nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. un approccio sistemico complesso

Valerio Eletti :: Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data ISIA :: Roma, 14 Ottobre 2014

INTERVENTO DI VALERIO ELETTI

Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data.

Un approccio sistemico complesso

Next Systemics :: a rhizomatic hub

ISIA, P. Maddalena 53, Roma :: 14 ottobre 2014

Convegno Internazionale :: Roma :: 2014

Nuovi Approcci alla Conoscenza. Verso una SISTETICA (verso una Sistemica Etica Estetica)


Viviamo in ambienti sempre più complessi...Viviamo in ambienti sempre più complessi...

Che significa “complesso”?


... ma davvero il nostro ambiente quotidiano è sempre più complesso?


Uno sguardo all’attuale accumulo di fenomeni “intrecciati” tra loro ...


... tra questi, focalizziamo l’attenzione sulo sviluppo di “reti digitali” e “big data”


Cosa sono le reti digitali?


Cosa sono i big data?


... e vediamo subito che emergonodiversi tipi di problemi per la privacy


Mappa logica

Come affrontare questo scenario sempre più complesso?


Nuove “protesi cognitive”: il paradigma cognitivo complesso






Mappa logica


Che significa complesso?

Per prima cosa condividiamo il significato di ciò che definiamoSEMPLICE, COMPLICATO e COMPLESSO quando parliamo di sistemi, scenari, problemi, fenomeni ...

E lo facciamo partendo da un esempio terra terra:

supponiamo di avere un obiettivo molto chiaro e semplice: centrare un bersaglio disegnato sul pavimento a 5 metri. E proviamo a raggiungere l’obiettivo usando prima uno strumento “semplice”, poi uno “complicato” e infine uno “complesso” ...


Semplice, complicato, complesso

Parole chiave: - Lineare- Prevedibile- Ripetibile - Rapporto causa-effetto - Inanimato - Modello fisico e matematico …

calcolare la traiettoria è un’operazione possibile e relativamente semplice.

Primo: immaginiamo di lanciare un sasso con una fionda

Etimologia: sine + plico (senza pieghe)


Parole chiave: - S-piegabile (prevedibile, seppure con difficoltà) - Lineare - Ripetibile (fissate le condizioni iniziali e al contorno) - Rapporto causa-effetto - Inanimato - Paradigma riduzionista (Galileo, Cartesio, Newton)

calcolare con una certa approssimazione dove cadrà è un’operazione possibile ma complicata.

Secondo: immaginiamo di lanciare un aeroplanino di carta

Etimologia: cum + plico (con piegature)



Parole chiave: - Intrecciato (insieme superiore alla somma delle parti) - Non riducibile, non lineare, non ripetibile né prevedibile - Senza più rapporto causa-effetto - Fenomeni biologici e sociali - Visione sistemica, reticolare, non sequenziale…

... con una fionda?!? Se no, calcolare dove andrà a posarsi è un’operazione impossibile: lo “strumento” rientra nel campo della complessità.

Terzo: immaginiamo di lanciare un piccione

Etimologia: cum + plècto (intrecciato, tessuto insieme): “composto di più parti collegate tra loro e dipendenti una dall’altra”



Che significa complesso?

E dunque:

Nei casi in cui maneggiamo strumenti semplici o complicati per raggiungere l’obiettivo ci basta studiare le varie componenti

e poi utilizzare azioni dirette, lineari, top-down, che ubbidiscono a un progetto deterministico e sono prevedibili.

Ma nel caso di uno strumento complessotutte queste azioni sono inutili o addirittura dannose.

In situazioni complesse bisogna usare altre strategie, altri approcci, tanto più se è complesso non solo lo strumento, ma anche

l’obiettivo da raggiungere, il fenomeno da studiare, l’ambiente in cui muoversi, il problema da affrontare.


