ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

More profile about the speaker
Susan Etlinger | Speaker | TED.com
TED@IBM

Susan Etlinger: What do we do with all this big data?

Susan Etlinger: Cosa ce ne facciamo di tutti questi big data?

Filmed:
1,344,301 views

L’esistenza di un insieme di dati ti fa sentire meglio? Ti fa sentire più soddisfatto? Se è così, forse non li hai interpretati nel modo corretto. In una conferenza incredibilmente toccante, Susan Etlinger ci spiega perché, a causa del numero crescente di dati che riceviamo, è necessario approfondire le nostre capacità di analisi critica. La risposta è che non dobbiamo fermarci al semplice computo delle cose, ma dobbiamo incominciare a comprenderne anche il significato.
- Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data. Full bio

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La tecnologia ci ha dato davvero tanto:
00:13
TechnologyTecnologia has broughtportato us so much:
0
1354
3135
l'atterraggio sulla luna, Internet,
00:16
the moonLuna landingatterraggio, the InternetInternet,
1
4489
2019
l'abilità di sequenziare
il genoma umano.
00:18
the abilitycapacità to sequencesequenza the humanumano genomegenoma.
2
6508
2625
Ma allo stesso tempo fa leva
sulle nostre paure più profonde.
00:21
But it alsoanche tapsrubinetti into a lot of our deepestpiù profondo fearspaure,
3
9133
3724
Una trentina di anni fa,
00:24
and about 30 yearsanni agofa,
4
12857
1856
il critico culturale
Neil Postman scrisse un libro
00:26
the culturecultura criticcritico NeilNeil PostmanPostino wroteha scritto a booklibro
5
14713
2553
intitolato "Divertirsi da Morire"
00:29
calledchiamato "AmusingIn modo divertente OurselvesNoi stessi to DeathMorte,"
6
17266
2115
che mostra molto bene
questa condizione.
00:31
whichquale laysLays this out really brilliantlybrillantemente.
7
19381
2759
00:34
And here'secco what he said,
8
22140
1650
Postman affermava, confrontando
le visioni distopiche
00:35
comparingconfrontando the dystopiandistopico visionsVisioni
9
23790
2263
00:38
of GeorgeGeorge OrwellOrwell and AldousAldous HuxleyHuxley.
10
26053
3573
di George Orwell e Aldous Huxley.
Affermava che Orwell
temeva che saremmo diventati
00:41
He said, OrwellOrwell fearedtemuto we would becomediventare
11
29626
3126
una cultura schiavizzata.
00:44
a captivein cattività culturecultura.
12
32752
2248
00:47
HuxleyHuxley fearedtemuto we would becomediventare a trivialbanale culturecultura.
13
35000
3752
Huxley temeva che saremmo diventati
una cultura banale.
Orwell temeva che la verità
ci sarebbe stata nascosta,
00:50
OrwellOrwell fearedtemuto the truthverità would be
14
38752
2145
00:52
concealeda scomparsa from us,
15
40897
1923
00:54
and HuxleyHuxley fearedtemuto we would be drownedannegato
16
42820
2190
e Huxley temeva che saremmo annegati
00:57
in a seamare of irrelevanceirrilevanza.
17
45010
2693
nel mare della noncuranza.
In poche parole,
non ci resta che scegliere
00:59
In a nutshellguscio di noce, it's a choicescelta betweenfra
18
47703
2170
tra essere osservati dal Grande Fratello
01:01
BigGrande BrotherFratello watchingGuardando you
19
49873
2600
oppure guardare il Grande Fratello.
01:04
and you watchingGuardando BigGrande BrotherFratello.
20
52473
2496
(Risate)
01:06
(LaughterRisate)
21
54969
1931
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
56900
1734
Ma non deve essere per forza così.
Non siamo consumatori passivi
di dati e tecnologia.
01:10
We are not passivepassivo consumersconsumatori
of datadati and technologytecnologia.
23
58634
3336
01:13
We shapeforma the roleruolo it playsgiochi in our livesvite
24
61970
2403
Scegliamo noi il ruolo
che hanno nella nostra vita,
e il modo in cui assumono un significato,
01:16
and the way we make meaningsenso from it,
25
64373
2130
ma per fare ciò
01:18
but to do that,
26
66503
1603
dobbiamo prestare la stessa attenzione
sia al modo in cui pensiamo
01:20
we have to paypagare as much attentionAttenzione to how we think
27
68106
3513
sia al modo in cui codifichiamo.
