Note di Studio: Gestione e Scienza dei Dati

DIKW e Fondamenti della Gestione dei Dati

  • Dati: Fatti grezzi, simboli o segnali oggettivi privi di interpretazione.
  • Informazione: Insieme di dati elaborati con significato soggettivo per il ricevente.
  • Conoscenza: Interazione tra informazioni diverse e consapevolezza derivante dall'esperienza.
  • Saggezza: Capacità di agire e pensare usando conoscenza, intelletto e logica (comprensione di causa-effetto).
  • Piramide DIKW: Gerarchia concettuale che va dalla base dei dati alla sommità della saggezza.
  • Riferimento: Daniel Kahneman, Pensieri lenti e veloci (20112011).

Euristiche e Scorciatoie Cognitive

  • Euristiche: Regole e strategie mentali semplificate per risolvere problemi e prendere decisioni velocemente.
  • Funzioni principali: Identificare elementi utili, categorizzare il mondo, teorizzare relazioni, archiviare il passato e prevedere il futuro.
  • Bias: Quando un'euristica viene applicata fuori contesto, diventa un pregiudizio o errore sistematico (trappola cognitiva).
  • Economia cognitiva: Uso di scorciatoie per risparmiare tempo e sforzo mentale in contesti sovraccarichi di stimoli.

Distorsioni della Percezione e Social Media

  • Effetto Dunning-Kruger: Distorsione cognitiva in cui individui incompetenti sovrastimano la propria preparazione per mancanza di metacognizione.
  • Agenda-setting: Teoria secondo cui i mass media influenzano l'importanza attribuita ai temi dall'audience in base alla preminenza loro concessa.
  • Bias di conferma: Tendenza a selezionare solo informazioni che confermano le proprie convinzioni preesistenti.
  • Effetto del falso consenso: Errore nel credere che le proprie opinioni siano più diffuse di quanto siano realmente.
  • Ignoranza pluralistica: Osservare e imitare il comportamento altrui assumendo, erroneamente, che gli altri abbiano più informazioni.

Dinamiche della Disinformazione e AI

  • Hybris: Eccessivo orgoglio che porta a flussi sterili di discomunicazione.
  • Spirale del silenzio: Tendenza a non esprimere opinioni minoritarie online per timore dell'isolamento.
  • Fake News: Costrutti progettati per attivare l'arousal (rabbia o indignazione) e diffondersi viralmente.
  • Allucinazioni AI: Fenomeno per cui strumenti come ChatGPT inventano dati inesistenti basandosi su modelli probabilistici anziché sulla verità.
  • Comunicazione imperfetta: Secondo Balbi e Ortoleva, l'eccesso di comunicazione può produrre falsità tanto quanto la sua scarsità.

Scienza dei Dati e Modello Relazionale

  • Data Science: Processo per trasformare dati grezzi (inclusi video e coordinate GPS) in conoscenza per decisioni informate.
  • Casi studio: Localizzazione di defibrillatori in Ticino e analisi degli effetti sanitari delle polveri sottili (anche sotto i limiti di legge).
  • Struttura dei dati:   - Non strutturati: Documenti, video.   - Strutturati: Tabelle con relazioni chiare.
  • Modello Relazionale: Dati organizzati in tabelle composte da record (tuple/righe) e campi (attributi/colonne).
  • Valore NULL: Indica un dato mancante o non assegnato.

Figure Storiche dell'Informatica

Tra i protagonisti citati figurano:

  • Ada Lovelace: Software per la macchina analitica.
  • Alan Turing: Macchina e Test di Turing.
  • George Boole: Algebra di Boole e circuiti.
  • Claude Shannon: Teoria dell'informazione.
  • Hedy Lamarr: Contributi software.
  • Margaret Hamilton: Software per missioni sulla Luna.
  • Steve Jobs e Steve Wozniak: Fondatori di Apple.

Database Management Systems (DBMS) e SQL

  • DBMS: Software per creare e interrogare basi di dati in modo corretto ed efficiente.
  • Sistema Informativo: Parte di un'organizzazione dedicata alla gestione delle informazioni.
  • SQL (Structured Query Language):   - DDL: Definizione degli schemi.   - DML: Manipolazione e interrogazione (es. SELECT, FROM, WHERE).   - DCL: Controllo degli accessi.
  • Vantaggi dei DBMS: Concorrenza (più utenti), scalabilità, persistenza e sicurezza rispetto al semplice file system.

Progettazione e Ottimizzazione

  • Fasi di progettazione:   1. Concettuale: Schema Entity-Relationship (E-R).   2. Logica: Mapping in tabelle.   3. Fisica: Implementazione su memoria secondaria.
  • Cardinalità: Rapporti uno-a-uno (1:11:1), uno-a-molti (1:N1:N) e molti-a-molti (M:NM:N).
  • Normalizzazione: Eliminazione di ridondanze non volute per risparmiare memoria ed energia.
  • Vincoli di integrità:   - Dominio: Es. Voto0 AND Voto10Voto \ge 0 \text{ AND } Voto \le 10.   - Integrità referenziale: Chiavi esterne (foreign keys) che devono corrispondere a chiavi primarie valide.

Efficienza nell'Archiviazione

  • Tipi di dati: int, float, str, bool.
  • Rappresentazione: Suddividere un dato atomico non conviene poiché l'espressione generata occupa più memoria del dato stesso (es. 2026=20×101+62026 = 20 \times 10^1 + 6).
  • Scelta dei dati: Fondamentale per la validità temporale (es. registrare la data di nascita anziché l'età).

Esercitazioni e Approfondimenti

  • Analisi Fake News: Valutazione dell'articolo "Riforma scolastica: aule e compiti proibiti".
  • Smartmeter: Confronto tra fonti ufficiali (Elcom) e critiche all'obbligatorietà.
  • Casi di cronaca: Impatto dell'abuso del farmaco Ozempic sulla disponibilità per i pazienti diabetici.