Vediamo al volo, per meglio intenderci, alcuni dei concetti chiave che ci possono interessare qui ora per caratterizzare un sistema complesso strutturalmente reticolare

Caratteristiche costitutive: • Numerosi elementi • Numerose connessioni fra gli elementi • Regole locali anche molto semplici • Presenza di feedback positivi (destabilizzanti) • Presenza di feedback negativi (stabilizzanti)

Caratteristiche comportamentali: • Grandi effetti da piccole cause (effetto farfalla) • Auto-organizzazione• Emersione dell’ordine dal disordine

Focus sui concetti chiave della complessità


Per approfondire, ecco le parole chiave standard (rif. A. Gandolfi, 1999)

Alto numero di elementi Interazione non lineare fra gli elementi Effetti ritardati (nel tempo e nello spazio) Presenza di feedback negativi e positivi Struttura a rete Sistema aperto Sistema universale (si trovano sistemi analoghi su scale diverse) Sistema dinamico Sistema robusto Sistema creativo e innovativo Imprevedibile (non controllabile) A sensibilità differenziata (presenza di punti critici dentro il sistema) Comportamento spesso discontinuo Fenomeni di auto-organizzazione Strutturazione a livelli gerarchici Autonomia parziale degli elementi Presenza di paradossi (es.: compresenza di stabilità e instabilità)

Primo approfondimento: identikit della complessità


Nell’idea di complessità, reti e sistemi complessi adattativi entrano in gioco anche altri elementi molto importanti, sia come premesse costitutive sia come estensioni concettuali e applicative, come per esempio:

Centralità dell’informazione (oltre a spazio+tempo ed energia+materia) Comprimibilità delle info (definizione algoritmica della complessità ) Comprimibilità delle info (riflessione su comprensione-compressione) Architettura delle reti (rif. Strogatz, Watts, Granovetter, Barabasi) Approccio non riduzionista e non deterministico Entropia e sua inversione (concetto di “pompa di entropia”) Turbolenza e transizione di fase Margine del caos ed emersione dell’ordine dal disordine Evoluzione e selezione naturale Importanza di imprecisioni ed errori per l’adattabilità (cfr. errori nel Dna) Presenza di livelli gerarchici di complessità Autopoiesi e basi della vita (rif. Varela e Maturana) Vita (e intelligenza) naturale e artificiale Ruolo dell’osservatore in quanto sistema complesso esso stesso

Secondo: estensione dei concetti della complessità


Anticipiamo qui (e ci torneremo poi in conclusione, quando parleremo del paradigma cognitivo complesso) una serie di atteggiamenti logici e comportamentali da adottare in questi nostri nuovi ambienti iper-complessi caratterizzati da big data e reti sociali digitali:

Comprendere la differenza fra complicato e complesso

Abbandonare il principio di “causa-effetto”

Abbandonare il concetto di “terzo-non-dato”

Accettare che il tutto sia più della somma delle parti

Accettare che emergano pattern dall’intreccio di relazioni

Accettare imprevedibilità e indeterminazione

Accettare l’idea di interferenza dell’osservatore

Focus sui concetti chiave della complessità









Mappa logica


Intreccio di fenomeni globali complessi

Prima di focalizzarci sui fenomeni legati a reti digitali e big data, diamo uno sguardo d’insieme sui fenomeni (intrecciati tra loro con feedback di tutti i tipi) che rendono sempre più complessa (intrecciata, imprevedibile, con fenomeni emergenti inimmaginabili) la nostra convivenza su questo mondo sempre più piccolo:

- l’ingresso di 2 miliardi di persone nell’economia occidentale

- la connessione fisica sempre più stretta e veloce tra popolazioni

- l’esplosione abnorme della finanza rispetto all’economia

- l’aumento incontrollabile della velocità delle transazioni

- la difficoltà di metabolizzare i cambiamenti socio-tecnologici

- l’intreccio tra ingegneria e biologia

- l’esaurimento delle risorse e l’insostenibilità del sistema ...











Mappa logica


Sviluppo delle reti sociali digitali e dei big data derivati

In questo contesto già di per sé decisamente turbolento, si inserisce un acceleratore potentissimo di complessità (intreccio): lo sviluppo esponenziale della diffusione delle reti sociali digitali (e la conseguente produzione, memorizzazione e sfruttamento dei big data che vengono così generati). Vediamo per punti i motivi principali di tale complessificazione:

La concentrazione di hub in grado di rastrellare dati digitali, come: • i social networks, • i motori di ricerca, • i fornitori di servizi cloud, • i raccoglitori/diffusori di immagini e video, • le compagnie telefoniche, • le banche e le assicurazioni, • i sistemi di geolocalizzazione, ...

