchine e sistemi nel definire ciò che è rilevante.

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