Coesis News Numero 30 - Marzo 2014

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1 Redazione: A. Amadori, F. Conforti, G. Conigliaro, S. Dal Medico, A. Feti, C. Iuliano, G. Pedrazzini, M. Pulici, P. Simonetta, V. Targa Coesis News Numero 30 - Marzo 2014 Sommario Editoriale Sì, viaggiare La magia dei sogni La Basket Analysis Recentemente vi abbiamo coinvolti in un indagine di Customer Satisfaction per la nostra newsletter Coesis News. Innanzitutto desideriamo ringraziare tutti i numerosi lettori che hanno risposto al questionario, fornendoci importanti informazioni e validi spunti di ottimizzazione. Un grazie anche per l apprezzamento che avete espresso: Coesis News è risultata molto gradita alla stragrande maggioranza dei rispondenti! A partire da questo dato decisamente confortante, abbiamo sviluppato le idee che ci avete suggerito. Pertanto a partire da questo numero troverete Coesis News in una rinnovata veste grafica, più snella per essere consultata anche da smartphone e tablet, e con nuove idee e nuovi contenuti. Una newsletter sempre più attenta al mondo social e delle nuove tecnologie, con sempre più suggerimenti e indicazioni pratici, senza ovviamente perdere il suo stretto legame con il mondo della ricerca. E allora non ci resta che augurarvi buona lettura! Com eravamo! Ecco come si presentava il numero 1 di Coesis News nel 2004: COESIS NEWS Responsabile redazione: Alessandro Amadori Distribuito da: Coesis Research srl - Cologno Monzese (MI) Via Milano, c/o Palazzo Apple - casella postale n tel. 02/ fax 02/ info@coesis.net

2 Un nuovo sondaggio di Coesis svela le abitudini degli Italiani che viaggiano in treno, mettendo a fuoco i comportamenti ritenuti più fastidiosi! Metà degli Italiani oggi viaggia in treno per necessità o per abitudine e, in particolare, una persona su 10 si sposta in treno almeno una volta a settimana. E quanto emerge da un nostro sondaggio telefonico condotto negli scorsi mesi. Complessivamente, la frequenza di spostamenti che gli intervistati dichiarano di compiere è pari a 19 viaggi all'anno, valore che raddoppia se si escludono dall'analisi coloro che non usano mai le ferrovie, mentre un Heavy Traveller, ovvero chi appartiene a quel 10% che viaggia in treno una o più volte a settimana, usa il treno in media 198 volte all'anno! Le persone che affollano i treni sono diverse così come sono variegati i comportamenti e le modalità di trascorrere il tempo mentre si è in viaggio: c è chi legge (67%), chi ascolta musica (32%), chi guarda il panorama (29%), chi chiacchiera (24%), chi sta al telefono (21%) e chi invece preferisce dormire (17%). A sorpresa in treno lavora solo il 3% degli intervistati. Se in treno trova un vicino fastidioso che cosa fa? Lascio perdere Cambio posto Glielo faccio notare guardandolo male Glielo faccio notare dicendoglielo Nessuno di questi 2% 10% 16% 30% 42% Il popolo dei viaggiatori sembra però d accordo su una cosa: la presenza in 1 viaggio su 4 del compagno molesto. Tra i più fastidiosi quelli che parlano a voce alta al cellulare (49%), chiacchierano in continuazione (28%) o cercano a tutti i costi di "attaccar bottone" (23%), abitudine questa particolarmente invisa agli Heavy Traveller (36%). A seguire troviamo coloro che russano e i raffreddati: tra rumori molesti, tirate di naso, starnuti e colpi di tosse sono fastidiosi per il 24%. Continuiamo con gli irrequieti: quelli che si alzano spesso e che sono sempre in movimento (20%). Infine seguono i troppo profumati (8%), i pestatori di piedi sistematici (7%) e chi non saluta (4%). Ma nonostante tutto sul treno sembra prevalere un atteggiamento "laissez-faire", gli intervistai preferiscono lasciar perdere (42% delle risposte) o cambiar posto (30%). Al limite si lancia un'occhiataccia (16%), mentre solo una quota minoritaria (10%) di chi si sente infastidito lo fa direttamente notare. 2

3 Vi piacerebbe poter controllare quello che sognate? Se la risposta è sì, sta arrivando sul mercato il dispositivo che fa per voi: AURORA! In una famosa fiaba della Walt Disney si cantava: i sogni son desideri di felicità, nel sogno non hai pensieri. Ti esprimi con sincerita' Ma se cosi non fosse? In effetti questa celebre frase che hanno sicuramente canticchiato milioni di bambini e adolescenti potrebbe ben presto cadere in disuso. Infatti iwinks - società con base a San Diego - ha presentato al CES 2014 di Las Vegas il suo nuovo prodotto, AURORA. Tale dispositivo è destinato a rivoluzionare le nostre esperienze notturne. Il congegno infatti si presenta come una fascia da indossare sulla fronte durante le ore notturne. Tale strumento è dotato di sensori acustici e di luci led, nonché della capacità di collegarsi tramite il sistema bluetooth ad un app dello smartphone. Nello specifico AURORA è in grado di monitorare il sonno e riconoscere la fase REM (rapid eyes movement), cioè quella fase del sonno in cui si sogna. A questo punto il dispositivo si attiva e permette di integrare al sogno una componente di coscienza, che quindi permette di rendersi conto di stare sognando. Così facendo sarà possibile dirigere il sogno a proprio piacimento. L idea quindi non è tanto quella di pre-impostare un sogno da fare, ma piuttosto quella di favorire il sogno lucido, e successivamente prendere possesso di esso. Quindi se state pensando ad uno scenario alla Vanilla Sky o di poter vivere una seconda vita parallela semplicemente dormendo purtroppo mi spiace deludervi. Gli sviluppatori di AURORA assicurano però sonni tranquilli e molto più riposanti rispetto al passato. La fascia sarà probabilmente messa immessa sul mercato a partire già da fine estate. Lo sviluppo del prodotto è stato finanziato con la somma in 240 mila dollari, ben oltre il finanziamento inizialmente richiesto dalla società che ammontava a 90 mila dollari. Questo nuovo prodotto però ha scatenato le fantasie apocalittiche di un vasto pubblico. In effetti la prospettiva appare molto inquietante. Nell epoca della corsa al controllo totale è giusto condizionare anche l attività spontanea della mente? Il cervello infatti durante la fase REM si riposa e riordina le informazioni acquisite durante la giornata. Questo a lungo andare non potrebbe portare a scompensi cerebrali dovuti al sovraccarico fisico della mente? Tra le prospettive più inquietanti emergono anche le possibilità di un AURORA 2.0 in grado di replicare una vita parallela durante il sonno. Quali potrebbe essere le conseguenze dovute alla scelta di vivere una vita fittizia, ma più piacevole di quella vera? Vi immaginate l umanità confinata a letto a sognare mentre il mondo prosegue la sua corsa? Decisamente uno scenario inquietante! A voi la riflessione. 3