01:23
as how we codecodice.
28
71619
2030
Dobbiamo porci delle domande,
domande difficili,
01:25
We have to askChiedere questionsle domande, and harddifficile questionsle domande,
29
73649
3098
per andare oltre
al computo delle cose,
01:28
to movemossa pastpassato countingconteggio things
30
76747
1869
e iniziare a comprenderle.
01:30
to understandingcomprensione them.
31
78616
2602
Siamo costantemente bombardati da notizie
01:33
We're constantlycostantemente bombardedbombardato with storiesstorie
32
81218
2446
sulla quantità di dati
che esistono nel mondo,
01:35
about how much datadati there is in the worldmondo,
33
83664
2476
01:38
but when it comesviene to biggrande datadati
34
86140
1580
ma quando si parla di big data
01:39
and the challengessfide of interpretinginterpretariato it,
35
87720
2596
e della sfida
di riuscire ad interpretarli,
la dimensione non è tutto.
01:42
sizedimensione isn't everything.
36
90316
2088
È importante anche conoscere
la velocità a cui si muovono
01:44
There's alsoanche the speedvelocità at whichquale it movessi muove,
37
92404
2903
e le diverse tipologie di dati esistenti,
01:47
and the manymolti varietiesvarietà of datadati typestipi,
38
95307
1696
01:49
and here are just a fewpochi examplesesempi:
39
97003
2498
e questi sono solo alcuni degli esempi:
immagini,
01:51
imagesimmagini,
40
99501
2198
01:53
texttesto,
41
101699
4007
testi,
video,
01:57
videovideo,
42
105706
2095
01:59
audioAudio.
43
107801
1830
audio.
Ciò che unisce
questa moltitudine di dati eterogenei
02:01
And what unitesunisce this disparatedisparato typestipi of datadati
44
109631
3042
è il fatto
che siano stati tutti creati dall'uomo
02:04
is that they're createdcreato by people
45
112673
2221
e che necessitano un contesto.
02:06
and they requirerichiedere contextcontesto.
46
114894
2775
C'è un gruppo di data scientist
02:09
Now, there's a groupgruppo of datadati scientistsscienziati
47
117669
2445
dell'Università dell'Illinois a Chicago,
02:12
out of the UniversityUniversità of Illinois-ChicagoIllinois-Chicago,
48
120114
2305
02:14
and they're calledchiamato the HealthSalute MediaMedia CollaboratoryCollaboratory,
49
122419
2554
chiamato
Health Media Collaboratory,
che ha collaborato con il Centro
per la Prevenzione delle Malattie
02:16
and they'veessi hanno been workinglavoro with
the CentersCentri for DiseaseMalattia ControlControllo
50
124973
2587
02:19
to better understandcapire
51
127560
1505
per comprendere meglio
come le persone
parlano di smettere di fumare,
02:21
how people talk about quittingsmettere di fumare smokingfumo,
52
129065
2848
come parlano delle sigarette elettroniche,
02:23
how they talk about electronicelettronico cigarettessigarette,
53
131913
2680
e di ciò che possono fare collettivamente
02:26
and what they can do collectivelycollettivamente
54
134593
1985
per aiutarli a smettere di fumare.
02:28
to help them quitsmettere.
55
136578
1984
La cosa interessante è
che se si vuole comprendere
02:30
The interestinginteressante thing is, if you want to understandcapire
56
138562
2013
come le persone parlano del fumo,
02:32
how people talk about smokingfumo,
57
140575
2216
bisogna prima comprendere
02:34
first you have to understandcapire
58
142791
1901
cosa intendono quando
parlano del concetto di "fumare".
02:36
what they mean when they say "smokingfumo."
59
144692
2565
Su Twitter ci sono
quattro categorie principali:
02:39
And on TwitterTwitter, there are fourquattro mainprincipale categoriescategorie:
60
147257
3926
numero uno, fumare sigarette;
02:43
numbernumero one, smokingfumo cigarettessigarette;
61
151183
2997
02:46
numbernumero two, smokingfumo marijuanamarijuana;
62
154180
2807
numero due, fumare marijuana;
numero tre, costolette fumanti;
02:48
numbernumero threetre, smokingfumo ribscostole;
63
156987
2643
02:51
and numbernumero fourquattro, smokingfumo hotcaldo womendonne.
64
159630
3553
e numero quattro, donne calde fumanti.
