Il tradimento dei numeri

Viviamo nell’era dei cosiddetti big data: statistiche, studi scientifici, sondaggi, previsioni finanziarie e meteorologiche, ricerche cliniche e analisi ingegneristiche si possono avvalere di quantità di dati gigantesche, come mai in precedenza, e la creazione di algoritmi di analisi al computer permette di analizzare tali dati in tempi relativamente rapidi. Tuttavia, i dati non sono la realtà, ma solo una sua rappresentazione semplificata. Perciò, per quanto enorme sia la mole di informazioni raccolte su un determinato fenomeno, ci saranno sempre degli aspetti che non verranno inclusi nell’analisi, perché è impossibile farlo o perché si decide di non farlo. Non tenere conto dei cosiddetti Dark Data può portare a errori di valutazione gravi, con conseguenze a volte drammatiche. Il matematico britannico David Hand analizza il peso dei dati invisibili in una grande varietà di ambiti e con una lunga serie di esempi concreti, valutando non solo i pericoli insiti nell’inevitabile impossibilità di considerare tutti i dati di un problema, ma anche l’opportunità (in apparenza contraddittoria) di sfruttare i dati mancanti per migliorare uno studio della realtà di tipo statistico.