Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. Un approccio sistemico complesso

Convegno Internazionale :: Roma :: 2014
Nuovi Approcci alla Conoscenza.
Verso una SISTETICA
(verso una Sistemica Etica Estetica)
INTERVENTO DI VALERIO ELETTI
Nuovi scenari sociali,
reti digitali
e accumulo di big data.
Un approccio sistemico complesso
Next Systemics :: a rhizomatic hub
ISIA, P. Maddalena 53, Roma :: 14 ottobre 2014
Valerio Eletti :: Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data ISIA :: Roma, 14 Ottobre 2014

Viviamo in a Viviamo in ammbibeinetnit is esmemprper ep ipùi ùc ocmomplpelsessis.i.....
... ma davvero il nostro ambiente quotidiano
è sempre più complesso?
Uno sguardo all’attuale accumulo
di fenomeni “intrecciati” tra loro ...
... tra questi, focalizziamo l’attenzione su
lo sviluppo di “reti digitali” e “big data”
... e vediamo subito che emergono
diversi tipi di problemi per la privacy
Come affrontare questo scenario
sempre più complesso?
Nuove “protesi cognitive”:
il paradigma cognitivo complesso
Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
i big data?
Cosa sono
i big data?
Mappa logica
Nuove “protesi cognitive”:
il paradigma cognitivo complesso

Mappa logica
Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?

Che significa complesso?
Per prima cosa condividiamo il significato di ciò che definiamo
SEMPLICE, COMPLICATO e COMPLESSO
quando parliamo di sistemi, scenari, problemi, fenomeni ...
E lo facciamo partendo da un esempio terra terra:
supponiamo di avere un obiettivo molto chiaro e semplice:
centrare un bersaglio disegnato sul pavimento a 5 metri.
E proviamo a raggiungere l’obiettivo
usando prima uno strumento “semplice”,
poi uno “complicato”
e infine uno “complesso” ...

Semplice, complicato, complesso
Primo:
immaginiamo di lanciare
un sasso con una fionda
calcolare la traiettoria
è un’operazione possibile e relativamente semplice.
Etimologia: sine + plico (senza pieghe)
Parole chiave:
- Lineare
- Prevedibile
- Ripetibile
- Rapporto causa-effetto
- Inanimato
- Modello fisico e matematico …

Secondo:
immaginiamo di lanciare
un aeroplanino di carta
calcolare con una certa approssimazione dove cadrà
è un’operazione possibile ma complicata.
Etimologia: cum + plico (con piegature)
Parole chiave:
- S-piegabile (prevedibile, seppure con difficoltà)
- Lineare
- Ripetibile (fissate le condizioni iniziali e al contorno)
- Rapporto causa-effetto
- Inanimato
- Paradigma riduzionista (Galileo, Cartesio, Newton)

Terzo:
immaginiamo di lanciare un piccione
... con una fionda?!?
Se no, calcolare dove andrà a posarsi
è un’operazione impossibile:
lo “strumento” rientra nel campo della complessità.
Etimologia: cum + plècto (intrecciato, tessuto insieme):
“composto di più parti collegate tra loro e dipendenti una dall’altra”
Parole chiave:
- Intrecciato (insieme superiore alla somma delle parti)
- Non riducibile, non lineare, non ripetibile né prevedibile
- Senza più rapporto causa-effetto
- Fenomeni biologici e sociali
- Visione sistemica, reticolare, non sequenziale…

Che significa complesso?
E dunque:
Nei casi in cui maneggiamo strumenti semplici o complicati
per raggiungere l’obiettivo ci basta studiare le varie componenti
e poi utilizzare azioni dirette, lineari, top-down,
che ubbidiscono a un progetto deterministico e sono prevedibili.
Ma nel caso di uno strumento complesso
tutte queste azioni sono inutili o addirittura dannose.
In situazioni complesse bisogna usare altre strategie, altri approcci,
tanto più se è complesso non solo lo strumento, ma anche
l’obiettivo da raggiungere,
il fenomeno da studiare,
l’ambiente in cui muoversi,
il problema da affrontare.

