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Data scientist e architettura della conoscenza

Una spiccata sensibilità multidisciplinare è la caratteristica necessaria al Data Scientist, una figura professionale emergente, richiesta da Aziende e Pubblica Amministrazione, per mettere ordine ed estrarre informazioni utili dal mare di dati digitali che ci circonda. L’interdisciplinarietà è anche radicata tradizionalmente nell’approccio metodologico e progettuale dell’Architetto, che spicca tra le figure professionali in grado di estrarre valore dalla computational data science, specie se applicata alla progettazione e gestione partecipata dello spazio che ci circonda.

I dati, generati in modo strutturato o spontaneo, con o senza consenso, da oggetti che indossiamo o da sensori nell’ambiente (smartphone compreso), rilevati in prossimità o da satelliti a chilometri, tutti i dati concorrono, ogni istante, a popolare un’enorme base dati globale (datification), in parte, anche a nostra disposizione. Le infografiche dello tsunami digitale, nonostante in genere siano in difetto rispetto alla realtà più attuale, sono sempre stordenti.
Molti sostengono che l’enorme quantità di dati oggi potenzialmente accessibili, possa non solo supportarci nelle nostre attività, ma addirittura modificare la nostra forma mentis, orientandoci sempre più all’induzione a scapito della deduzione e spostando il confine tra intuito ed evidenza a favore di quest’ultima, a tal punto che l’analisi dei tanti-dati, insieme ad altre sofisticate tecnologie, per i più entusiasti, permetterà presto di avere dei robot più intelligenti di noi.
Vedremo. Ma una cosa è scoprire le regolarità statistiche che si celano nei dati (tipico esempio, in questo senso, è la ricerca di pattern in DNA e genomi) altra cosa è scoprire nuove combinazioni, avere quel “guizzo intuitivo”, che fa fare un salto alla conoscenza e senza il quale l’evoluzione sarebbe un’accozzaglia di regolarità limitate.
La tentazione di parlare solo di tecnologia quando si parla di questi temi, è forte, ma i big data hanno a che fare soprattutto con la gente, non la tecnologia e per trasformarli in Smart Data serve un’ampia contaminazione culturale. Non aiuta a mitigare l’associazione smartdata=Informatica, il fatto che per la grande maggioranza delle persone (e, ahimè, delle Istituzioni) “smart” è semplicemente sinonimo di “connessione internet”. Una volta connesso, tutto diventa smart, quindi intelligente: la casa, il lampione, la macchina, la radio, il sextoy, il pomodoro... quando, nella migliore delle ipotesi, stiamo solo dando un nostro contributo ad una smart-conoscenza delle abitudini di un consumatore-tipo (poco smart).
La capacità e sensibilità nel mettere insieme i soli dati rilevanti, con senso critico e civico, ed eventualmente fare argine o mitigare quel rilevamento costante che pare sempre più necessario ed inevitabile, è parte integrante e imprescindibile del vero utilizzo “smart” dei dati. Fortunatamente ogni giorno si registrano in Italia e nel mondo, nuovi esempi di associazioni di dati anonimi (cluster), provenienti da fonti eterogenee, che in genere non si parlano, a supporto di importanti scelte, come:
A Sheffield, Budapest o Monaco dove hanno sviluppato dei Piani per l’Accessibilità, incrociando dati di mobilità, censuari, economici, su servizi o criminalità, ecc. in cui “elementi fisici e virtuali vengono a fondersi attraverso molteplici collisioni, in cui sia la prossimità che la connettività giocano un ruolo importante”1; A Singapore, Riyadh, Londra, Milano, i dati del volume di traffico delle celle telefoniche, integrati con i dati censuari, hanno evidenziato dinamiche demografiche impreviste, in aree urbane ufficialmente ritenute scarsamente abitate, ma popolate intensamente, da cittadini poco sedentari e molto connessi. Un’indicazione importante per organizzare efficacemente i servizi dei cittadini;
L’analisi anonimizzata di migliaia di foto su Instagram o Flickr ha fatto scoprire “magneti visivi”, che gli stessi Amministratori locali ignoravano, ed ora invece utilizzano per valorizzare il proprio territorio o analizzare lo stato del verde urbano ed orientare le priorità di intervento (esempi applicativi a Roma, Barcellona, New York, Firenze,...).
Sempre più centri nel mondo fanno come Singapore, Toronto, Astana, Songdo, dove ci si è spinti oltre le suddette analisi una tantum, verso l’utilizzo di piattaforme software in grado di raccogliere in tempo reale una moltitudine di dati generati dalla città e dai cittadini (secondo la metafora della city as a network, luogo privilegiato per l’analisi predittiva): mobilità, telefonia, pagamenti elettronici, consumi energetici, ... In queste applicazioni, tutto finisce in un unico dataset centralizzato e concorre a definire modelli per ottimizzare e migliorare i servizi in tempo reale. Ad esempio, riducendo o allargando dinamicamente la carreggiata di importanti arterie viarie, grazie a strisce di led appositamente integrati nell’asfalto o modificando le tariffe del trasporto pubblico per incentivare le rotte meno occupate.

