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Una settimana al MIT: cronache dal futuro presente – Emanuela Zaccone e Massimiliano Spaziani

di - 20 luglio 2012 alle 10:47

Oggi La Redazione ospita Emanuela Zaccone e Massimiliano Spaziani.
Emanuela e Massimiliano ci parlano del MIT: cronache dal futuro presente.

Cosa sono i big data? Chi è il data scientist? Che senso hanno tutti questi termini per le aziende e che impattano hanno sulle nostre vite? A questo e altro ancora abbiamo trovato risposta durante un nostro recente viaggio che ha cambiato il nostro modo di pensare alle attività di monitoring, ma anche il nostro ruolo all’interno dellla Reputation Monitoring Room (i curiosi possono dare un’occhiata a questa intervista).

Aprile 2012, Boston.
Siamo in fila per gli accrediti. L’occhio cade su un badge dal nome familiare: “Peter Gabriel”. “Sarà davvero lui?”, ci chiediamo.
In effetti sì! Lo ritroviamo a girare per i laboratori e poi, qualche ora dopo, seduto tra i partecipanti del panel dedicato ai componenti del Council of Advisors del MIT Media Lab, accanto – tra gli altri – a Reid Hoffman, co-founder di LinkedIn e a June Cohen, produttrice esecutiva di TED Media.

Joi Ito, direttore del MIT Media Lab, aveva chiesto agli advisor di passare una giornata in visita al MIT, di testare i prodotti realizzati e visionare gli esperimenti in corso, ma soprattutto di rispondere a una domanda: “How do we improve impact in the real world, especially in the networked world?”
Questa è una delle prime cose che ti stupisce del MIT Media Lab: immagini che qui si debba solo pensare in grande, ma ti accorgi subito che è anche e soprattutto una questione di  fare in grande, con un pragmatismo che è quasi imbarazzante per quanto è efficace.

Lo stesso Ito ha detto che le attività del Media Lab sono riassumibili con tre termini: uniqueness, impact, magic.

L’impatto è globale: non c’è progetto presentato al MIT in cui non sia evidente la volontà di migliorare la vita di 7 miliardi di persone. L’originalità dei progetti e delle ricerche spaziano dalla biologia all’analisi delle reti, dalla mappatura delle connessioni neurali del cervello fino all’affective advertising ed ai big data. Originalità (uniqueness) e impatto, però, sarebbero nulla senza la “magia” della scoperta e il piacere dell’esplorazione.

Accade così di capire che molte delle “leggende” sul MIT sono vere e toccabili con mano. Accade così di trovarsi seduti al tavolo con Marvin Minsky, il padre dell’intelligenza artificiale. Accade così – e non si può dire lo stesso di parecchi docenti italiani – di poter scambiare quattro chiacchiere e confrontarsi con ricercatori e professori di fama internazionale che hanno fatto davvero la storia dell’innovazione.

Aggiungete a tutto ciò la forte connessione con le attività imprenditoriali e lo startupping di un notevole numero di progetti, che fanno del MIT – secondo le proiezioni fornite durante gli eventi – l’undicesima economia mondiale.

Partendo da questa idea del fare in grande, non stupisce allora che le parole d’ordine – tanto all’evento Inside Out del MIT Media Lab quanto durante l’IT Conference della MIT Sloan School of Management – siano state big data, behavioural patterns e crowdsourcing.

Sembrano termini complessi, lontani dalla realtà quotidiana, ma in realtà stiamo parlando di reti e del nostro modo di stare e comportarci al loro interno.

Quando parliamo di big data, facciamo riferimento a una grossa mole di informazioni che possiamo osservare e collezionare online e che crescono con forte rapidità. Pensate ai tweet che inviate ogni giorno, a quelli inviati dagli altri utenti, agli articoli che riguardano il vostro brand, alle mention che questo riceve online: cosa fare con questi dati? Come usarli per creare un’efficace strategia di monitoring? Ma, soprattutto, cosa ci dicono sui nostri comportamenti online? È infatti possibile identificare quelli che vengono definiti behavioural patterns, cioè le regolarità e ricorrenze nei comportamenti delle persone, al fine di riportarli all’interno di programmi di intelligenza artificiale che contribuiscano a migliorare le nostre vite?
Non solo è possibile, ma tutto questo ci consente già di elaborare predizioni utili in termini economici e sociali. Per esempio c’è già chi lavora all’integrazione delle misurazioni di performance delle campagne marketing offline e delle attività online per capire se vi sia un ritorno sugli investimenti e sull’engagement. Non solo, ma i behavioural patterns ci permettono anche di  comprendere meglio le modalità con cui reti e cluster di utenti si costituiscono e si organizzano, al fine ad esempio di migliorare le strutture dei gruppi di lavoro all’interno di un’impresa (tema di recente affrontato anche al Social Business Forum, dove peraltro noi abbiamo parlato proprio di big data applicando la lezione appresa al MIT).