Focus sui concetti chiave della complessità
Vediamo al volo, per meglio intenderci,
alcuni dei concetti chiave che ci possono interessare qui ora
per caratterizzare un sistema complesso strutturalmente reticolare
 Caratteristiche costitutive:
• Numerosi elementi
• Numerose connessioni fra gli elementi
• Regole locali anche molto semplici
• Presenza di feedback positivi (destabilizzanti)
• Presenza di feedback negativi (stabilizzanti)
 Caratteristiche comportamentali:
• Grandi effetti da piccole cause (effetto farfalla)
• Auto-organizzazione
• Emersione dell’ordine dal disordine

Primo approfondimento: identikit della complessità
Per approfondire, ecco le parole chiave standard
(rif. A. Gandolfi, 1999)
 Alto numero di elementi
 Interazione non lineare fra gli elementi
 Effetti ritardati (nel tempo e nello spazio)
 Presenza di feedback negativi e positivi
 Struttura a rete
 Sistema aperto
 Sistema universale (si trovano sistemi analoghi su scale diverse)
 Sistema dinamico
 Sistema robusto
 Sistema creativo e innovativo
 Imprevedibile (non controllabile)
 A sensibilità differenziata (presenza di punti critici dentro il sistema)
 Comportamento spesso discontinuo
 Fenomeni di auto-organizzazione
 Strutturazione a livelli gerarchici
 Autonomia parziale degli elementi
 Presenza di paradossi (es.: compresenza di stabilità e instabilità)

Secondo: estensione dei concetti della complessità
Nell’idea di complessità, reti e sistemi complessi adattativi
entrano in gioco anche altri elementi molto importanti,
sia come premesse costitutive
sia come estensioni concettuali e applicative, come per esempio:
 Centralità dell’informazione (oltre a spazio+tempo ed energia+materia)
 Comprimibilità delle info (definizione algoritmica della complessità )
 Comprimibilità delle info (riflessione su comprensione-compressione)
 Architettura delle reti (rif. Strogatz, Watts, Granovetter, Barabasi)
 Approccio non riduzionista e non deterministico
 Entropia e sua inversione (concetto di “pompa di entropia”)
 Turbolenza e transizione di fase
 Margine del caos ed emersione dell’ordine dal disordine
 Evoluzione e selezione naturale
 Importanza di imprecisioni ed errori per l’adattabilità (cfr. errori nel Dna)
 Presenza di livelli gerarchici di complessità
 Autopoiesi e basi della vita (rif. Varela e Maturana)
 Vita (e intelligenza) naturale e artificiale
 Ruolo dell’osservatore in quanto sistema complesso esso stesso

Focus sui concetti chiave della complessità
Anticipiamo qui (e ci torneremo poi in conclusione,
quando parleremo del paradigma cognitivo complesso)
una serie di atteggiamenti logici e comportamentali
da adottare in questi nostri nuovi ambienti iper-complessi
caratterizzati da big data e reti sociali digitali:
 Comprendere la differenza fra complicato e complesso
 Abbandonare il principio di “causa-effetto”
 Abbandonare il concetto di “terzo-non-dato”
 Accettare che il tutto sia più della somma delle parti
 Accettare che emergano pattern dall’intreccio di relazioni
 Accettare imprevedibilità e indeterminazione
 Accettare l’idea di interferenza dell’osservatore

Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Mappa logica

Intreccio di fenomeni globali complessi
Prima di focalizzarci sui fenomeni legati a reti digitali e big data,
diamo uno sguardo d’insieme sui fenomeni
(intrecciati tra loro con feedback di tutti i tipi)
che rendono sempre più complessa
(intrecciata, imprevedibile, con fenomeni emergenti inimmaginabili)
la nostra convivenza su questo mondo sempre più piccolo:
- l’ingresso di 2 miliardi di persone nell’economia occidentale
- la connessione fisica sempre più stretta e veloce tra popolazioni
- l’esplosione abnorme della finanza rispetto all’economia
- l’aumento incontrollabile della velocità delle transazioni
- la difficoltà di metabolizzare i cambiamenti socio-tecnologici
- l’intreccio tra ingegneria e biologia
- l’esaurimento delle risorse e l’insostenibilità del sistema ...

Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Mappa logica

Sviluppo delle reti sociali digitali e dei big data derivati
In questo contesto già di per sé decisamente turbolento,
si inserisce un acceleratore potentissimo di complessità (intreccio):
lo sviluppo esponenziale della diffusione delle reti sociali digitali
(e la conseguente produzione, memorizzazione e sfruttamento
dei big data che vengono così generati).
Vediamo per punti i motivi principali di tale complessificazione:
 La concentrazione di hub in grado di rastrellare dati digitali, come:
• i social networks,
• i motori di ricerca,
• i fornitori di servizi cloud,
• i raccoglitori/diffusori di immagini e video,
• le compagnie telefoniche,
• le banche e le assicurazioni,
• i sistemi di geolocalizzazione, ...
 Gli accordi (più o meno segreti) di tali hub rastrella-dati
con enti governativi e organizzazioni multinazionali private
>>>

Esplosione delle reti sociali digitali e dei big data derivati
>>>
 Lo sviluppo di motori semantici in grado di percepire il significato di
una parola in un determinato contesto linguistico (cfr. il c.d. Web 3.0
preannunciato nel passato decennio da Tim Berners-Lee) e di altri
strumenti efficaci come il soft computing e le reti neurali artificiali
 Le capacità di memoria e di calcolo disponibili; come per esempio:
• Sistemi di calcolo parallelo come Watson IBM (che dimostra capacità
intellettive tali da vincere a “Jeopardy”)
• Sistemi di computazione quantistica, in grado di decodificare qualunque
criptazione grazie alla capacità di svolgere simultaneamente 2 alla 512
operazioni (tra i primi acquirenti Google, Loocked Martin, NSA, CIA e
NASA)
 La possibilità concreta che si arrivi alla singularity che a breve-medio
termine potrebbe segnare il sorpasso della capacità elaborative
di sistemi artificiali rispetto al cervello umano

Complessità, reti digitali e big data
Prima di entrare nei dettagli di reti e big data, diamo uno sguardo
alle assonanze strutturali tra big data e reti/sistemi complessi:
Principali assonanze “tecniche”:
• Numerosità di elementi
• Relazioni non lineari tra gli elementi
• Emergenza di pattern imprevedibili a priori
• Necessità di individuare cluster e gerarchie
• Importanza della topologia di rete
Principali assonanze “sociali”:
• I big data riguardano stati sociali e relazioni complesse
• I big data si possono analizzare con un approccio memetico
• I big data generano, come tutti i sistemi complessi,
una costante dinamica tra cooperazione e conflitto
(v. conflitto/cooperazione fra utilità pubblica e privacy)

Mappa logica
Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
le reti digitali?

Reti sociali digitali: cosa sono?
Abbiamo parlato, in maniera intuitiva, di “reti sociali digitali”:
diamo ora, prima di procedere, una veloce panoramica
su ciò che intendiamo in concreto con questo termine:
 Reti di computer: Internet e World Wide Web
• la struttura hardware: Internet e sue alternative
• i servizi: dal Web 1.0 (broadcast monodirezionale)...
• ... al Web 2.0 (rete di connessioni multidirezionali),
con la diffusione di social network
non solo come i classici Twitter o Facebook,
ma anche come Amazon, Airbnb, Pinterest o Alibaba...
• ... al Web 3.0 con i suoi nuovi motori semantici
 Altre reti sociali digitali fuori (in toto o in parte) dal Web
• Telefonia (con geo-localizzazione)
• Internet delle cose (V2V, domotica, ecc)
• ... e altri fenomeni ibridi come la TV socializzata

Mappa logica
Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
i big data?
Cosa sono
i big data?

Big data: che cosa sono?
“Big data” è un termine usato in diversi contesti con significati diversi.
Vediamo le due interpretazioni principali:
PRIMA INTERPRETAZIONE:
termine usato per definire un cambio di approccio ai dati.
In molti ambienti professionali, di studio e di ricerca
si parla di big data in senso trasversale e pervasivo,
quando si passa dall’analisi di campioni (approccio statistico classico)
alla analisi dell’intero universo dei dati di un fenomeno o struttura.
Ne derivano alcuni mutamenti paradigmatici, tra cui ci interessano:
-l’accettazione dell’imprecisione (compensata dall’abbondanza di dati)
-la consapevolezza della possibilità di emersione di pattern imprevedibili a
priori (ovvero emergenza di risposte di cui non si erano immaginate né
tantomeno formulate domande)
-l’attenzione all’emersione di correlazioni anche non lineari (da cui, per
esempio, l’utilizzo dei vari strumenti della network analysis)
-l’abbandono dell’illusione del principio di causa-effetto

