Rete Bibliotecaria della Provincia di Como

Abstract: La digitalizzazione innova profondamente i processi con cui interagiamo, consumiamo, produciamo e organizziamo attività collettive. Nelle scienze la digitalizzazione non solo rende possibili nuovi modi di visualizzare comportamenti e trend sociali, ma soprattutto produce un interesse nuovo per l’analisi dei sistemi sociali da parte di altre discipline, per esempio intelligenza artificiale, data science e fisica dei sistemi. Questo volume, il primo manuale sulla ricerca sociale dell’era digitale, offre una prospettiva sistematica su questi cambiamenti, dal punto di vista delle scienze sociali. Un testo fondamentale per docenti e studenti, ma anche per coloro che nelle istituzioni e nelle aziende fanno ricerca empirica sociale ed economica.

Abstract: «I big data sono come il sesso per gli adolescenti: tutti ne parlano, nessuno sa veramente come si fa, ma tutti pensano che gli altri lo fanno e allora dicono di farlo». Così scriveva Dan Ariely in un suo tweet del 2013. Oggi questa affermazione è ancora valida: il mondo dei big data interessa moltissimi aspetti della vita di un'azienda, ma non è ancora chiaro come approcciarsi a esso. Con questo libro ti invito a entrare nella post-adolescenza, acquisendo le conoscenze di base sui big data: cosa sono, come vengono utilizzati per aumentare le performance aziendali, come è possibile sviluppare una strategia attraverso l'analisi dei comportamenti d'acquisto del consumatore e quali cambiamenti il nuovo GDPR ha introdotto nel trattamento dei dati. L'obiettivo è aiutarti a capire, anche attraverso esempi concreti di aziende con cui ho affrontato il cammino dei big data, quali sono le fonti di dati più idonee per il tuo business e come utilizzarle per definire le tue buyer personas.

Abstract: Chiunque si occupi di raccolta e analisi dei dati lo sa bene, o almeno dovrebbe: le informazioni che non conosciamo possono essere altrettanto importanti di quelle che abbiamo a disposizione. Ha senso affermare che un prodotto è efficace perché ha solo recensioni favorevoli? Ed è davvero possibile prevedere il buon esito di un trattamento medico sulla base di un campione che, per quanto ampio, non corrisponde alla totalità dei casi? Considerazioni analoghe si possono applicare alla nostra vita di tutti i giorni: perché invidiare una persona per i successi messi in mostra sui social network, quando i suoi fallimenti ci vengono opportunamente nascosti? In un’epoca dominata dai big data, conviene prestare maggiore attenzione al rovescio della medaglia, ovvero ai dati che sappiamo di non avere o – peggio ancora – che crediamo erroneamente di possedere. Simili alla materia oscura che elude le rilevazioni dei cosmologi, i dark data influenzano ogni campo di studio e di lavoro, dalla ricerca medica all’industria, dalle politiche pubbliche e sociali al settore finanziario, e sono molto più numerosi di quanto pensiamo. Sottostimarli è dunque un grave rischio, che può portare a costruire modelli fuorvianti e inesatti, con conseguenze talvolta catastrofiche. Al contrario, smascherare questi numeri «traditori» e imparare a gestire i problemi che essi provocano può portare vantaggi nella nostra sfera professionale e in quella personale. I dark data ci insegnano, infatti, a capovolgere il modo di considerare l’analisi dei dati, facendoci comprendere più a fondo l’universo dell’informazione e ad affrontare l’imprevedibile in maniera più consapevole e ponderata.