Per dirla con le parole di un altro degli studiosi che abbiamo incontrato al MIT, Anant Agarwal, i dati sono “too big, too fast, too hard”: sono molti, crescono rapidamente e sono difficili da analizzare. Tuttavia è proprio grazie alla loro complessità che è possibile predire i comportamenti e migliorare le analisi, anche a costo di fare un maggiore sforzo interpretativo causato dalla quantità di “rumore” che inevitabilmente si accompagna alla raccolta di un ampio volume di dati. Assume allora un’importanza crescente la figura del Data Scientist, che è in grado di analizzare i dati, trovare i migliori algoritmi per processarli e ricavarne strategie ed insights significativi, esattamente come fa Alex “Sandy” Pentland, a capo del Diaprtiemnto Human Dynamics al MIT media Lab ed eletto da O’Reilly sesto “most powerful data scientist” al mondo.

D’altra parte però è vero anche che la capacità di analisi ed elaborazione di metriche adatte a misurare l’enorme mole di dati a disposizione (estraendo ad esempio KPI significativi e trasformandoli in strategie) cresce più lentamente del volume di dati da analizzare:

L’approccio ai big data, tuttavia, va spesso di pari passo con quello di crowdsourcing. Così, laddove non arrivano le macchine, serve un significativo intervento umano: per questo si stanno sempre più studiando e migliorando sistemi di crowdsourcing (si pensi ad esempio ai servizi come Amazon Mechanical Turk) e di esecuzione collettiva di microtasks, in cui ognuno è chiamato a svolgere dei micro compiti (ad esempio, trovare un certo elemento all’interno di una foto o attribuire un sentiment a un tweet).

Un altro dei temi centrali delle conferenze e degli incontri che abbiamo seguito è stato l’uso del crowdsourcing per lo studio e la percezione che le persone hanno delle azioni di comunicazione (campagne pubblicitarie, ecc)  delle immagini, e dei luoghi: da qui hanno ad esempio preso le mosse progetti come l’Atlas of Economic Complexity, Place Pulse, e Participie, solo per citarne alcuni.

E il marketing? Se n’è parlato tanto soprattutto in ottica affective advertising, cioè in riferimento alle emozioni suscitate. Il gruppo Affective Computing Lab guidato da Rosalind Picard (qui una buona sintesi dei loro esperimenti) si è focalizzato infatti sull’analisi delle reazioni delle persone a vari spot pubblicitari, semplicemente attraverso l’uso di una webcam ed un software dedicato (Affdex, uno dei prodotti di Affectiva) che registra le variazioni delle espressioni facciali e le emozioni. Se è vero che le reazioni di ciascuno possono essere molto diverse nell’esposizione ai contenuti mediali, è anche vero che “objectivity is the power”: studiare le reazioni dei singoli e ricondurle a cluster omogenei può condurre ad una valutazione più obiettiva dell’effettivo (in)successo di un contenuto e anche del grado di connessione tra memoria ed emozione.

Per riprendere un’altra triade di parole usata da Joi Ito, “openness, scale, a maker’s movement” sono i tre obiettivi e strumenti a cui bisogna tendere per realizzare innovazione in ottica globale. Il contributo che ciascuno può dare – con il proprio lavoro (e a questo punto siamo più che orgogliosi di definirci “data scientists”!) o più semplicemente con le proprie interazioni -  ci rende parte di un più ampio sistema connesso in cui ogni nodo è rilevante.

L’innovazione non è solo per tutti è di tutti.

Emanuela Zaccone
Massimiliano Spaziani Brunella

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Emanuela Zaccone è Social Media Analyst e Researcher presso Telecom Italia.
E’ una blogger e si occupa di Social TV e di formazione in ambito Social Media Marketing. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca nel 2011 tra Bologna e Nottingham.

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Massimiliano Spaziani coordina la Reputation Monitoring Room presso la direzione Corporate Communication di Telecom Italia, da inizio 2011 ha gestito lo start up del progetto. Massimiliano è un ingegnere informatico ed è stato Fellow del Santa Fe Institute nel biennio 2010-2011, con il progetto: “Web and Financial Market as an integrated empirical platform”.

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