Gli accordi (più o meno segreti) di tali hub rastrella-dati con enti governativi e organizzazioni multinazionali private

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Esplosione delle reti sociali digitali e dei big data derivati

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Lo sviluppo di motori semantici in grado di percepire il significato di una parola in un determinato contesto linguistico (cfr. il c.d. Web 3.0 preannunciato nel passato decennio da Tim Berners-Lee) e di altri strumenti efficaci come il soft computing e le reti neurali artificiali

Le capacità di memoria e di calcolo disponibili; come per esempio: • Sistemi di calcolo parallelo come Watson IBM (che dimostra capacità

intellettive tali da vincere a “Jeopardy”) • Sistemi di computazione quantistica, in grado di decodificare qualunque

criptazione grazie alla capacità di svolgere simultaneamente 2 alla 512 operazioni (tra i primi acquirenti Google, Loocked Martin, NSA, CIA e NASA)

La possibilità concreta che si arrivi alla singularity che a breve-medio termine potrebbe segnare il sorpasso della capacità elaborative di sistemi artificiali rispetto al cervello umano


Complessità, reti digitali e big data

Prima di entrare nei dettagli di reti e big data, diamo uno sguardo alle assonanze strutturali tra big data e reti/sistemi complessi:

Principali assonanze “tecniche”:

• Numerosità di elementi• Relazioni non lineari tra gli elementi • Emergenza di pattern imprevedibili a priori • Necessità di individuare cluster e gerarchie • Importanza della topologia di rete

Principali assonanze “sociali”:

• I big data riguardano stati sociali e relazioni complesse • I big data si possono analizzare con un approccio memetico• I big data generano, come tutti i sistemi complessi,

una costante dinamica tra cooperazione e conflitto(v. conflitto/cooperazione fra utilità pubblica e privacy)













Mappa logica


Reti sociali digitali: cosa sono?

Abbiamo parlato, in maniera intuitiva, di “reti sociali digitali”: diamo ora, prima di procedere, una veloce panoramica su ciò che intendiamo in concreto con questo termine:

Reti di computer: Internet e World Wide Web • la struttura hardware: Internet e sue alternative• i servizi: dal Web 1.0 (broadcast monodirezionale)... • ... al Web 2.0 (rete di connessioni multidirezionali),

con la diffusione di social network non solo come i classici Twitter o Facebook, ma anche come Amazon, Airbnb, Pinterest o Alibaba...

• ... al Web 3.0 con i suoi nuovi motori semantici Altre reti sociali digitali fuori (in toto o in parte) dal Web

• Telefonia (con geo-localizzazione)• Internet delle cose (V2V, domotica, ecc) • ... e altri fenomeni ibridi come la TV socializzata















Mappa logica


“Big data” è un termine usato in diversi contesti con significati diversi. Vediamo le due interpretazioni principali:

PRIMA INTERPRETAZIONE:

termine usato per definire un cambio di approccio ai dati. In molti ambienti professionali, di studio e di ricerca si parla di big data in senso trasversale e pervasivo, quando si passa dall’analisi di campioni (approccio statistico classico) alla analisi dell’intero universo dei dati di un fenomeno o struttura.

Ne derivano alcuni mutamenti paradigmatici, tra cui ci interessano:

-l’accettazione dell’imprecisione (compensata dall’abbondanza di dati)

-la consapevolezza della possibilità di emersione di pattern imprevedibili a priori (ovvero emergenza di risposte di cui non si erano immaginate né tantomeno formulate domande)

-l’attenzione all’emersione di correlazioni anche non lineari (da cui, per esempio, l’utilizzo dei vari strumenti della network analysis)

-l’abbandono dell’illusione del principio di causa-effetto

Big data: che cosa sono?


