“Algoritmi. Il software culturale che regge le nostre vite” di Mario Pireddu

Algoritmi. Il software culturale che regge le nostre vite Mario Pireddu

Recensione a: Mario Pireddu, Algoritmi. Il software culturale che regge le nostre vite, Luca Sossella Editore, Bologna 2017, pp.92, 8 euro (scheda libro).


Il dibattito pubblico sugli algoritmi risulta spesso alquanto sterile se rapportato all’impatto che questi sistemi di calcolo hanno sulla nostra quotidianità. Sia il mondo politico che quello intellettuale tendono a sottovalutare la portata della silenziosa rivoluzione tecnologica in atto: la Rete, accompagnata dalle recenti innovazioni nel campo dell’intelligenza artificiale, sta cambiando il nostro modo di vivere e approcciarci alla realtà. È diventata, per citare il filosofo e saggista statunitense David Weinberger, la proprietaria della conoscenza, la stanza che conserva e collega i preziosi oggetti in essa contenuti.

Gli algoritmi, in un mondo sempre più digitalizzato e dipendente dalla Rete, assumono una straordinaria importanza, sia in un’ottica socio-culturale che in una meramente economica, ed è per questo necessario approfondire il tema, troppo spesso oscuro ai più.

Mario Pireddu, docente presso l’Università degli Studi della Tuscia dove si occupa di apprendimento in rete e gestione della conoscenza, nel suo ultimo libro “Algoritmi. Il software culturale che regge le nostre vite” (Luca Sossella Editore) analizza la complessa realtà della Rete, tra software e algoritmi sempre più potenti, big data e filtri; in sintesi, l’infrastruttura e i meccanismi attuali della conoscenza.

«Sempre più le nostre azioni vengono registrate da centinaia di software che alimentano banche dati in continua crescita. Quando facciamo qualcosa online, lasciamo sempre una traccia. Cerchiamo un indirizzo su Google Maps, un prodotto su Amazon o un ristorante su Tripadvisor; clicchiamo “mi piace” sul post di un contatto su Facebook, ricondividiamo un tweet, pubblichiamo una foto su Instagram e la descriviamo con un hashtag»(p.9). L’obiettivo è semplice: ricavare informazioni, sui singoli individui o su determinati gruppi sociali. Queste informazioni, troppo numerose e complesse per essere considerate semplici dati, ci conducono nel campo dei big data, impossibili da gestire per un essere umano: sono gli algoritmi, periodicamente aggiornati, che gestiscono questa mole immensa di informazioni che produciamo ogni giorno navigando sulla Rete.

Il termine algoritmo, scrive Pireddu, deriva da al-Khuwarizmi, nome dato al matematico persiano del nono secolo Muhammad ibn Musa perché nativo di Khwarizm, regione dell’Asia Centrale. Nel medioevo il termine derivato algorismus indicava i procedimenti di calcolo numerico basati sull’uso delle cifre indo-arabiche, oggi indica un metodo sistematico di calcolo; più precisamente, «un procedimento di calcolo esplicito e descrivibile con un numero finito di regole che conduce al risultato dopo un numero finito di operazioni»(pp.12-13).

Per aiutare il lettore a comprendere il potere degli algoritmi, l’Autore confronta il metodo tradizionale dell’Istat usato nella raccolta dati con quello dell’algoritmo di Facebook. Ad esempio, l’Istat offre una fotografia della situazione dei divorzi in un dato periodo, rimanendo sul piano nazionale e avvalendosi di numerosi ricercatori stipendiati. Facebook, con la sua estensione globale, pochi dipendenti e l’algoritmo, riesce a captare in ogni momento il mondo pulsante delle azioni e interconnessioni, continuando a riprendere la realtà non con la rigidità di una fotografia ma con la dinamicità di un video. Lars Backstrom per Facebook e Jon Kleinberg per la Cornell University hanno «studiato le modalità attraverso le quali i gruppi di contatti di vario tipo di un utente – amici, lavoro, sport, hobby ecc. – si sovrappongono a quelli del partner, e le dinamiche di espansione o dispersione di queste reti. Proprio grazie al tasso di dispersione il loro algoritmo riuscirebbe a capire quando una coppia rischia di non essere più tale»(p.17).

Cosa comporta questo potere? Significa, sottolinea Pireddu, avere la possibilità di poter fare anticipazioni e previsioni con un margine di errore destinato a calare nel tempo. Ad esempio, nel campo musicale «sapere in anticipo e con una certa precisione se una canzone avrà successo o meno (pare che Hitwizard riesca a prevedere gli insuccessi con una accuratezza del novantatré per cento) può essere strategico per chi decide di investire su nuovi artisti, e questo potrà avere ricadute sui processi di standardizzazione dell’industria musicale. Siamo nel campo del machine learning, ovvero dei sistemi di apprendimento automatizzati basati su algoritmi e modelli matematici complessi che processano in tempi rapidi quantità di dati non gestibili da operatori umani»(p.21).

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Indice dell’articolo

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Classe 1997, di Udine. Studia giurisprudenza presso l'Università degli studi di Trieste. Su Pandora scrive soprattutto di teoria politica e trasformazioni socioeconomiche, con particolare attenzione alle anomalie del capitalismo contemporaneo, all’impatto delle tecnologie nel mondo del lavoro e nella società e ai problemi socioculturali della globalizzazione.

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