La mole di informazioni disponibili aumenta a ritmo vertiginoso, ma fare previsioni non è affatto semplice: i dati da soli non bastano, la maggior parte è solo interferenza e il rumore è più forte del segnale. Il libro di Nate Silver spiega perché l'elemento umano è ancora essenziale. Abbiamo estratto dei passaggi che riteniamo essere particolarmente significativi ed ispiranti per chi, come noi, ha fondato sull utilizzo dei dati la propria attività. Buona lettura!

L IMPORTANZA DELLE PREVISIONI Il segnale è la verità. Il rumore è ciò che ci distrae dalla verità. " Le previsioni sono diventate indispensabili per le nostre vite. Esse hanno un ruolo centrale nel provare un ipotesi e sono quindi fondamentali in diversi ambiti (lo sport, la meteorologia, l economia, i terremoti, il gioco, ecc.) Una previsione è un affermazione probabilistica; una considerazione probabilistica dei risultati è dunque una parte essenziale di una previsione scientifica e quindi dobbiamo arrivare a sentirci a nostro agio con le probabilità e l incertezza. Non siamo stati incoraggiati a pensare in questo modo. Le lezioni di matematica spendono più tempo su soggetti astratti come la geometria e il calcolo di quanto facciano in probabilità e statistica. Al contrario di ciò che è più comune pensare, ai giorni nostri, nell era dei Big Data le previsioni potrebbero essere più vulnerabili al fallimento! Non c è più verità nel mondo oggi rispetto a quando non esistevano internet o la stampa. La maggior parte dei dati è solo rumore proprio come la maggior parte dell universo è spazio vuoto. L informazione infatti non è più una merce rara, ne abbiamo a disposizione più di quanto siamo in grado di gestire ma solo una parte relativamente piccola è utile.

IL MODELLO PREDITTIVO In statistica lo scambiare il rumore per il segnale viene detto overfitting (adattamento eccessivo). L obiettivo di qualsiasi modello predittivo è quello di catturare più segnale e meno rumore possibile e a tal proposito va ricordato che più complichiamo il modello, peggiore sarà la previsione. Modelli inutilmente complicati possono adattarsi al rumore, invece che al segnale mentre un modello dovrebbe essere semplice, ma in modo sofisticato. Quando facciamo una previsione percepiamo più segnali di quanti ce ne siano realmente. Se una possibile soluzione risiede nell applicare un maggior rigore nelle valutazioni predittive, a volte l unica via percorribile quando i dati sono molto rumorosi è concentrarsi sul processo invece che sul risultato. Sarà più probabile avere un modello overfit quando i dati sono limitati e rumorosi e quando la capacità di comprensione delle relazioni fondamentali è scarsa.

LE PREVISIONI ECONOMICHE Spesso è quindi possibile trarre profitto con previsioni piuttosto buone in campi (finanza) in cui la competizione è scarsa a causa di pochi incentivi, cattive abitudini e una cieca aderenza alla tradizione. La sfida che affrontano gli economisti può essere paragonata a quella che affrontano i meteorologi. L economia, così come l atmosfera, è un sistema dinamico: ogni cosa influenza tutto il resto e il sistema è in continuo movimento. (Le previsioni del tempo, comunque, sono uno dei veri successi raccontati in questo libro.) La teoria del caos quindi si applica assolutamente alle previsioni del tempo rendendole molto vulnerabili alle inesattezze dei nostri dati. Dei piccoli cambiamenti in fase di input possono produrre dei grossi cambiamenti in fase di output. I migliori meteorologi hanno bisogno di pensare in modo visivo e astratto e allo stesso tempo essere in grado di mettere ordine nell abbondanza di informazioni che gli forniscono i computer: La visione conta molto. I meteorologi sono riusciti in questi anni a sviluppare una solida conoscenza di quali sono le cause che portano alla formazione e alla dissipazione di un tornado e oggi sono in grado di prevedere con una buona precisione l evoluzione delle correnti atmosferiche grazie a una combinazione di maggiore potenza del computer, metodi migliori di raccolta dati e il caro, vecchio, duro lavoro.

L economia, a differenza della meteorologia è una scienza molto più morbida, in cui la variabilità e aleatorietà del comportamento umano e i continui feedback che esso comporta all interno del sistema, rendono più difficile formulare previsioni attendibili. Molti economisti occasionali infatti si concentrano troppo sul risultato e non abbastanza sul corretto processo decisionale. Buona Performance!