SECONDA INTERPRETAZIONE:

interconnessione tra archivi diversi di dati digitali provenienti da reti sociali diverse, che si vanno accumulando in banche dati diverse, di settori diversi.

Ovvero, archivi dei dati che arrivano

• dalla nostra localizzazione geografica quando telefoniamo,

• dai nostri profili, selfie e gusti espressi sui social network,

• dagli indirizzi Internet che visitiamo,

• dai sentiment che esprimiamo via Twitter, FB, Booking.com, ecc.

• dai dati sanitari, economici e finanziari... che affidiamo sempre più spesso alle varie nuvole informatiche (cloud) che si stanno addensando nel chiuso di giganteschi magazzini pieni di server...

A cui si aggiungono e con cui si intrecciano miliardi di open data messi a disposizione di tutti dalle istituzioni pubbliche.

Big data: cosa sono?


Da sottolineare che tutto ciò è reso possibile

non solo da alcuni progressi tecnici (come la moltiplicazione della velocità di calcolo dei computer, la costruzione di memorie sempre più ampie e capaci, la messa a punto di algoritmi in grado di individuare pattern sconosciuti in masse spaventosamente grandi di dati e la messa a punto di software e sistemi esperti in grado di “comprendere” la semantica in alcuni ambiti lessicali)

... ma anche dall’aumento di fenomeni sociali “produttori di dati digitali” che erano assolutamente imprevedibili fino alla fine del ‘900(e che spiegano i boom in borsa di aziende come Twitter o Facebook); in particolare:

-la corsa frenetica di ogni singolo individuo alla condivisione spontanea (possiamo dire “entusiasta”) di propri dati nei social network

-l’utilizzo, da parte di una quota crescente di cittadini, di apparecchi che lasciano tracce digitali localizzate nel tempo e nello spazio

-la moltiplicazione di aperture di archivi pubblici (open data)



... e che tutto ciò sta facendo nascere vere e proprie miniere d’oro su cui si sono avventate aziende private, multinazionali e istituzioni.

Nota importante queste miniere sono molto di più di semplici accumuli o “insiemi” di dati:

sono “sistemi” formati da reti di reti di relazioni dinamiche, con le loro topologie, le loro proprietà di accrescimento preferenziale, le loro correlazioni lineari e non lineari, con i loro feedback e le proprie capacità di adattamento ...

Il che equivale a dire che: i big data hanno strutture e proprietà che richiamano da vicino quelle delle reti e dei sistemi complessi: una constatazione molto interessante per chi, come noi qui ora, si sta chiedendo con che strumenti affrontare il nuovo ambiente complesso in cui siamo sempre più immersi



Qualche numero per capire l’entità dei dati che si stanno raccogliendo negli archivi pubblici e privati del mondo:

dalle decine di megaByte (milioni di ‘caratteri’) di vent’anni fa,

ai 600 exaByte (miliardi di miliardi di byte) di oggi.

Rif. pp.21-22 Eletti 2013



E che ci facciamo con tutti questi dati?

Per esempio: previsioni di Borsabasate sul sentiment espresso da Twitter

Rif. p. 18 Eletti 2013

... ma anche intercettazioni come quelle della NSA.

E dunque minacce e opportunità: mix tipico di ogni ambiente nuovo, complesso, mai visto prima.



Due sottolineature riguardo questa concezione generale dei big data:

A) connettendo le singole ‘miniere’ si ottiene un insieme che è molto di più della somma dei singoli data set: un sistema reticolare iper-complesso (cfr. i numerosissimi studi attuali sulle reti c.d. multiplex) che può fornire non solo risposte a vecchie domande, ma che può far emergere domande nuove di particolare importanza strategica per le economie mondiali, per l’ambiente, per i rapporti tra nazioni, politica e multinazionali;

B) in concreto, moltissimi attori internazionali sono già in corsa per mettere a punto efficaci strumenti “intelligenti”che permettano di analizzare e gestire in tempi accettabili queste masse di dati che non si possono affrontare con i limitati strumenti usati per le normali banche dati.