Big data: cosa sono?
SECONDA INTERPRETAZIONE:
interconnessione tra archivi diversi di dati digitali
provenienti da reti sociali diverse,
che si vanno accumulando in banche dati diverse, di settori diversi.
Ovvero, archivi dei dati che arrivano
• dalla nostra localizzazione geografica quando telefoniamo,
• dai nostri profili, selfie e gusti espressi sui social network,
• dagli indirizzi Internet che visitiamo,
• dai sentiment che esprimiamo via Twitter, FB, Booking.com, ecc.
• dai dati sanitari, economici e finanziari... che affidiamo sempre più
spesso alle varie nuvole informatiche (cloud) che si stanno
addensando nel chiuso di giganteschi magazzini pieni di server...
A cui si aggiungono e con cui si intrecciano miliardi di open data
messi a disposizione di tutti dalle istituzioni pubbliche.

Da sottolineare che tutto ciò è reso possibile
non solo da alcuni progressi tecnici
(come la moltiplicazione della velocità di calcolo dei computer,
la costruzione di memorie sempre più ampie e capaci,
la messa a punto di algoritmi in grado di individuare pattern sconosciuti
in masse spaventosamente grandi di dati
e la messa a punto di software e sistemi esperti
in grado di “comprendere” la semantica in alcuni ambiti lessicali)
... ma anche dall’aumento di fenomeni sociali “produttori di dati digitali”
che erano assolutamente imprevedibili fino alla fine del ‘900
(e che spiegano i boom in borsa di aziende come Twitter o Facebook);
in particolare:
-la corsa frenetica di ogni singolo individuo alla condivisione spontanea
(possiamo dire “entusiasta”) di propri dati nei social network
-l’utilizzo, da parte di una quota crescente di cittadini, di apparecchi che
lasciano tracce digitali localizzate nel tempo e nello spazio
-la moltiplicazione di aperture di archivi pubblici (open data)

... e che tutto ciò sta facendo nascere
vere e proprie miniere d’oro
su cui si sono avventate
aziende private, multinazionali e istituzioni.
Nota importante
queste miniere sono molto di più di semplici accumuli o “insiemi” di dati:
sono “sistemi” formati da reti di reti di relazioni dinamiche,
con le loro topologie, le loro proprietà di accrescimento preferenziale,
le loro correlazioni lineari e non lineari,
con i loro feedback e le proprie capacità di adattamento ...
Il che equivale a dire che:
i big data hanno strutture e proprietà
che richiamano da vicino quelle delle reti e dei sistemi complessi:
una constatazione molto interessante per chi, come noi qui ora,
si sta chiedendo con che strumenti affrontare
il nuovo ambiente complesso in cui siamo sempre più immersi

Qualche numero
per capire l’entità dei dati
che si stanno raccogliendo
negli archivi pubblici
e privati del mondo:
dalle decine di megaByte
(milioni di ‘caratteri’)
di vent’anni fa,
ai 600 exaByte
(miliardi di miliardi di byte)
di oggi.
Rif. pp.21-22 Eletti 2013

E che ci facciamo
con tutti questi dati?
Per esempio:
previsioni di Borsa
basate sul sentiment
espresso da Twitter
Rif. p. 18 Eletti 2013
... ma anche intercettazioni
come quelle della NSA.
E dunque
minacce e opportunità:
mix tipico
di ogni ambiente nuovo,
complesso, mai visto prima.

Due sottolineature
riguardo questa concezione generale dei big data:
A) connettendo le singole ‘miniere’ si ottiene un insieme
che è molto di più della somma dei singoli data set:
un sistema reticolare iper-complesso
(cfr. i numerosissimi studi attuali sulle reti c.d. multiplex)
che può fornire non solo risposte a vecchie domande,
ma che può far emergere domande nuove
di particolare importanza strategica per le economie mondiali,
per l’ambiente, per i rapporti tra nazioni, politica e multinazionali;
B) in concreto, moltissimi attori internazionali sono già in corsa
per mettere a punto efficaci strumenti “intelligenti”
che permettano di analizzare e gestire in tempi accettabili
queste masse di dati che non si possono affrontare
con i limitati strumenti usati per le normali banche dati.