(Risate)
02:55
(LaughterRisate)
65
163183
2993
Quindi bisogna riflettere bene
02:58
So then you have to think about, well,
66
166176
2426
su come le persone
parlano delle sigarette elettroniche.
03:00
how do people talk about electronicelettronico cigarettessigarette?
67
168602
2140
03:02
And there are so manymolti differentdiverso waysmodi
68
170742
2025
Ci sono tantissimi modi diversi
che le persone usano,
e come potete vedere nella diapositiva
03:04
that people do this, and you can see from the slidediapositiva
69
172767
2599
03:07
it's a complexcomplesso kindgenere of a queryquery.
70
175366
2610
è una query alquanto complessa.
Tutto questo ci fa ricordare
03:09
And what it remindsricorda us is that
71
177976
3224
03:13
languageLingua is createdcreato by people,
72
181200
2411
che il linguaggio è creato dalle persone,
e le persone sono disordinate
e complesse,
03:15
and people are messydisordinato and we're complexcomplesso
73
183611
2340
usano metafore, slang e dialetti
03:17
and we use metaphorsmetafore and slangslang and jargongergo
74
185951
2767
e lo fanno ventiquattro ore
su ventiquattro, in tante lingue,
03:20
and we do this 24/7 in manymolti, manymolti languagesle lingue,
75
188718
3279
e non appena se ne accorgono,
cambiano atteggiamento.
03:23
and then as soonpresto as we figurefigura it out, we changemodificare it up.
76
191997
3224
Così fanno le pubblicità del Centro
per la Prevenzione delle Malattie,
03:27
So did these adsAnnunci that the CDCCDC put on,
77
195221
5118
quelle campagne televisive
in cui si vede una donna
03:32
these televisiontelevisione adsAnnunci that featuredin primo piano a womandonna
78
200339
2430
con un buco in gola, molto esplicite
03:34
with a holebuco in her throatgola and that were very graphicgrafica
79
202769
2021
03:36
and very disturbinginquietante,
80
204790
1904
e molto scioccanti,
Influiscono davvero
03:38
did they actuallyin realtà have an impacturto
81
206694
1885
sul fatto che la gente smetta di fumare?
03:40
on whetherse people quitsmettere?
82
208579
2671
03:43
And the HealthSalute MediaMedia CollaboratoryCollaboratory
respectedrispettata the limitslimiti of theirloro datadati,
83
211250
3307
L'Health Media Collaboratory,
pur rispettando il limite dei suoi dati,
ha comunque potuto concludere
03:46
but they were ablecapace to concludeconcludere
84
214557
2005
che quelle campagne,
probabilmente le avrete viste,
03:48
that those advertisementsannunci
and you maypuò have seenvisto them —
85
216562
3312
hanno l'effetto
di far precipitare la gente
03:51
that they had the effecteffetto of joltingvibranti people
86
219874
2591
in un processo durissimo
03:54
into a thought processprocesso
87
222465
1822
che potrebbe avere un impatto
nel loro futuro comportamento.
03:56
that maypuò have an impacturto on futurefuturo behaviorcomportamento.
88
224287
3667
Ciò che più ho ammirato
e apprezzato di questo progetto
03:59
And what I admireammirare and
appreciateapprezzare about this projectprogetto,
89
227954
3891
oltre al fatto e incluso il fatto
04:03
asidea parte from the factfatto, includingCompreso the factfatto
90
231845
1489
che si basa sui bisogni reali dell'uomo,
04:05
that it's basedbasato on realvero humanumano need,
91
233334
4057
è il fatto che rappresenti
un fantastico esempio di coraggio
04:09
is that it's a fantasticfantastico exampleesempio of couragecoraggio
92
237391
2846
alla faccia di un mare di irrilevanza.
04:12
in the faceviso of a seamare of irrelevanceirrilevanza.
93
240237
4443
04:16
And so it's not just biggrande datadati that causescause
94
244680
3305
Quindi non sono solo i big data a causare
sfide di interpretazione,
perché, diciamoci la verità,
04:19
challengessfide of interpretationinterpretazione, because let's faceviso it,
95
247985
2601
noi esseri umani abbiamo
alle nostre spalle una lunga storia
04:22
we humanumano beingsesseri have a very richricco historystoria
96
250586
2594
04:25
of takingpresa any amountquantità of datadati, no matterimporta how smallpiccolo,
97
253180
2693
di dati di qualsiasi dimensione,
non importa se piccoli,
presi e messi in disordine.
04:27
and screwingavvitamento it up.