Abstract: Chiunque si occupi di raccolta e analisi dei dati lo sa bene, o almeno dovrebbe: le informazioni che non conosciamo possono essere altrettanto importanti di quelle che abbiamo a disposizione. Ha senso affermare che un prodotto è efficace perché ha solo recensioni favorevoli? Ed è davvero possibile prevedere il buon esito di un trattamento medico sulla base di un campione che, per quanto ampio, non corrisponde alla totalità dei casi? Considerazioni analoghe si possono applicare alla nostra vita di tutti i giorni: perché invidiare una persona per i successi messi in mostra sui social network, quando i suoi fallimenti ci vengono opportunamente nascosti? In un’epoca dominata dai big data, conviene prestare maggiore attenzione al rovescio della medaglia, ovvero ai dati che sappiamo di non avere o – peggio ancora – che crediamo erroneamente di possedere. Simili alla materia oscura che elude le rilevazioni dei cosmologi, i dark data influenzano ogni campo di studio e di lavoro, dalla ricerca medica all’industria, dalle politiche pubbliche e sociali al settore finanziario, e sono molto più numerosi di quanto pensiamo. Sottostimarli è dunque un grave rischio, che può portare a costruire modelli fuorvianti e inesatti, con conseguenze talvolta catastrofiche. Al contrario, smascherare questi numeri «traditori» e imparare a gestire i problemi che essi provocano può portare vantaggi nella nostra sfera professionale e in quella personale. I dark data ci insegnano, infatti, a capovolgere il modo di considerare l’analisi dei dati, facendoci comprendere più a fondo l’universo dell’informazione e ad affrontare l’imprevedibile in maniera più consapevole e ponderata.

Abstract: L'esperto di economia digitale Vili Lehdonvirta ci racconta il rapporto tra tecnologie digitali e società. All'inizio, internet era un luogo senza legge, popolato da geni della truffa che rendevano l'acquisto o la vendita di qualsiasi cosa online un affare rischioso. Poi Amazon, eBay, Upwork e Apple crearono piattaforme digitali sicure per la vendita di beni fisici, la ricerca di un lavoro e il download di app. In seguito, però, questi giganti della tecnologia hanno continuato a governare internet come autocrati. Come è potuto accadere? In che modo utenti e lavoratori sono diventati gli sfortunati sudditi degli imperi economici online? Internet non doveva liberarci dal potere delle istituzioni? L'esperto di economia digitale Vili Lehdonvirta ci racconta il rapporto tra tecnologie digitali e società prendendo di volta in volta spunto dalla storia di un personaggio influente o di una piattaforma significativa tra quelli che hanno contribuito a plasmare l'odierna economia digitale, da nomi familiari come Jeff Bezos di Amazon a eroi misconosciuti come Kristy Milland di Turker Nation. Lehdonvirta esplora l'ascesa dell'economia delle piattaforme verso il dominio completo delle nostre vite e propone una via alternativa da seguire. Perché solo se comprendiamo le piattaforme digitali per quello che sono – istituzioni potenti come Stati – possiamo avviare una vera fase di democratizzazione.

Abstract: I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All'interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull'analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite. Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python. Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.

Abstract: Un’invisibile nuvola ci avvolge. Sono i dati e le informazioni che scambiamo online, un flusso continuo che qualcuno raccoglie, elabora e scambia. È vero che grazie ai big data accediamo a servizi sempre più ritagliati sulle nostre necessità, ma ogni nostra mossa, ogni acquisto, ogni comunicazione, ogni nostro momento pubblico e privato è osservato. Di ciascuno di noi esiste da qualche parte nell’etere un profilo. Utile a chi vuole influenzare le nostre scelte, di consumo ma anche politico-elettorali. E magari a chi vorrà approfittare delle nostre debolezze e dei nostri segreti.

Abstract: L'intera umanità produce dati, cioè valore potenziale, sul web. Però l'impero calante, gli Usa, garantisce la libertà, fosse pure quella di morire di fame, ma non ridistribuisce il valore, che rimane nelle mani di pochissimi. L'impero crescente, la Cina, lo ridistribuisce, ma - essendo uno Stato bolscevico di successo - limita la libertà. Per rimediare al declino americano, il presidente Trump vuole controllare le piattaforme, realizzando il capolavoro di una tirannide senza ridistribuzione. Esiste una quarta via? Certo, il comunismo digitale spiegato in questo libro. I tempi sono maturi, non aspettiamo che marciscano.