4 La Basket Analysis è una interessante tecnica statistica: consente di individuare i legami e le regole di associazione tra gli elementi di due insiemi. La Market Basket Analysis (MBA) è una tecnica di data mining (esplorazione di dati) chiamata anche Market Basket Transaction (MBT). Serve per scoprire legami o associazioni tra due insiemi di dati, fra gli elementi di quegli insiemi. Come input per l analisi, si hanno dati categoriali concernenti registrazioni di transazioni (tipicamente, scontrini di acquisti), mentre l output dell analisi consiste in regole di associazione che illustrano le co-occorenze fra gli elementi in parola. Facciamo subito un esempio pratico. Supponiamo di avere dei dati di transazione (acquisti) provenienti da un piccolo negozio di frutta. In una giornata, il numero delle transazioni per ora di apertura è limitato e potrebbe essere sintetizzato, per una certa ora di esercizio, come nella tabella sottostante: ID della transazione Prodotti acquistati congiuntamente 1 Mele, banane, ciliegie, arance 2 Mele, arance 3 Banane, arance 4 Arance, banane, ciliegie 5 Banane, arance 6 Mele, banane 7 Mele, ciliegie, arance Basandoci sui dati appena mostrati, possiamo derivare il seguente output in termini di regole di associazione, usando la MBA: Chi ha comprato questi frutti Ha comprato anche questi altri Supporto Confidenza Banane Arance 57% 80% Ciliegie Arance 43% 100% In generale, una regola di associazione ha la forma matematica: X Y Il significato dell espressione è questo: le persone che hanno acquistato elementi dell insieme X hanno spesso acquistato anche elementi dell insieme Y. Per esempio, se X = (Mele, Banane) e 4

5 Y = (Ciliegie, Arance), mediante la regola di associazione ottenuta potremmo dire che le persone che hanno acquistato mele e banane hanno anche acquistato ciliegie e arance. Supporto e confidenza sono due misure delle regole di associazione. Il supporto è la frequenza delle transazioni in cui tutti gli elementi dell insieme X e tutti gli elementi dell insieme Y (oppure, semplicemente, l elemento x e quello y) sono stati acquistati insieme (congiuntamente, unitamente), sul totale degli acquisti. Dal punto di vista matematico, il supporto può essere calcolato come la probabilità di occorrenza dell unione dei due insieme X e Y (o dei due elementi x e y), sul totale delle transazioni esaminate: Supporto (X Y) = P(X unito Y) = n(x unito Y)/N Il numeratore dell espressione contiene le frequenze totali (occorrenze) dell insieme unione (n) mentre il denominatore (N) è il numero totale delle transazioni oggetto di analisi. Nel nostro esempio, l acquisto congiunto di ciliegie e arance ha un supporto del 43%. Questo perché il numero di volte in cui ciliegie e arance sono state acquistate insieme è 3 (occorrenze congiunte), su un totale di 7 transazioni. E 3 diviso 7 fa 0,43, o 43%. Invece, per quanto riguarda la confidenza, la proporzione di volte in cui sono state acquistate arance, posto che fossero state acquistate ciliegie, è 3 su 3 (100%). La confidenza è dunque del 100 per cento: chi ha acquistato ciliegie ha anche acquistato, sempre, arance (ma, attenzione, non viceversa). In formula, la confidenza è calcolata come la probabilità condizionale di ottenere Y, una volta che sia dato X (o y dato x). Questa probabilità condizionale può essere calcolata anche come proporzione di supporto : Confidenza (X Y) = P(Y dato X) = n(x unito Y)/n(X) Nella formula, n(x) è la frequenza totale dell insieme o dell elemento X o x. Il numeratore invece è la frequenza con cui X e Y, o x e y, sono stati acquistati insieme. Da notare che la probabilità condizionale dell acquisto di arance, posto che siano state acquistate ciliegie, è diversa dalla probabilità condizionale dell acquisto di ciliegie, posto che siano state acquistate arance. Possiamo concepire il supporto anche come il numero di casi (esempi) che le regole di associazione saranno in grado di prevedere correttamente. E la confidenza è una misura di quanto ci possiamo fidare della previsione fatta. In altre parole, una confidenza dell 80% mostra che l 80% degli acquirenti che hanno comperato elementi dell insieme X (o l elemento x) hanno anche acquistato elementi dell insieme Y (o l elemento y). 5