La Prospettiva delle Scienze Sociali

Valerio Eletti :: LA PROSPETTIVA DELLE SCIENZE SOCIALI Avellino, 4 Ottobre 2013

Decisioni e scelte in contes+ complessi La Prospe2va delle Scienze Sociali VALERIO ELETTI

Sala Conferenze della Banca della Campania Avellino, 4 Ottobre 2013


Decisioni e scelte in contesti complessi

Agenda

La Prospettiva delle Scienze Sociali q  Sistemi, ambienti, problemi e strumenti complessi

q  Prendere decisioni in un ambiente complesso

q  Le opportunità portate da un approccio sistemico

q  Sette contributi alla prospettiva delle scienze sociali

q  Decidere nell’era dei Big Data


Sistemi, ambienti, problemi e strumenti complessi

Sistemi, Ambienti, Problemi, Strumenti complessi

Parlare di processo decisionale in ambienti complessi, nel sociale, comporta pluralità di approcci, contestualizzazioni, interpretazioni. E quattro puntualizzazioni: q  Primo: sono diverse le impostazioni di analisi e intervento a

seconda che ci occupiamo di sistemi, ambienti, problemi, strumenti complessi o – come accade di solito – di più di questi elementi connessi tra di loro.

q  Secondo: prendere decisioni efficaci implica acquisire una preliminare conoscenza del problema da affrontare, del sistema in esame e del suo contesto.


Sistemi, ambienti, problemi e strumenti complessi

Sistemi, Ambienti, Problemi, Strumenti complessi

q  Terzo: se anche il focus è su problemi di management, serve avere la consapevolezza che il sistema sociale osservato fa parte di altri sistemi di sistemi complessi sia di ordine superiore (come politica, finanza o ecologia) che di ordine inferiore o trasversale (come psicologia, social network o memetica)

q  Quarto: se parliamo di complessità parliamo di reti; e quindi possiamo applicare ai nostri problemi gli algoritmi ormai molto avanzati che sono stati messi a punto dalla scienza delle reti, dagli studi su Big Data e motori semantici, nel soft computing e nella cosiddetta Sync Science.


Prendere decisioni in un ambiente complesso

Decidere in ambienti complessi

Passi chiave del processo decisionale in ambienti complessi, per risolvere problemi complessi, con strumenti altrettanto complessi: A) Raccogliere informazioni (a campione? o “totali”?) B) Studiare la topologia delle reti che sottendono il sistema, e quindi B’) individuare e visualizzare i pattern emergenti C) Valutare sulla base dei dati storici le possibilità di successo delle azioni attuabili, tenendo presente che C’) nei sistemi complessi di norma si ha a che fare con fenomeni che seguono la legge di potenza e non curve gaussiane (da cui i “cigni neri”) D) Coinvolgere-motivare gli agenti del sistema e dell’ambiente facendo leva sui cluster esistenti nel sistema (individuati con l’azione descritta al punto B)


Le opportunità portate da un approccio sistemico

Approccio sistemico: le domande da porsi

Le opportunità portate da un approccio basato sulla conoscenza degli studi sui sistemi multi-agenti (sistemi complessi adattativi) e di topologia e dinamiche di accrescimento delle reti sono legate alla capacità di rispondere a una serie di domande: A) e B) come utilizzare le enormi masse di dati di tipo sociale (Big Data) disponibili in forme digitali sempre più ricche e diffuse? Ovvero, come individuare i data base interessanti, come metterli in relazione anche semantica tra loro, come attraversarli con modelli opportuni, e come visualizzarne i pattern emergenti? C) come utilizzare i più recenti studi sul ruolo della topologia e della crescita preferenziale delle reti nel comportamento dei sistemi biologici, memetici e sociali?


Le opportunità portate da un approccio sistemico

Approccio sistemico: le domande da porsi

C') come correggere il punto precedente introducendo nelle definizioni del processo decisionale l'alea degli eventi pesanti che si collocano nella regione di testa della legge di potenza che descrive appunto il peso degli eventi non prevedibili? Come attrezzarsi nell’eventualità - improbabile ma catastrofica - che accadano? D) su quali basi agire - e come - per coinvolgere gli agenti (individui e gruppi o sotto-insiemi) del sistema che si vuole guidare nell'ambiente complesso in cui è immerso? D') come evitare il paradosso di assumere inconsapevolmente atteggiamenti riduzionistici e deterministici nell'abbracciare superficialmente approcci sistemici di tipo olistico?


Sette contributi alla prospettiva delle scienze sociali

Contributi al volume Cedam

Ecco come hanno affrontato questi temi i sette autori che hanno dato il loro contributo alla sezione del volume “Decisioni e scelte in ambienti complessi” dedicata alle scienze sociali: I saggi teorici di visione generale sono tre: -  quello di Simoncini e De Simone, dedicato all’imperativo etico

collegato al processo decisionale sviluppato in ambienti complessi,

-  quello di Alessandro Cravera, che affronta il tema della necessità di una nuova epistemologia per un nuovo management,

-  e quello di Alberto Gandolfi, che va più sul concreto,

suggerendo delle strategie-tipo per riuscire a decidere con cognizione di causa nell’incertezza derivante dalla complessità delle organizzazioni e dei loro contesti.




