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Abstract: Settanta like erano sufficienti per sapere di quella persona più di ciò che sapevano i suoi amici; centocinquanta like più di quello che sapevano i suoi genitori; trecento like più del suo partner. Oltre i trecento si era in grado di conoscere un individuo meglio di quanto conoscesse se stesso. Quando Brittany Kaiser, giovanissima consulente politica appena laureata in diritti umani e relazioni internazionali, si è seduta per la prima volta a un tavolo con Alexander Nix, il carismatico capo della neonata società di analisi dei dati Cambridge Analytica, era convinta che le informazioni raccolte attraverso gli smartphone, i social media e le abitudini di navigazione online che permettono l’identificazione e la targettizzazione delle persone sarebbero state usate a fin n di bene. Ma ha dovuto ricredersi. Quella che era iniziata come un’improbabile, seppure stimolante, esperienza di lavoro – una democratica liberale come lei che accettava di lavorare per una società che aveva Steve Bannon nel consiglio d’amministrazione e politici repubblicani tra i suoi clienti – ha iniziato ad assumere i contorni di un incubo quando i suoi sforzi per costruire un’azienda rivoluzionaria, che applicava la scienza dei dati e l’analisi psicografica al settore della consulenza politica, sono culminati prima nell’elezione di Donald Trump a presidente e poi nella vittoria dei sostenitori della Brexit. Solo allora Kaiser ha capito fino a che punto la mancanza di regole nell’industria dei big data fosse diventata un pericolo per la privacy delle persone e per la democrazia in tutto il mondo. E quanto sottile e occulta fosse in realtà la minaccia se persino lei, che in quel mondo ci stava da sempre, era stata targettizzata e manipolata dalle persone per cui lavorava. Ma forse cambiare era ancora possibile... La dittatura dei dati è un resoconto dettagliato, lucido e onesto in cui Kaiser, ripercorrendo le tappe fondamentali degli anni in cui ha lavorato per Cambridge Analytica, rivela le spregiudicate pratiche digitali attraverso cui l’industria dei big data influenza e manipola le persone, facendo leva sulle loro paure e insicurezze per modificare il loro comportamento abituale. Ma è anche un’acuta analisi di come l’utilizzo dei dati comportamentali abbia cambiato per sempre la politica, una riflessione sulla scarsa consapevolezza con cui permettiamo che i nostri dati personali vengano usati contro di noi, e soprattutto un accorato appello a rafforzare il nostro spirito critico, a riprendere il controllo delle informazioni che scegliamo di condividere e a proteggere, così facendo, il nostro futuro.

Abstract: Chiunque si occupi di raccolta e analisi dei dati lo sa bene, o almeno dovrebbe: le informazioni che non conosciamo possono essere altrettanto importanti di quelle che abbiamo a disposizione. Ha senso affermare che un prodotto è efficace perché ha solo recensioni favorevoli? Ed è davvero possibile prevedere il buon esito di un trattamento medico sulla base di un campione che, per quanto ampio, non corrisponde alla totalità dei casi? Considerazioni analoghe si possono applicare alla nostra vita di tutti i giorni: perché invidiare una persona per i successi messi in mostra sui social network, quando i suoi fallimenti ci vengono opportunamente nascosti? In un’epoca dominata dai big data, conviene prestare maggiore attenzione al rovescio della medaglia, ovvero ai dati che sappiamo di non avere o – peggio ancora – che crediamo erroneamente di possedere. Simili alla materia oscura che elude le rilevazioni dei cosmologi, i dark data influenzano ogni campo di studio e di lavoro, dalla ricerca medica all’industria, dalle politiche pubbliche e sociali al settore finanziario, e sono molto più numerosi di quanto pensiamo. Sottostimarli è dunque un grave rischio, che può portare a costruire modelli fuorvianti e inesatti, con conseguenze talvolta catastrofiche. Al contrario, smascherare questi numeri «traditori» e imparare a gestire i problemi che essi provocano può portare vantaggi nella nostra sfera professionale e in quella personale. I dark data ci insegnano, infatti, a capovolgere il modo di considerare l’analisi dei dati, facendoci comprendere più a fondo l’universo dell’informazione e ad affrontare l’imprevedibile in maniera più consapevole e ponderata.

Abstract: Fornendoci una serie di strumenti utili a evitare di essere ingannati dai numeri, "Milioni, miliardi, fantastiliardi" è un vero e proprio manuale di sopravvivenza in un mondo sempre più sommerso dai big data. Quante volte ci è capitato di sentirci intimiditi, confusi o addirittura ingannati dai numeri - specie quando sono molto grandi? Sui media si parla spesso di milioni, miliardi e bilioni, non di rado commettendo errori marchiani o presentando i dati in maniera scorretta. Non comprendere i numeri può avere conseguenze molto serie per alcune delle decisioni più importanti che ci troviamo a prendere: per chi votare, che cosa comprare, se procedere o meno a un dato investimento. In questo libro tanto agile quanto illuminante, Brian Kernighan insegna a tutti - anche a chi proprio si sente negato per la matematica - come demistificare i numeri da cui ci sentiamo assaliti tutti i giorni. Traendo esempi da un'ampia varietà di fonti - inclusi il giornalismo, la pubblicità e la politica - l'autore illustra i diversi modi in cui i numeri, le unità, le dimensioni, i grafici possono sviarci e creare percezioni errate. E mostra come ognuno di noi, ricorrendo ad alcune semplici idee e scorciatoie, può imparare con facilità a riconoscere errori comuni, determinare quali numeri sono verosimili e fare i propri calcoli in autonomia quando necessario.