98
255873
1617
04:29
So manymolti yearsanni agofa, you maypuò rememberricorda
99
257490
3737
Forse vi ricorderete che, tanti anni fa,
l'ex Presidente Ronald Reagan
04:33
that formerex PresidentPresidente RonaldRonald ReaganRonald Reagan
100
261227
2273
04:35
was very criticizedcriticato for makingfabbricazione a statementdichiarazione
101
263500
1991
fu molto criticato per aver affermato
che i fatti sono argomenti stupidi.
04:37
that factsfatti are stupidstupido things.
102
265491
3010
Siamo sinceri,
sarà stato certamente un lapsus.
04:40
And it was a slipscivolare of the tonguelingua, let's be fairgiusto.
103
268501
2794
In realtà intendeva
citare la difesa di John Adams
04:43
He actuallyin realtà meantsignificava to quotecitazione JohnJohn Adams'Adams' defensedifesa
104
271295
2430
dei soldati britannici
al processo per il massacro di Boston
04:45
of BritishBritannico soldierssoldati in the BostonBoston MassacreMassacro trialsprove
105
273725
2751
il quale affermava che
i fatti erano argomenti testardi.
04:48
that factsfatti are stubborntestardo things.
106
276476
3150
Personalmente ritengo che ci fosse
04:51
But I actuallyin realtà think there's
107
279626
2624
04:54
a bitpo of accidentalaccidentale wisdomsaggezza in what he said,
108
282250
3418
un fondo di saggezza accidentale
in ciò che affermò,
perché i fatti sono argomenti testardi,
04:57
because factsfatti are stubborntestardo things,
109
285668
2776
ma a volte sono anche argomenti stupidi.
05:00
but sometimesa volte they're stupidstupido, too.
110
288444
2923
Voglio raccontarvi una storia personale
05:03
I want to tell you a personalpersonale storystoria
111
291367
1888
per farvi capire perché
tutto questo significa molto per me.
05:05
about why this mattersquestioni a lot to me.
112
293255
3548
Ho bisogno di respirare a fondo.
05:08
I need to take a breathrespiro.
113
296803
2437
05:11
My sonfiglio IsaacIsaac, when he was two,
114
299240
2754
All'età di due anni, a mio figlio Isaac
fu diagnosticata una forma di autismo.
05:13
was diagnoseddiagnosticato with autismautismo,
115
301994
2417
Era un ragazzino così felice,
05:16
and he was this happycontento, hilariousdivertente,
116
304411
2161
sorridente, amorevole e affettuoso,
05:18
lovingamorevole, affectionateaffettuoso little guy,
117
306572
2035
ma i parametri
di valutazione del suo sviluppo
05:20
but the metricsmetriche on his developmentaldello sviluppo evaluationsvalutazioni,
118
308607
2902
che valutano valori come
il numero di parole,
05:23
whichquale lookedguardato at things like
the numbernumero of wordsparole
119
311509
2070
che in quel momento era pari a zero,
05:25
at that pointpunto, nonenessuna
120
313579
3657
gesti comunicativi
e contatto visivo minimo,
05:29
communicativecomunicativo gesturesgesti and minimalminimo eyeocchio contactcontatto,
121
317236
3940
lo posizionavano al livello di sviluppo
05:33
put his developmentaldello sviluppo levellivello
122
321176
2003
di un neonato di nove mesi.
05:35
at that of a nine-month-oldnine-month-old babybambino.
123
323179
3961
05:39
And the diagnosisdiagnosi was factuallyfattualmente correctcorretta,
124
327140
2960
La diagnosi, sulla carta, era corretta,
05:42
but it didn't tell the wholetotale storystoria.
125
330100
3209
ma non raccontava tutta la verità.
Un anno e mezzo più tardi,
05:45
And about a yearanno and a halfmetà laterdopo,
126
333309
1401
05:46
when he was almostquasi fourquattro,
127
334710
2102
quando aveva quasi quattro anni,
un giorno lo trovai davanti al computer
05:48
I foundtrovato him in frontdavanti of the computercomputer one day
128
336812
2363
che cercava su Google immagini di donne,
05:51
runningin esecuzione a GoogleGoogle imageImmagine searchricerca on womendonne,
129
339175
5453
scritto "d-o-n-e".
05:56
spelledfarro "w-i-m-e-nw-i-m-e-n."
130
344628
3616
E feci quello che ogni
genitore ossessionato avrebbe fatto,
06:00
And I did what any obsessedossessionato parentgenitore would do,
131
348244
2740
Cioè premere
subito il pulsante "indietro"
06:02
whichquale is immediatelysubito startediniziato
hittingcolpire the "back" buttonpulsante
132
350984
1901
per vedere cos'altro avesse cercato.
