Come studiare l'influenza attraverso le statistiche di Wikipedia?
5 9 2019
Come studiare l'influenza attraverso le statistiche di Wikipedia?

Quante contaminazioni tra dati e microbi: una discussione big data e biomedicine.

L'adozione di una scala micro di osservazione sul mondo per ribaltarne in modo salutare l'interpretazione è la proposta avanzata quest'anno da Scienceground. Lo spazio di incontro, dibattito e sperimentazione pensato per raccontare e problematizzare la scienza nella società e il sociale nella scienza a partire dalla letteratura (scientifica e di divulgazione) si trasferirà quest'anno nelle aule e nel chiostro del Liceo "Isabella d'Este" e sarà interamente dedicato ai microbi.


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Scienceground è uno spazio di comunicazione scientifica orizzontale animato da ExTemporanea, una piccola comunità scientifica di studenti universitari, ricercatori ed appassionati con l’occhio attento al ruolo della scienza nella società. Quest’anno il tema intorno a cui ruotano le attività è Microbi, l'ispirazione è nata da un'intervista al filosofo Bruno Latour, nella scorsa edizione di Scienceground, in cui si è parlato di quanti «misteri» possano nascondersi in «quattro metri quadri di terreno».

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Ecosistemi altrettanto complessi si nascondono nelle acque del Rio di Mantova, nel pane che mangiamo ogni giorno, addirittura sulla punta delle nostre dita. Per osservare più da vicino questo mondo microscopico, i laboratori portano i più curiosi a contatto con le tecniche sperimentali della ricerca biologica. I gruppi di lettura e le discussioni hanno l’obiettivo di avvicinare tutti gli interessati agli aspetti più sottili e problematici della ricerca scientifica. Scienceground propone anche di “contaminarsi” con altri temi grazie agli ospiti già presenti a Festivaletteratura; alcune di queste contaminazioni permettono di dare continuità a dialoghi già avviati nella precedente edizione di Scienceground, dedicata al vasto tema dei “dati”.

Alle 17;30 di giovedì 5 settembre, il Chiostro di Isabella d’Este ha ospitato la contaminazione “Microbi e big data”, con la partecipazione di Mattia Galeotti, ricercatore presso il Dipartimento di Matematica dell’Università degli Studi di Trento. Nella discussione con il pubblico, per chiarire cosa si intende con machine learning e Big data, sono stati illustrati esempi di ricerche condotte su come prevedere i picchi influenzali o come aiutare i medici nella diagnosi di malattie asintomatiche.

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www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/amp

L’evento ha inoltre affrontato i risvolti sociali della diffusione del machine learning medico e della raccolta di dati sensibili su larga scala. Cosa può succedere quando diventa semplice reidentificare qualcuno in un database “anonimizzato” e quali sfide tecniche ed epistemologiche si aprono di fronte all’idea di equità algoritmica (fairness)? Nonostante oggi le leggi permettano l'utilizzo di una percentuale limitata di dati, in realtà, anche con un campione piccolo è possibile fare ricerche e risalire a quasi l'80% delle persone a cui si riferiscono i dati.
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Il dibattito è stato arricchito dall'intervento a sorpresa dal pubblico di Massimiano Bucchi, professore ordinario di Scienza, Tecnologia e Società all'Università di Trento «quando gli storici ci studieranno diranno che siamo stati vittime di un equivoco tecnologico macroscopico: ci hanno fatto credere che la tecnologia sia neutrale e in quanto tale inevitabile». E oggi che siamo completamente immersi nella tecnologia è quantomai difficile accorgersene.

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Di equità algoritmica si è continuato a parlare in Piazza Mantegna nella lavagna delle 19.15 “Anche gli algoritmi hanno pregiudizi?”, in cui Mattia Galeotti ha ampliato la prospettiva introdotta nella contaminazione. Gli algoritmi sono, infatti, spesso utilizzati per alcune indagini di carattere sociale, come: la sicurezza di alcune zone della città, l'assunzione di nuovi lavoratori, la scelta di chi è meritevole di accedere al prestito. Questi algoritmi sono però portati, per la natura dei dati che vengono loro affidati, a compiere alcune discriminazioni. Attraverso l'illustrazione di casi in cui gli algoritmi hanno generato discriminazioni e la spiegazione di una formula matematica che collega due diverse definizioni di equità algoritmica, il pubblico ha potuto comprendere il messaggio: non è corretto credere che la scienza sia solo una descrizione di fenomeni, al contrario essa è fortemente correlata con la dimensione politica e sociale della nostra vita.

Negli spazi di Scienceground è previsto un laboratorio aggiuntivo per giocare e capire qualcosa in più sul concetto di machine learning. Il laboratorio sarà attivato nella giornata di sabato al raggiungimento del numero minimo di partecipanti. Per segnalare l'interesse scrivere a [email protected]
Scienceground è aperto a tutti fino a fine festival per discutere di questo e tanto altro.


Per chi vuole approfondire il percorso, Festivaletteratura propone:

Eventi al Liceo “Isabella d’Este” - Lavagna ore 21.00 mercoledì 4 “Un segnale nel rumore” - Lavagna ore 11.00 sabato 7 “Prevenire le infezioni resistenti agli antibiotici” - Evento 155 “Verso la fine delle medicine?” - Lavagna ore 21.00 sabato 7 “Resistenza agli antibiotici: strutturare la sanità” - Lavagna ore 11.00 domenica 8 “Microbes: good and/or evil” - Evento 219 “Microbi, non spiriti”.
Festivaletteratura