Abstract: Noi siamo il nostro profilo Facebook? Le intelligenze artificiali sono tecnologie o soggetti sociali? Com’è possibile che il bitcoin abbia creato una crisi in Kazakistan? Come ha fatto un chatbot su Twitter ad aver imparato frasi razziste, violente e antisemite senza bisogno di programmazione? La società del XXI secolo è il prodotto di un panorama sociale che vede interconnessi persone (e le loro relazioni), dati (nella forma di informazioni e algoritmi) e tecnologie (dispositivi e servizi sempre nuovi). Le scienze sociali, da un punto di vista teorico e metodologico, ci aiutano ad analizzare questi fenomeni e a immaginare risposte.

Abstract: In pochi anni tutto è cambiato. Una volta la pubblicità veniva comprata per il contesto in cui era inserita. Poi l'innovazione tecnologica dei big data ha permesso di vendere e acquistare la pubblicità in tempo reale, selezionando esclusivamente i contatti che corrispondono al target desiderato e accrescendo la qualità delle audience da contattare. Una vera rivoluzione per il mondo della pubblicità e dei media. Il libro fornisce una panoramica e un'analisi completa di questo scenario fatto di sistemi analitici avanzati e di trattamento delle informazioni in tempo reale. Un excursus storico sull'evoluzione dei media per capire da dove siamo partiti, dove siamo arrivati e in che direzione stiamo andando, ma anche una guida operativa per comprendere come gestire il marketing del futuro. Scritto da esperti verticali delle innumerevoli discipline del mondo dei media, del CRM e del marketing, Audience Marketing illustra le tematiche in un linguaggio adatto sia agli addetti ai lavori sia a tutti coloro che si occupano di comunicazione.

Abstract: Perché le tecnologie smart non portano automaticamente a risultati intelligenti? Perché per risolvere le grandi sfide del nostro tempo è determinante il ruolo di una "mente aumentata" che sia il frutto della collaborazione tra le capacità umane e le potenzialità delle macchine. «Big Mind» mostra come l'intelligenza collettiva, se ben orchestrata, può guidare le aziende, i governi, le università e le società a sfruttare al meglio il cervello umano e le tecnologie digitali. Descrivendo alcune tecnologie innovative (da Google Maps ai satelliti Dove) e le più recenti scoperte nell'ambito dei big data e dell'intelligenza artificiale, Mulgan racconta gli affascinanti esperimenti in cui la sinergia tra uomini e macchine ha portato a successi rivoluzionari o, a volte, anche a eclatanti insuccessi, offrendo però importanti lezioni per il futuro.

Abstract: Quasi tutto quello che sappiamo sulle persone è sbagliato. Perché? Il motivo è semplice: le persone mentono. Lo fanno sempre e comunque, con amici, parenti, partner e datori di lavoro, mentono alle ricerche di mercato, ai sondaggi elettorali e al medico, sono pronte a mentire perfino a loro stesse. C'è solo un luogo dove tutti si sentono completamente liberi, dove possono esprimere tutti i loro desideri, dove è possibile soddisfare ogni più strana e perversa curiosità: questo posto è Internet e il loro più fedele confidente sí chiama Google. Nell'era degli algoritmi ogni nostra azione in rete viene tracciata, registrata e analizzata. Google e i social network potrebbero, in qualunque momento, dirci chi siamo veramente. Illuminante, divertente, a volte scioccante, "La macchina della verità" di Seth Stephens-Davidowitz mostra che non c'è niente al mondo che possa farci scoprire in maniera così profonda ogni sfumatura dell'animo umano come la piccola barra rettangolare che abbiamo come confidente.