06:04
to see what elsealtro he'daveva been searchingricerca for.
133
352885
3363
E in quest'ordine c'erano: uomini,
06:08
And they were, in orderordine: menuomini,
134
356248
2171
scuola, autobus e computer.
06:10
schoolscuola, busautobus and computercomputer.
135
358419
7267
E rimasi stupita,
06:17
And I was stunnedstordito,
136
365686
2070
perché non sapevamo
che sapesse scrivere,
06:19
because we didn't know that he could spellincantesimo,
137
367756
2002
e tantomeno leggere, così gli chiesi:
06:21
much lessDi meno readleggere, and so I askedchiesto him,
138
369758
1766
"Isaac, come sei riuscito a fare questo?"
06:23
"IsaacIsaac, how did you do this?"
139
371524
2193
E lui, guardandomi molto serio, mi disse:
06:25
And he lookedguardato at me very seriouslysul serio and said,
140
373717
2678
"Scrivendo nella scatola".
06:28
"TypedDigitato in the boxscatola."
141
376395
3352
Stava cercando di imparare
da solo a comunicare,
06:31
He was teachinginsegnamento himselflui stesso to communicatecomunicare,
142
379747
3734
ma noi stavamo
cercando nel posto sbagliato.
06:35
but we were looking in the wrongsbagliato placeposto,
143
383481
3004
Questo è ciò che accade
quando le valutazioni
06:38
and this is what happensaccade when assessmentsvalutazioni
144
386485
2295
06:40
and analyticsanalitica overvaluesopravvalutare one metricmetrico
145
388780
2396
e le analisi sopravvalutano
il sistema di misura,
in questo caso, la comunicazione verbale,
06:43
in this casecaso, verbalverbale communicationcomunicazione
146
391176
2609
e sottovalutano altri parametri
06:45
and undervaluesottovalutare othersaltri, suchcome
as creativecreativo problem-solvingrisoluzione dei problemi.
147
393785
5703
come la capacità 
di risoluzione dei problemi.
Per Isaac era difficile comunicare,
06:51
CommunicationComunicazione was harddifficile for IsaacIsaac,
148
399488
2307
allora ha cercato un modo
06:53
and so he foundtrovato a workaroundsoluzione alternativa
149
401795
1912
di scoprire ciò
che aveva bisogno di sapere.
06:55
to find out what he needednecessaria to know.
150
403707
2857
Se ci pensate, tutto questo ha senso,
06:58
And when you think about it, it makesfa a lot of sensesenso,
151
406564
1890
perché formulare una domanda
07:00
because formingformatura a questiondomanda
152
408454
2081
è un processo davvero complesso,
07:02
is a really complexcomplesso processprocesso,
153
410535
2565
07:05
but he could get himselflui stesso a lot of the way there
154
413100
2522
ma lui è riuscito
ad arrivare a quello che voleva
inserendo una parola
nella finestra di ricerca.
07:07
by puttingmettendo a wordparola in a searchricerca boxscatola.
155
415622
4092
Questo piccolo momento
07:11
And so this little momentmomento
156
419714
2936
07:14
had a really profoundprofondo impacturto on me
157
422650
2836
ha avuto un impatto
molto profondo su di me
e sulla nostra famiglia
07:17
and our familyfamiglia
158
425486
1309
perché ci ha aiutato
a cambiare i parametri di riferimento,
07:18
because it helpedaiutato us changemodificare our frametelaio of referenceriferimento
159
426795
3141
per capire meglio
cosa passava per la sua testa,
07:21
for what was going on with him,
160
429936
2208
07:24
and worrypreoccupazione a little bitpo lessDi meno and appreciateapprezzare
161
432144
2976
e a preoccuparci un po' meno,
apprezzando di più,
07:27
his resourcefulnessintraprendenza more.
162
435120
2182
la sua ingegnosità.
I fatti sono argomenti stupidi.
07:29
FactsFatti are stupidstupido things.
163
437302
2861
E c'è il rischio che vengano usati
07:32
And they're vulnerablevulnerabile to misuseuso improprio,
164
440163
2397
07:34
willfulcapriccioso or otherwisealtrimenti.
165
442560
1653
in modo scorretto.