Abstract: Le organizzazioni di ogni tipo, struttura e latitudine sono oggi governate da un unico grande dogma: quantificare le performance, analizzare i risultati e misurare gli obiettivi. I parametri sono percepiti come gradini necessari da percorrere nella scala del successo. Più che un approccio, secondo Jerry Muller, è diventata un'ossessione, una vera e propria tirannia dei numeri dalla quale non riusciamo più a uscire e in cui la qualità della nostra vita, del nostro lavoro e delle nostre stesse relazioni è ingabbiata in una serie di sovrastrutture che ne impediscono lo sviluppo. Viviamo nell'epoca dell'accountability, degli incentivi alle performance e della fiducia assoluta nei benefici della trasparenza. Riporre troppa fiducia nei numeri tuttavia risulta fallace, specialmente perché troppo spesso questi parametri semplicemente non sono veri, o peggio, fotografano una realtà tanto diversa quanto inattaccabile proprio in virtù della loro natura matematica. Dall'istruzione alla medicina, dal business alla politica, Contro i numeri dimostra come l'ossessione per la quantificazione potrebbe non solo portarci in direzioni sbagliate rispetto ai nostri obiettivi, ma soprattutto lontano da quello che è davvero importante.

Abstract: Una delle professioni più emergenti nel campo tecnologico è quella del Data Scientist. Ovvero il professionista che è in grado di aggregare e analizzare la grande mole di informazioni di cui oggi una azienda dispone in modo da poterle usare nell'ambito decisionale. Il linguaggio di programmazione Python è molto utilizzato come strumento software per questa analisi. Questo testo, scritto da specialisti, mostra diversi tool e tecniche per gestire i dati provenienti da varie fonti e database allo scopo di renderli fruibili per successive analisi statistiche e computazionali. I capitoli sono brevi, centrati su ogni singola tecnica operativa e sempre conclusi con esercizi e codici di esempio. Oltre a Python vengono quindi descritti una serie di tool e strumenti specifici, perlopiù open source, che supportano il lavoro di sviluppo del software.

Abstract: Il termine "algoritmo", un tempo relegato nei soli manuali di matematica e di informatica, è entrato prepotentemente nel lessico quotidiano. Gli algoritmi, ad esempio, determinano quali devono essere le notizie e le informazioni che devono raggiungerci sullo schermo del nostro device. Usati da motori di ricerca e social media, oltre a selezionare l'informazione da proporre a ciascuno di noi, producono un altro effetto molto importante: la chiusura dell'utente dentro una bolla costruita sui suoi gusti, sulle sue preferenze, sui suoi pregiudizi. Solo conoscendo questi meccanismi l'utente può evitare che tutti i suoi dati finiscano in quella che lo studioso americano Frank Pasquale ha definito la «black box society». Prefazione di Francesco Cancellato

Abstract: Un’invisibile nuvola ci avvolge. Sono i dati e le informazioni che scambiamo online, un flusso continuo che qualcuno raccoglie, elabora e scambia. È vero che grazie ai big data accediamo a servizi sempre più ritagliati sulle nostre necessità, ma ogni nostra mossa, ogni acquisto, ogni comunicazione, ogni nostro momento pubblico e privato è osservato. Di ciascuno di noi esiste da qualche parte nell’etere un profilo. Utile a chi vuole influenzare le nostre scelte, di consumo ma anche politico-elettorali. E magari a chi vorrà approfittare delle nostre debolezze e dei nostri segreti.

Abstract: Calcolo, computazione, complessità sembrano essere le uniche chiavi utili ad analizzare il mondo attuale. Sembra che senza un'enorme mole di big data sia impossibile risolvere qualsiasi problema, dalle fluttuazioni bancarie al cambiamento climatico. E, intorno, sembriamo avere un'infrastruttura, fatta di cloud, di social network, di Wikipedia e di YouTube, che è lì, pronta a fornirci ogni informazione necessaria. Eppure il mondo si è reso sempre più impensabile, e chi lo governa usa questa insondabilità per rendere il suo dominio sempre più stringente. Siamo in una Nuova Era Oscura. In questo libro straordinario James Bridle indaga la storia dell'arte, delle tecnologie e dei sistemi d'informazione per renderci finalmente visibile il sistema tecnologico in cui siamo tutti avvinti, al fine di poterlo comprendere, e quindi cambiare.

Abstract: Questa guida aggiornata a Python 3 spiega come iniziare, quali sono e come funzionano gli algoritmi di machine learning, come si utilizzano linguaggi di programmazione quali Python e R, come svolgere compiti pratici utilizzando gli algoritmi più efficaci e molto altro ancora