Seguono quindi due contributi dedicati a casi di studio di particolare interesse per le dinamiche decisionali in ambiti complessi: -  quello di Alberto F. De Toni che, attraverso il caso Illy, illustra e

analizza l’innovazione che deriva dalla disobbedienza alle regole tradizionali,

-  e quello di Fulvio Forino, che utilizza lo strumento della

narrazione per far emergere l’importanza della dialogica dall’analisi del caso dell’Ospedale San Camillo di Roma.




Chiudono il cerchio due interventi divergenti: -  quello di Gaetano Bruno Ronsivalle, che affronta gli aspetti più

ostici, rendendoli leggibili anche ai non addetti, della modellazione matematica basata su reti neurali e sistemi intelligenti per dare supporto alle decisioni in ambienti complessi,

-  e quello decisamente ‘laterale’ di Sergio Boria, che parla della

psicoterapia sistematica e dell’emergere della decisione, con un collegamento ideale all’apertura di Simoncini e De Simone.


Chiudiamo il percorso con uno sguardo sui fenomeni nuovi che stanno emergendo dall’uso a livello globale delle reti digitali e dalla enorme produzione, memorizzazione (e ormai anche interpretazione) dei cosiddetti Big Bata. Perché ci interessano qui? Perché grazie e Big Data e potenze di calcolo adeguate, oltre alla capacità di creare e utilizzare algoritmi ad hoc, si passa da un punto di partenza completamente nuovo nel processo decisionale (in settori chiave come quello commerciale o politico): si possono conoscere ora infatti non solo “tutti” i dati relativi al fenomeno complesso osservato, ma anche insiemi di dati correlati, trasversali. Ciò significa che A) si possono abbandonare le proiezioni incerte derivanti dall’analisi di campioni più o meno corretti; e B) si possono analizzare in grana fine i sotto-insiemi e le nicchie che sfuggono oggi alle analisi statistiche basate su campioni.


Big Data


È un termine (molto spesso usato a sproposito) che indica un territorio assolutamente nuovo, immenso, variegato, che stiamo creando noi stessi, ma di cui sappiamo poco o nulla (!): una sorta di brodo primordiale dei nostri memi, uno sterminato accumulo ancora informe di dati digitali che si vanno accumulando in banche dati, in settori diversi: dati che arrivano dalla nostra localizzazione geografica quando telefoniamo da un cellulare, dai nostri profili sui social network, dagli indirizzi Internet che andiamo a visitare, dai sentiment che esprimiamo via Twitter, dai dati sanitari, economici e finanziari che affidiamo sempre più spesso e inconsapevolmente alle varie nuvole informatiche (cloud) che si stanno addensando nel chiuso di sempre più giganteschi magazzini pieni di server...


Big Data Cosa sono?


Si formano così miniere di informazione in cui si possono individuare strutture di conoscenza e profili di trend in atto. Due considerazioni: A)  connettendo le singole ‘miniere’ si ottiene un insieme

che è molto di più della somma dei singoli data set, un insieme reticolare iper-complesso che può fornire non solo risposte a vecchie domande, ma che può anche far emergere domande nuove di particolare importanza strategica per le economie mondiali, per l’ambiente, per i rapporti tra nazioni, politica e multinazionali;

B)  la finanza privata e quella pubblica sono già in corsa

per mettere a punto efficaci strumenti “intelligenti” (semantici) che permettano di analizzare e gestire queste masse di dati che non si possono affrontare con i limitati strumenti usati per processare le normali banche dati in tempi accettabili (parliamo di diverse centinaia di exabyte, miliardi di gigabyte).


Big Data Come si usano?


Un’idea della importanza strategica dei big data ci può venire dalle azioni 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, distribuiti su 6 Dipartimenti federali

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) uno dei sei progetti selezionati a oggi: il progetto bandiera è 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


Qualche dato sui Big Data


Concludiamo dicendo che l’esplosione dei big data (conseguenza anche della diffusione dell’Internet delle cose) e l’emergere del Web semantico (Web 3.0) sono un ulteriore stimolo per lo sviluppo e l’affermazione (nel management, nel marketing, nella politica, nella finanza) di un approccio sistemico, complesso e reticolare, con metodi di calcolo e di elaborazione delle informazioni che fa leva su una nuova di pensiero: quella basata sul paradigma cognitivo complesso, circolare, che considera i tradizionali ragionamenti lineari basati sul principio di causa-effetto solo come un sottoinsieme di un più ampio e variegato ventaglio di nuove possibilità del pensare, del progettare e dell’agire. Rif. bibl: V. Eletti, “Ricominciamo da Internet?”, Guaraldi 2013 oppure versione inglese in “Contribution to theoretical and practical advances in management”, (a cura di S. Barile), Aracne 2013, pp.199-218


Big Data e Web 3.0

Business

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