Data scientist e architettura della conoscenza

Fonte immagine: http://www.anishsneh.com

Premesso che non è vero che i dati sono disponibili ovunque, anzi, la loro distribuzione è spesso iniqua e alcune delle suddette applicazioni hanno giustamente suscitato un forte dibattito su aspetti di privacy e sorveglianza (roboetica), è comunque evidente che i “mattoncini di conoscenza” automaticamente estraibili dal mare di dati che ci circonda, possano essere utili per l’individuo, le abitazioni, i quartieri, le città ed il territorio, anche nei contesti più semplici e vicini a noi. Essi costituiscono un nuovo genere di infrastruttura urbana basata più sul silicio che sul cemento, la cui gestione trasparente /open è determinante per la domanda di privacy e l’innovazione.
Viene quasi spontaneo, come accennato, delegare al mondo ICT la loro gestione (big player come IBM, Google, Microsoft, CISCO, ...si stanno muovendo da tempo in questa direzione, con tecnologie proprietarie), ma il miglior data scientist non è un programmatore software o il super-tecnico, esperto di una specifica tecnologia bensì l’Architetto della conoscenza. Una nuova figura professionale, flessibile, aperta e creativa, orientata al Problem Solving, in grado di leggere la TRAMA e portare in superficie i link che collegano i “mattoncini di conoscenza” presenti nei vari layer informativi e nello spazio (o, per meglio dire, “nei luoghi”, dato che la digitalizzazione in un certo senso, annulla lo spazio).
Certamente la conoscenza delle tecnologie ICT più innovative è un elemento importante, su cui non a caso anche l’Ordine degli Architetti si sta attivando con varie iniziative, ma è auspicabile che progressivamente su questi temi, crescano le competenze di tutti i cittadini, attivando corsi di Artificial Intelligence, BigData, Opendata o robotica, sin dalle elementari, medie e superiori, come sta già avvenendo in molte parti del mondo. (vedi Cina: corsi Intelligenza Artificiale alle elementari “Chinese schools to debut AI textbooks in 20192”).
Infine, l’Architetto della conoscenza può divenire uno “strumento” prezioso per la collettività, promuovendo nella Pubblica Amministrazione una progettazione data-driven, che includa luoghi virtuali e fisici, e spinga verso la sistematica pubblicazione dei dati pubblici in modalità OpenData. I dati e le piattaforme software aperte hanno infatti, lo stesso valore delle piazze e spazi pubblici della città tradizionale e perciò sono determinanti per lo sviluppo di una progettualità e partecipazione civica sempre più ampia.

1. C.Ratti - La città di domani, Einaudi 2017

2. http://www.chinadaily.com.cn/a/201811/21/WS5bf4c4b7a310eff30328a177.html