Ho un'amica ricercatrice,
Emily Willingham,
07:36
I have a friendamico, EmilyEmily WillinghamWillingham, who'schi è a scientistscienziato,
166
444213
3026
che non molto tempo fa
ha scritto un articolo per Forbes
07:39
and she wroteha scritto a piecepezzo for ForbesForbes not long agofa
167
447239
2801
07:42
entitledintitolato "The 10 WeirdestPiù strana Things
168
450040
1980
intitolato "Le 10 cose più strane
07:44
Ever LinkedCollegati to AutismAutismo."
169
452020
1810
associate all'autismo".
07:45
It's quiteabbastanza a listelenco.
170
453830
3005
È una lista piuttosto lunga.
Internet è il colpevole di tutto, vero?
07:48
The InternetInternet, blamedla colpa for everything, right?
171
456835
3532
E ovviamente le madri.
07:52
And of coursecorso mothersmadri, because.
172
460367
3757
Tra l'altro, non è tutto,
07:56
And actuallyin realtà, wait, there's more,
173
464124
1587
ce ne sono diverse
nella categoria "madre".
07:57
there's a wholetotale bunchmazzo in
the "mothermadre" categorycategoria here.
174
465711
3430
Come potete vedere, è una lista
piuttosto ricca e interessante.
08:01
And you can see it's a prettybella
richricco and interestinginteressante listelenco.
175
469141
4815
Personalmente, la mia preferita
08:05
I'm a biggrande fanfan of
176
473956
2193
è rimanere incinta
vicino alle autostrade".
08:08
beingessere pregnantincinta nearvicino freewaysautostrade senza pedaggio, personallypersonalmente.
177
476149
3704
Anche l'ultima è interessante,
08:11
The finalfinale one is interestinginteressante,
178
479853
1539
perché, di fatto,
il termine "madre frigorifero"
08:13
because the termtermine "refrigeratorFrigorifero mothermadre"
179
481392
3003
fu usata come ipotesi originale
per spiegare la causa dell'autismo,
08:16
was actuallyin realtà the originaloriginale hypothesisipotesi
180
484395
2605
08:19
for the causecausa of autismautismo,
181
487000
1431
indicando una persona
fredda e incapace di amare.
08:20
and that meantsignificava somebodyqualcuno
who was coldfreddo and unlovingpoco amorevole.
182
488431
2735
A questo punto starete pensando:
08:23
And at this pointpunto, you mightpotrebbe be thinkingpensiero,
183
491166
1562
"D'accordo, Susan, abbiamo capito,
08:24
"Okay, SusanSusan, we get it,
184
492728
1657
puoi prendere i dati
e dar loro un significato".
08:26
you can take datadati, you can
make it mean anything."
185
494385
1782
08:28
And this is truevero, it's absolutelyassolutamente truevero,
186
496167
4703
Ed è vero, è del tutto vero, ma la sfida
08:32
but the challengesfida is that
187
500870
5610
08:38
we have this opportunityopportunità
188
506480
2448
è che abbiamo questa opportunità
di provare a ricavarne
un significato noi stessi,
08:40
to try to make meaningsenso out of it ourselvesnoi stessi,
189
508928
2284
perché, onestamente, i dati non creano
significati. Siamo noi a farlo.
08:43
because franklyfrancamente, datadati doesn't
createcreare meaningsenso. We do.
190
511212
5352
Quindi,
come persone d'affari, consumatori,
08:48
So as businesspeoplebusinesspeople, as consumersconsumatori,
191
516564
3256
08:51
as patientspazienti, as citizenscittadini,
192
519820
2539
pazienti e cittadini,
ritengo che abbiamo la responsabilità
08:54
we have a responsibilityresponsabilità, I think,
193
522359
2396
di passare più tempo
08:56
to spendtrascorrere more time
194
524755
2194
a concentrarci sulle nostre capacità
di pensiero critico.
08:58
focusingmessa a fuoco on our criticalcritico thinkingpensiero skillsabilità.
195
526949
2870
Perché?
09:01
Why?
196
529819
1078
Perché in questo momento storico,
come abbiamo sentito più volte,
09:02
Because at this pointpunto in our historystoria, as we'venoi abbiamo heardsentito
197
530897
3178
09:06
manymolti timesvolte over,
198
534075
1706
siamo in grado di analizzare
Exabyte di dati alla velocità della luce,
09:07
we can processprocesso exabytesExabyte of datadati
199
535781
1981
09:09
at lightningfulmine speedvelocità,
200
537762
2153
e corriamo il rischio
di prendere decisioni sbagliate
09:11
and we have the potentialpotenziale to make badcattivo decisionsdecisioni
201
539915
3515
09:15
farlontano more quicklyvelocemente, efficientlyin modo efficiente,
202
543430
1834
molto più velocemente, efficientemente,
e con un impatto molto più forte
che in passato.