Un’idea della importanza strategica dei big data
derivati dalla connessione fra giganteschi archivi pubblici e privati
ci può venire dalle azioni ormai già “storiche” 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
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) il progetto 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

Chiudiamo la parentesi sui big data
con un esempio fra tanti, forse il più inquietante,
di come tutti noi stiamo regalando materiale prezioso di noi stessi,
spontaneamente, e con incosciente entusiasmo,
alle mega-compagnie del Web:
negli USA moltissime persone
mettono on line
su siti come www.23andme.com
(partecipato da Google)
il proprio DNA (che viene rilevato
dalla stessa società su richiesta
- a pagamento! - del “cliente”)
anche per trovare
nel social network
possibili parenti o consanguinei

Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
i big data?
Cosa sono
i big data?
Mappa logica

Privacy?
La nostra immersione nel mondo interconnesso delle reti digitali
e la conseguente nostra profilazione sempre più dettagliata
stanno creando grossi problemi di privacy.
Con questa parola vogliamo sintetizzare e rappresentare
l’insieme di criticità che sollevano
pesanti problemi etici e sistemici
sul nostro rapporto personale
•con gli altri individui,
•con i gruppi sociali a cui apparteniamo,
•con le potenti compagnie private che abitano le reti fornendo
connettività e servizi (spesso falsamente gratuiti),
•con le pubbliche amministrazioni che possono accedere ai nostri
dati più intimi.

Privacy?
E così ci si sta ponendo la domanda: che cos’è la privacy?
Quali sono i limiti che dobbiamo porre come insuperabili?
Passeremo a qualcosa che potremmo chiamare post-privacy?
Prima di tutto diamo un accenno al concetto di privacy
nel nostro mondo attuale, significativamente più interconnesso:
•tragitto del concetto di privacy negli ultimi secoli:
• dal villaggio ...
• ... alla città (che “rende liberi”)
• ... al nuovo villaggio che McLuhan ha chiamato globale
•distinzione fra gossip e BigBrother
• riflessioni sulla Società della Trasparenza di Byung-Chul Han:
società del positivo, dell’esposizione, dell’evidenza, la porno-società,
società dell’accelerazione, dell’intimità, dell’informazione,
dello svelamento e del controllo, nel mondo post-capitalista.

Privacy: come salvaguardarla?
E poi vediamo i tre filoni principali degli attuali approcci
al problema complesso della salvaguardia della privacy,
qualunque cosa essa sia:
Prima proposta:
crittografare tutti i messaggi on line
Riferimento principe: le azioni di Google per i suoi utenti cinesi
Azioni in corso in molte aziende Web e telefoniche che associano
spesso crittografia ad “auto-distruzione auto-dichiarata” dei
messaggi (es.: Wickr, Telegram, RedPhone, TextSecure)
Domanda:
• davvero ci possiamo fidare delle corporation che promettono
di criptare e/o di distruggere i nostri messaggi?

Seconda proposta:
Bill of digital rights:
stesura di una Carta dei diritti e dei doveri digitali dell’Uomo
Proposta che fa riferimento alle origini della tradizione democratica
occidentale (cfr. Tim Berners-Lee , The Guardian, 12 marzo 2014
e/o il video “Establish web’s principles on openness and privacy”) ...
vedi anche le attuali consultazioni affollatissime on line sul sito della
Camera dei Deputati: http://camera.civi.ci/
Domanda:
• ma siamo sicuri che basti una “Magna Charta” per assicurare
il diritto alla privacy dei cittadini di tutto il mondo?

Terza proposta (apparentemente paradossale):
cessione a pagamento dei propri dati ai colossi del Web
Impostazione bottom-up invece che top-down, come le due
precedenti: proposta di soluzione tipica dei sistemi complessi in
grado di auto-organizzarsi basandosi su leggi locali semplici.
Arrivano le prime start-up che si basano su questa idea per il
lancio sul mercato. Es.: Datacoup, che offre 8 euro al mese a chi
concede esplicitamente la raccolta e l’uso dei propri dati on line.
Domanda:
• se pure questo meccanismo bottom-up dovesse funzionare
su Internet e sui cellulari, chi e come proteggerebbe i nostri
dati che arrivano negli archivi delle grandi corporation e dei
governi attraverso l’Internet delle cose, le banche, le
telecamere, gli ambulatori, le celle telefoniche?