Abstract: La diffusione sempre più pervasiva delle tecnologie digitali e l’aumento esponenziale delle capacità di calcolo stanno radicalmente trasformando la società, dalla politica alla ricerca scientifica, dai rapporti sociali alle forme di lavoro, in modo tutt’altro che trasparente. Pochissimi gruppi privati hanno la possibilità di determinare processi su scala globale, traendo enormi profitti dalle informazioni che ognuno di noi produce ogni giorno. Gli algoritmi, spesso descritti come strumenti neutrali e oggettivi, giudicano medici, ristoranti, insegnanti e studenti, concedono o negano prestiti, valutano lavoratori, influenzano gli elettori, monitorano la nostra salute. L'opera è una raccolta di saggi che indaga, con spirito multidisciplinare e critico, i rischi e le potenzialità delle nuove tecnologie, provando a immaginare un futuro all’altezza delle nostre aspettative.

Abstract: I social network sono un passatempo che consente di mantenersi in contatto con gli amici, di "conoscere" altre persone almeno virtualmente, di fruire di contenuti multimediali, di dar luogo a iniziative o di partecipare a quelle organizzate da altri. Alla base del successo di queste piattaforme c'è la loro gratuità. Nessuno (o quasi) si chiede il perché del mancato pagamento di un biglietto. Quei pochi che si pongono la domanda non sempre trovano una risposta plausibile. Il ticket di ingresso, in realtà, viene pagato inconsapevolmente da chi accede nel corso dell'utilizzo di queste caleidoscopiche opportunità di intrattenimento. In termini pratici, il prezzo per utilizzare i social network è costituito dalle informazioni personali che gli utenti forniscono ininterrottamente a chi gestisce questi sistemi. La consapevolezza è il primo strumento che abbiamo a disposizione per tutelare le nostre informazioni personali.

Abstract: Quale impatto hanno sul mondo del diritto la sempre maggiore disponibilità di enormi quantità di dati e gli algoritmi utilizzati per la loro elaborazione? Come regolare l'uso delle tecnologie emergenti nel settore dell'intelligenza artificiale per tutelare i diritti dell'individuo? Quale contributo può offrire la riflessione dei giuristi all'elaborazione di strumenti di gestione e analisi dei big data? Queste sono alcune delle questioni affrontate negli scritti raccolti in questo volume, che trae origine dalla XVIII conferenza «Law via the Internet» svoltasi a Firenze. L'intento è non solo di presentare lo stato attuale del dibattito, ma anche di offrire nuove prospettive di riflessione su temi - quali big data, machine learning, intelligenza artificiale, data analytics, protezione dei dati personali - oggi centrali nel dibattito sul rapporto tra diritto e tecnologie.

Abstract: Il capitalismo sta morendo. I profitti crescono mentre la disuguaglianza aumenta e l'innovazione rallenta. Qualcosa deve succedere. La fusione tra big data e intelligenza artificiale porterà, secondo gli autori, a un nuovo tipo di capitalismo: quello fondato sui dati. Nel corso dell'ultimo secolo la storia del capitalismo è stata la storia di un mercato dominato da denaro e imprese. Usiamo il prezzo per valutare i beni e la cifra che siamo disposti a pagare indica fino a che punto riteniamo valido un prodotto. Le imprese, dal canto loro, coordinano attività complesse, come la produzione di massa delle automobili, controllando il flusso delle informazioni e centralizzando il processo decisionale, e garantendo al tempo stesso un livello di occupazione stabile. Ma il capitalismo dei dati è un'altra cosa: i dati che noi generiamo su noi stessi e quelli che le imprese generano relativamente ai loro prodotti permettono ad appositi algoritmi di collegare acquirenti e venditori in modo molto più efficiente rispetto ai mercati basati sul sistema dei prezzi. Queste stesse forze rendono superfluo il controllo rigido delle informazioni, consentendo a gruppi di persone di dimensioni sempre più ridotte di coordinarsi efficacemente senza dover ricorrere a un'infrastruttura elaborata. In definitiva, le grandi imprese centralizzate potrebbero ridursi a nulla più che un individuo e il suo computer. Un capitalismo incentrato sui dati potrebbe significare un'economia più sostenibile e più equa, ma la fine dell'impresa - e, con essa, la fine del lavoro stabile - comporta anche grossi rischi. "Reinventare il capitalismo nell'era dei big data" ci spiega come il cambiamento tecnologico in corso stia uccidendo il capitalismo che siamo abituati a conoscere e che cosa lo rimpiazzerà.