09:17
and with farlontano greatermaggiore impacturto than we did in the pastpassato.
203
545264
5028
Splendido, vero?
09:22
Great, right?
204
550292
1388
09:23
And so what we need to do insteadanziché
205
551680
3030
Ciò che dobbiamo fare, quindi,
09:26
is spendtrascorrere a little bitpo more time
206
554710
2330
è dedicare un po' più di tempo
a cose come gli studi umanistici,
09:29
on things like the humanitiesumanistiche
207
557040
2746
la sociologia e le scienze sociali,
la retorica, la filosofia, l'etica,
09:31
and sociologysociologia, and the socialsociale sciencesscienze,
208
559786
3464
09:35
rhetoricretorica, philosophyfilosofia, ethicsetica,
209
563250
2308
perché ci danno un contesto,
09:37
because they give us contextcontesto that is so importantimportante
210
565558
2856
che, abbiamo visto,
è molto importante
per comprendere i big data e perché
09:40
for biggrande datadati, and because
211
568414
2576
09:42
they help us becomediventare better criticalcritico thinkerspensatori.
212
570990
2418
ci aiutano ad usare meglio
il nostro pensiero critico.
Perché, dopo tutto,
se siamo in grado di individuare
09:45
Because after all, if I can spotindividuare
213
573408
4207
un problema in un ragionamento,
non ci importa tanto
09:49
a problemproblema in an argumentdiscussione, it doesn't much matterimporta
214
577615
2486
se viene espresso con parole o numeri.
09:52
whetherse it's expressedespresso in wordsparole or in numbersnumeri.
215
580101
2759
09:54
And this meanssi intende
216
582860
2719
Questo vuol dire
che dobbiamo imparare ad individuare
questi pregiudizi
09:57
teachinginsegnamento ourselvesnoi stessi to find
those confirmationconferma biasespregiudizi
217
585579
4421
10:02
and falsefalso correlationscorrelazioni
218
590000
1822
e false correlazioni,
10:03
and beingessere ablecapace to spotindividuare a nakednudo emotionalemotivo appealappello
219
591822
2138
e dobbiamo essere in grado
di individuare da lontano
un semplice appello emotivo,
10:05
from 30 yardscantieri,
220
593960
1662
10:07
because something that happensaccade after something
221
595622
2522
perché qualcosa
che succede dopo qualcos'altro,
non vuol dire per forza
che ne sia una conseguenza.
10:10
doesn't mean it happenedè accaduto
because of it, necessarilynecessariamente,
222
598144
3082
Se mi permettete di fare
10:13
and if you'llpotrai let me geekdisadattato out on you for a secondsecondo,
223
601226
2119
la secchiona per un momento,
10:15
the RomansRomani calledchiamato this
"postinviare hochoc ergoErgo propterpropter hochoc,"
224
603345
4297
i romani lo chiamavano
"post hoc ergo propter hoc",
"dopo di ciò, quindi a causa di ciò".
10:19
after whichquale thereforeperciò because of whichquale.
225
607642
3296
Questo implica mettere in discussione
discipline come la demografia.
10:22
And it meanssi intende questioninginterrogativo
disciplinesdiscipline like demographicsdemografici.
226
610938
3757
Perché? Perché si basano su deduzioni
10:26
Why? Because they're basedbasato on assumptionsassunzioni
227
614695
2520
su chi siamo, sul nostro sesso,
10:29
about who we all are basedbasato on our genderGenere
228
617215
2306
sulla nostra età e su dove viviamo
10:31
and our ageetà and where we livevivere
229
619521
1462
10:32
as opposedcontrario to datadati on what
we actuallyin realtà think and do.
230
620983
3478
in opposizione ai dati
su chi siamo e a cosa pensiamo veramente.
Avendo questi dati,
10:36
And sinceda we have this datadati,
231
624461
1663
dobbiamo trattarli
con controlli della privacy appropriati
10:38
we need to treattrattare it with appropriateadeguata privacysulla privacy controlscontrolli
232
626124
3139
e con l'autorizzazione dei consumatori,
10:41
and consumerconsumatore opt-inopt-in,
233
629263
3576
e dobbiamo, inoltre, essere chiari
10:44
and beyondal di là that, we need to be clearchiaro
234
632839
2993
riguardo le nostre ipotesi,
10:47
about our hypothesesipotesi,
235
635832
2103
le metodologie che utilizziamo,
10:49
the methodologiesmetodologie that we use,
236
637935
2596
e la nostra fiducia sul risultato.