Che significa
“complesso”?
Che significa
“complesso”?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
le reti digitali?
Cosa sono
i big data?
Cosa sono
i big data?
Mappa logica

Privacy: un approccio sistemico
Basta anche solo il buon senso per capire
che la soluzione del problema della salvaguardia della privacy
non sta in nessuna delle singole specifiche proposte,
ma nel loro utilizzo sistemico, in grado di adattarsi
 ai problemi geopolitici
• istituzioni più o meno democratiche
• governi più o meno totalitari
 ai diversi attori in gioco
• istituzioni pubbliche
• società private nazionali e multinazionali
• web companies
 alle diverse tipologie dei data set
• anonimizzati
• con singoli dati identificabili
e soprattutto in grado di adattarsi all’intreccio
fra attori in gioco, tipologie di data set e problemi geopolitici.

Necessità di un nuovo paradigma cognitivo complesso
... ma il problema della privacy è solo uno dei tanti aspetti
dei cambiamenti in atto, con opportunità e minacce
spesso difficili da individuare nel flusso continuo e turbolento
dei fenomeni estremamente interrelati che stiamo vivendo.
Ovviamente una soluzione non c’è.
Ma è possibile che dalla risonanza tra i concetti
a loro volta estremamente complessi e intrecciati fra loro
di sistemica, etica ed estetica
possa in effetti emergere una capacità cognitiva
capace di affrontare i cambiamenti turbolenti in corso.
Di sicuro ciò che ci serve è una sorta di protesi cognitiva
che ci permetta di entrare in sintonia con i nuovi fenomeni complessi
sulla base di un nuovo paradigma cognitivo complesso,
adatto alla situazione.

Nuove protesi cognitive
Che cosa intendiamo per paradigma cognitivo complesso?
Primo: teniamo presenti le differenze esistenti
tra problemi/ambienti/sistemi
semplici, complicati o complessi.
Secondo: deriviamo da questa visione
la necessità di un cambiamento paradigmatico
(cfr. T. Kuhn, La struttura delle rivoluzioni scientifiche, Torino 1969)
nell’approccio ai problemi complessi:
non più soltanto nella logica top-down,
(determinista, riduzionista, cartesiano),
ma anche nella logica bottom-up,
teso cioè a creare ridondanze e diversità,
a far emergere pattern nel sistema,
a analizzare l’universo dei dati invece di campioni prefigurati

Nuove protesi cognitive
... è infatti solo un nuovo paradigma cognitivo complesso
che, come abbiamo già anticipato, ci permette di:
 Comprendere la differenza fra complicato e complesso
 Abbandonare il principio di “causa-effetto”
 Abbandonare il concetto di “terzo-non-dato”
 Accettare che il tutto sia più della somma delle parti
 Accettare che emergano pattern dall’intreccio di relazioni
 Accettare imprevedibilità e indeterminazione
 Accettare l’idea di interferenza dell’osservatore
Su queste leve possiamo probabilmente agire
per avvicinarci alla complessità crescente del nostro nuovo mondo,
in una visione sistemica, estetica ed etica.

Riferimenti
Per informazioni, indicazioni bibliografiche e consigli di lettura,
mi potete contattare attraverso la mia email dell’Università:
valerio.eletti@uniroma1.it
Per informazioni su eventi e novità editoriali su questi temi,
potete consultare il sito del Complexity Education Projetc:
www.complexityeducation.it
Per dare uno sguardo
alle prime 12 pagine
del “Quaderno della complessità”
dedicato a questi temi, intitolato
“Ricominciamo da Internet?
Viaggio nelle immense miniere dei dati digitali”,
potete andare sulla scheda del sito dell’Editore Guaraldi:
http://www2.guaraldi.it/Preview.aspx?id=808

Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. Un approccio sistemico complesso

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Tendances

Tendances (20)

En vedette

En vedette (20)

Similaire à Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. Un approccio sistemico complesso

Similaire à Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. Un approccio sistemico complesso (20)

Plus de Valerio Eletti

Plus de Valerio Eletti (15)

Nuovi scenari sociali, reti digitali e accumulo di big data. Un approccio sistemico complesso