Un’idea della importanza strategica dei big data derivati dalla connessione fra giganteschi archivi pubblici e privati ci può venire dalle azioni ormai già “storiche” dei governi. Due esempi:

Stati Uniti: nel 2012 l’Amministrazione Obama ha finanziato con 200 milioni di dollari la Big Data Research and Development Initiative,composta da 84 diversi programmi di ricerca sui big data

http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/

big_data_press_release.pdf

Unione Europea: ha stanziato un miliardo di euro con cui finanziare per un decennio (100 milioni l’anno) il progetto FuturICT che coinvolgerà centinaia dei migliori scienziati europei; cuore del progetto è il Living Earth Simulator, una enorme rete di calcolo che vuole aggregare i big data provenienti da tutto il mondo per elaborarli con nuovi modelli matematici e teorie sociali “ancora da definire”

http://www.futurict.eu/the-project



Chiudiamo la parentesi sui big data con un esempio fra tanti, forse il più inquietante, di come tutti noi stiamo regalando materiale prezioso di noi stessi, spontaneamente, e con incosciente entusiasmo, alle mega-compagnie del Web:

negli USA moltissime persone mettono on line su siti come www.23andme.com (partecipato da Google) il proprio DNA (che viene rilevatodalla stessa società su richiesta - a pagamento! - del “cliente”) anche per trovare nel social network possibili parenti o consanguinei


















Mappa logica


La nostra immersione nel mondo interconnesso delle reti digitali e la conseguente nostra profilazione sempre più dettagliata stanno creando grossi problemi di privacy.

Con questa parola vogliamo sintetizzare e rappresentare l’insieme di criticità che sollevano pesanti problemi etici e sistemici sul nostro rapporto personale

•con gli altri individui,

•con i gruppi sociali a cui apparteniamo,

•con le potenti compagnie private che abitano le reti fornendo connettività e servizi (spesso falsamente gratuiti),

•con le pubbliche amministrazioni che possono accedere ai nostri dati più intimi.

Privacy?


E così ci si sta ponendo la domanda: che cos’è la privacy? Quali sono i limiti che dobbiamo porre come insuperabili?Passeremo a qualcosa che potremmo chiamare post-privacy? Prima di tutto diamo un accenno al concetto di privacy nel nostro mondo attuale, significativamente più interconnesso:

•tragitto del concetto di privacy negli ultimi secoli: • dal villaggio ... • ... alla città (che “rende liberi”) • ... al nuovo villaggio che McLuhan ha chiamato globale

•distinzione fra gossip e BigBrother

• riflessioni sulla Società della Trasparenza di Byung-Chul Han: società del positivo, dell’esposizione, dell’evidenza, la porno-società, società dell’accelerazione, dell’intimità, dell’informazione, dello svelamento e del controllo, nel mondo post-capitalista.

Privacy?


E poi vediamo i tre filoni principali degli attuali approcci al problema complesso della salvaguardia della privacy, qualunque cosa essa sia:

Prima proposta: crittografare tutti i messaggi on line

Riferimento principe: le azioni di Google per i suoi utenti cinesi

Azioni in corso in molte aziende Web e telefoniche che associano spesso crittografia ad “auto-distruzione auto-dichiarata” dei messaggi (es.: Wickr, Telegram, RedPhone, TextSecure)

Domanda:• davvero ci possiamo fidare delle corporation che promettono

di criptare e/o di distruggere i nostri messaggi?

Privacy: come salvaguardarla?


Seconda proposta: Bill of digital rights: stesura di una Carta dei diritti e dei doveri digitali dell’Uomo

Proposta che fa riferimento alle origini della tradizione democratica occidentale (cfr. Tim Berners-Lee , The Guardian, 12 marzo 2014 e/o il video “Establish web’s principles on openness and privacy”) ... vedi anche le attuali consultazioni affollatissime on line sul sito della Camera dei Deputati: http://camera.civi.ci/

Domanda: • ma siamo sicuri che basti una “Magna Charta” per assicurare

il diritto alla privacy dei cittadini di tutto il mondo?



Terza proposta (apparentemente paradossale): cessione a pagamento dei propri dati ai colossi del Web

Impostazione bottom-up invece che top-down, come le due precedenti: proposta di soluzione tipica dei sistemi complessi in grado di auto-organizzarsi basandosi su leggi locali semplici.