10:52
and our confidencefiducia in the resultrisultato.
237
640531
2804
Come diceva
la mia professoressa di algebra,
10:55
As my highalto schoolscuola algebraalgebra teacherinsegnante used to say,
238
643335
2474
dovete scrivere i passaggi,
10:57
showmostrare your mathmatematica,
239
645809
1531
10:59
because if I don't know what stepspassaggi you tookha preso,
240
647340
3441
perché se non so
quali passaggi avete seguito,
non posso sapere
quelli che non avete seguito,
11:02
I don't know what stepspassaggi you didn't take,
241
650781
1991
e se non so che domande vi siete fatti,
11:04
and if I don't know what questionsle domande you askedchiesto,
242
652772
2438
11:07
I don't know what questionsle domande you didn't askChiedere.
243
655210
3197
non posso sapere
che domande non vi siete fatti.
Questo vuol dire che dobbiamo
porci la domanda più difficile di tutte:
11:10
And it meanssi intende askingchiede ourselvesnoi stessi, really,
244
658407
1523
11:11
the hardestpiù difficile questiondomanda of all:
245
659930
1479
11:13
Did the datadati really showmostrare us this,
246
661409
3500
i big data ci mostrano
davvero tutto questo
o è il risultato che ci fa sentire
più soddisfatti e a nostro agio?
11:16
or does the resultrisultato make us feel
247
664909
2311
11:19
more successfulriuscito and more comfortableconfortevole?
248
667220
3878
Così l'Health Media Collaboratory,
11:23
So the HealthSalute MediaMedia CollaboratoryCollaboratory,
249
671098
2584
alla fine del progetto ha potuto
concludere che l'87 per cento dei tweet
11:25
at the endfine of theirloro projectprogetto, they were ablecapace
250
673682
1699
11:27
to find that 87 percentper cento of tweetsTweet
251
675381
3408
riguardanti quelle campagne
esplicite e scioccanti
11:30
about those very graphicgrafica and disturbinginquietante
252
678789
2144
contro il fumo suscitavano paura,
11:32
anti-smokinganti-fumo adsAnnunci expressedespresso fearpaura,
253
680933
4038
ma hanno potuto concludere
11:36
but did they concludeconcludere
254
684971
1856
che facessero realmente
smettere di fumare?
11:38
that they actuallyin realtà madefatto people stop smokingfumo?
255
686827
3161
No. È scienza, non magia.
11:41
No. It's sciencescienza, not magicMagia.
256
689988
2542
11:44
So if we are to unlocksbloccare
257
692530
3190
Quindi, se dovessimo liberare
11:47
the powerenergia of datadati,
258
695720
2862
il potere dei dati,
non dovremo credere ciecamente
11:50
we don't have to go blindlyciecamente into
259
698582
3448
11:54
Orwell'sOrwell visionvisione of a totalitariantotalitario futurefuturo,
260
702030
3436
alla visione di Orwell
di un futuro totalitario,
o a quella di Huxley
di un futuro banale,
11:57
or Huxley'sDi Huxley visionvisione of a trivialbanale one,
261
705466
3117
o qualche terribile cocktail di entrambi.
12:00
or some horribleorribile cocktailcocktail of bothentrambi.
262
708583
3020
Ciò che dobbiamo fare
12:03
What we have to do
263
711603
2379
è trattare il pensiero critico
con rispetto
12:05
is treattrattare criticalcritico thinkingpensiero with respectrispetto
264
713982
2718
12:08
and be inspiredispirato by examplesesempi
265
716700
2029
e ispirarci ad esempi
come quello
dell'Health Media Collaboratory,
12:10
like the HealthSalute MediaMedia CollaboratoryCollaboratory,
266
718729
2610
e come dicono i supereroi nei film,
12:13
and as they say in the superherosupereroe moviesfilm,
267
721339
2328
usiamo i nostri poteri per fare del bene.
12:15
let's use our powerspotenze for good.
268
723667
1822
12:17
Thank you.
269
725489
2351
Grazie.
12:19
(ApplauseApplausi)
270
727840
2334
(Applausi)
Translated by Pierangelo Canton
Reviewed by Debora Serrentino

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ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

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