Abstract: Impara a visualizzare i tuoi dati in modo originale e innovativo, per imparare e per informare. Utilizzali per creare prodotti migliori, per potenziare il tuo marketing e per sviluppare il tuo business!

Abstract: Da qualche anno ormai si parla di data driven economy: la rivoluzione digitale, l'aumento della connettività, l'istantaneità della diffusione delle informazioni stanno rivoluzionando il modo in cui aziende e istituzioni operano. L'umanità sta creando quantità di dati sempre maggiori, lasciando sempre più tracce digitali di sé, dei suoi gusti, bisogni e consumi; macchine opportunamente addestrate, i robots, sono in grado di svolgere compiti via via più sofisticati che in molti casi aiutano l'uomo e ne amplificano capacità e risultati. Anche se quella parte di intelligenza artificiale che colpisce di più l'immaginazione può essere ritenuta ancora lontana dallo scaricare a terra tutte le proprie potenzialità, la parte di intelligenza artificiale basata sul machine learning è molto vicina a noi e sta già avendo un impatto non trascurabile sulla vita di tutti i giorni. In questo lavoro viene presentato il processo di analisi dei dati strutturati e non, dalla data ingestion alla data prepa-ration, dai principali algoritmi di machine learning all'interpretazione dei risultati emersi e alla loro integrazione nel processo decisionale. Vengono inoltre illustrate alcune applicazioni selezionate a tematiche di business, quali, per esempio, l'analisi della loyalty della clientela, la fraud detection e i modelli predittivi basati sui dati ricavati dai social media. In buona parte delle applicazioni presentate si fa uso di software open source per il machine learning ed in particolare di Knime.

Abstract: L'ingresso della Data Analytics in azienda è spesso accompagnato da reazioni contrastanti. Da una parte c'è ottimismo ed entusiasmo, dall'altra un senso generalizzato di inadeguatezza - di solito per la mancanza di esperienza e conoscenze specifiche - e anche un certo sospetto. In questo scenario, lo scoglio in cui può imbattersi chi si trova a dover prendere decisioni o indirizzare investimenti è la semplice domanda: "Da dove partiamo?". Questo manuale propone un percorso e una serie di strumenti per farsi strada nel mondo dei Big Data. L'approccio è pragmatico e graduale ed è pensato per guidare nel processo di Data Transformation ovvero di integrazione sistematica della Big Data Analytics in un business. Nel corso dei capitoli vengono illustrati strumenti operativi e modelli concettuali che aiutano a vedere in prospettiva aneddoti e proclami, sgombrare il campo da falsi miti e mettere a fuoco opportunità reali. Una guida pensata sia per chi ha già un po' di dimestichezza con l'intelligenza artificiale e vuole passare alla messa in pratica senza commettere errori strategici nell'implementazione, sia per chi parte da zero e vuole costruire, passo dopo passo, le basi per affrontare con successo la sfida dell'innovazione tecnologica.

Abstract: Gli strumenti e le tecniche per portare l'analisi dei dati oltre Excel. La data analytics è una disciplina sempre più ricercata e acquisire competenze in questo ambito sta diventando essenziale in ogni settore. Questo manuale spiega come muovere i primi passi senza dover imparare un linguaggio di programmazione, ma passando dalla teoria alla pratica attraverso alcuni tutorial mirati. Si parte spiegando le tipologie di analisi possibili e come i dati devono essere preparati prima di essere analizzati. Si passa quindi al visual programming, con strumenti - KNIME e Microsoft Power BI - che consentono di creare template, modelli riutilizzabili e interfacce in grado di svolgere analisi profonde anche attraverso il machine learning. Infine si apprendono alcune tecniche di data visualization e data storytelling che aiutano a migliorare il processo di decision making. Un libro adatto a manager, professionisti, studenti e a tutti coloro che vogliono scoprire le potenzialità della data analytics per lavorare in modo più efficace con i dati.