Arrivano le prime start-up che si basano su questa idea per il lancio sul mercato. Es.: Datacoup, che offre 8 euro al mese a chi concede esplicitamente la raccolta e l’uso dei propri dati on line.

Domanda: • se pure questo meccanismo bottom-up dovesse funzionare

su Internet e sui cellulari, chi e come proteggerebbe i nostri dati che arrivano negli archivi delle grandi corporation e dei governi attraverso l’Internet delle cose, le banche, le telecamere, gli ambulatori, le celle telefoniche?


















Mappa logica




Basta anche solo il buon senso per capire che la soluzione del problema della salvaguardia della privacy non sta in nessuna delle singole specifiche proposte, ma nel loro utilizzo sistemico, in grado di adattarsi

ai problemi geopolitici• istituzioni più o meno democratiche • governi più o meno totalitari

ai diversi attori in gioco• istituzioni pubbliche • società private nazionali e multinazionali • web companies

alle diverse tipologie dei data set• anonimizzati • con singoli dati identificabili

e soprattutto in grado di adattarsi all’intreccio fra attori in gioco, tipologie di data set e problemi geopolitici.

Privacy: un approccio sistemico

















Mappa logica






... ma il problema della privacy è solo uno dei tanti aspetti dei cambiamenti in atto, con opportunità e minacce spesso difficili da individuare nel flusso continuo e turbolento dei fenomeni estremamente interrelati che stiamo vivendo.

Ovviamente una soluzione non c’è.

Ma è possibile che dalla risonanza tra i concetti a loro volta estremamente complessi e intrecciati fra loro di sistemica, etica ed estetica possa in effetti emergere una capacità cognitiva capace di affrontare i cambiamenti turbolenti in corso.

Di sicuro ciò che ci serve è una sorta di protesi cognitiva che ci permetta di entrare in sintonia con i nuovi fenomeni complessi sulla base di un nuovo paradigma cognitivo complesso, adatto alla situazione.

Necessità di un nuovo paradigma cognitivo complesso


Che cosa intendiamo per paradigma cognitivo complesso?

Primo: teniamo presenti le differenze esistenti tra problemi/ambienti/sistemi semplici, complicati o complessi.

Secondo: deriviamo da questa visione la necessità di un cambiamento paradigmatico (cfr. T. Kuhn, La struttura delle rivoluzioni scientifiche, Torino 1969) nell’approccio ai problemi complessi:

non più soltanto nella logica top-down, (determinista, riduzionista, cartesiano),

ma anche nella logica bottom-up, teso cioè a creare ridondanze e diversità, a far emergere pattern nel sistema, a analizzare l’universo dei dati invece di campioni prefigurati

Nuove protesi cognitive


... è infatti solo un nuovo paradigma cognitivo complesso che, come abbiamo già anticipato, ci permette di:

Comprendere la differenza fra complicato e complesso

Abbandonare il principio di “causa-effetto”

Abbandonare il concetto di “terzo-non-dato”

Accettare che il tutto sia più della somma delle parti

Accettare che emergano pattern dall’intreccio di relazioni

Accettare imprevedibilità e indeterminazione

Accettare l’idea di interferenza dell’osservatore

Su queste leve possiamo probabilmente agire per avvicinarci alla complessità crescente del nostro nuovo mondo, in una visione sistemica, estetica ed etica.

Nuove protesi cognitive


Per informazioni, indicazioni bibliografiche e consigli di lettura, mi potete contattare attraverso la mia email dell’Università:

[email protected]

Per informazioni su eventi e novità editoriali su questi temi, potete consultare il sito del Complexity Education Projetc:

www.complexityeducation.it

Per dare uno sguardo alle prime 12 pagine del “Quaderno della complessità” dedicato a questi temi, intitolato “Ricominciamo da Internet? Viaggio nelle immense miniere dei dati digitali”, potete andare sulla scheda del sito dell’Editore Guaraldi:

http://www2.guaraldi.it/Preview.aspx?id=808

Riferimenti

nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. un approccio sistemico complesso

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