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Il grande accumulo di dati in tutti i campi rappresenta un nuovo fenomeno con un grande potenziale ma che a volte porta ad aspettative eccessive e perfino mitiche. La nostra strategia originale alla base di questa proposta è di sviluppare strumenti quantitativi che superino il Machine Learning standard per aumentare la capacità di comprendere ed avvalerci di queste immense quantità di informazioni.
L’idea è di sviluppare un approccio scientifico, trasparente e testabile. Questa filosofia ha già trovato una concreta applicazione nello sviluppo del metodo Fitness Economica. L’uso di algoritmi e di metodi di Machine Learning va adattato e ottimizzato per ogni classe di problemi per identificare e comprendere gli elementi essenziali dei vari fenomeni.
In generale i dati non parlano da soli e non c’è una ricetta di validità generale. Il punto fondamentale è di superare il mero accumulo dei dati e, piuttosto, focalizzarsi sulla analisi ottimale dei dati disponibili nella prospettiva del rapporto tra segnale e rumore. Infatti, l’idea che più dati diano necessariamente luogo ad analisi e previsioni migliori è, in generale, non valida. Questo fenomeno è ben noto nella Fisica dei sistemi dinamici in cui l’aumento della dimensionalità dello spazio implica un aumento esponenziale dei dati necessari.
In pratica questo è un problema molto generale: se si sommano dati eterogenei che descrivono la struttura produttiva di una nazione, come ad esempio educazione e inquinamento, si devono assegnare inevitabilmente dei pesi arbitrari. La strategia sarà di valutare scientificamente queste problematiche. Questo rappresenta un elemento originale ma essenziale del nostro approccio per introdurre elementi scientifici verificabili nell’ambito dei Big Data. In pratica l’idea è di ridurre o eliminare gli elementi soggettivi e arbitrari e trattare i dati in modo gerarchico e sistematico. Questo porta a notevoli vantaggi in termini di scientificità e capacità predittiva come dimostrato dal metodo della Fitness Economica.
Il metodo della Fitness economica è un buon modello per affrontare le sfide della complessità poste dalla pandemia da Covid19”. Lo sostiene il presidente del CNEL, Tiziano Treu, come metodo per l’individuazione dei progetti che l’Italia dovrà presentare per accedere alle risorse del Recovery Fund. “Il metodo della Fitness economica è riconosciuto a livello mondiale e in questo momento sarebbe particolarmente importante per lo sviluppo locale. Si tratta di una valutazione economica basata su dati oggettivi molto sofisticata che alla base ha l’idea di guardare alle capacità e alle attitudini che caratterizzano i diversi territori“, continua Treu. “Molti dei progetti per il Recovery fund saranno di sviluppo locale e quindi dovranno essere molto precisi. Spesso siamo accusati di fare cose generiche; con questo metodo non ricadremmo in tale errore“.
Secondo il presidente del CNEL, i Comuni italiani si sono dimostrati capaci di investire e di spendere bene i fondi e con il metodo della Fitness economica potrebbero potenziare lo sviluppo locale. Il Cnel vorrebbe testare il sistema in territori ‘difficili’ come la Sicilia orientale, il Lazio meridionale e l’area di Marghera. “La Fitness economica per l’approccio ai sistemi complessi ha funzionato in altre aree del mondo e ha avuto una valutazione positiva della Banca mondiale. Sarebbe un bene adottare il metodo ora che l’Europa ci chiede di essere concreti” aggiunge.
Il metodo EFC (Economic Fitness and Complexityè presentato nell’ultimo numero dei “Quaderni del CNEL” dal titolo “La fitness economica dell’Italia e delle sue regioni: competitività e opportunità” dai suoi stessi autori, il prof. Luciano Pietronero, Andrea Gabrielli, Andrea Napoletano, Andrea Tacchella e Andrea Zaccaria e rappresenta un approccio radicalmente nuovo per l’analisi strategica della competitività industriale dei paesi e delle regioni ed è basato su elementi scientifici e testabili; implica un nuovo approccio al problema dei Big Data ispirato ai concetti e metodi della fisica Statistica e della Scienza della complessità.
Secondo gli economisti, al tempo del Covid-19 è necessario reinventare le teorie e le pratiche economiche. I tragici eventi dovuti al virus hanno portato ad una situazione in cui “l’intervento dei governi sarà inevitabilmente protagonista della ricostruzione socio-economica” quindi è necessario “un cambio di paradigma in cui si parte da una dettagliata analisi della situazione e si considerano le possibili traiettorie per il suo sviluppo”.
Gli studiosi ritengono che il Covid-19 implichi “un ripensamento del nostro stile di vita” e rappresenti anche “una opportunità per migliorare le proprietà di resilienza. Questa nuova situazione mostra infatti l’importanza di valori comuni che vanno oltre quelli di efficienza e di competizione. Anche tutte le altre problematiche che necessitano cooperazione come la sostenibilità, il green deal, le disuguaglianze, il clima e la perdita di biodiversità appaiono ora molto più attuali, anche se le proposte concrete per questi problemi sono spesso controverse”. In particolare, il “Quaderno del Cnel” indica che per l’Italia “c’è una particolare opportunità di sviluppo del settore IT” e quindi “si dovrebbe organizzare una strategia per cogliere al meglio questa opportunità”.
Il nuovo approccio si concretizza in una analisi innovativa ed interdisciplinare basata su dati e metodi scientifici moderni dell’area dei Sistemi Complessi (networks, algoritmi, Machine Learning etc.) per definire oggettivamente lo stato di una economia e i suoi possibili sviluppi. L’obiettivo della Fitness per la Complessità Economica è individuare gli interventi economici appropriati per un determinato paese, un settore industriale ed un dato periodo. “La ripresa economica dal Covid-19 – sostengono gli autori della ricerca – può essere ottimizzata con queste metodologie che possono fornire delle analisi scientifiche e consapevoli e trasparenti per il decisore politico e per la società in generale”
Scarica il Quaderno CNEL “La fitness economica dell’Italia e delle sue regioni”