Comunicazione Sociale

Se vuoi essere creativo, non lasciarti guidare dai dati.

dati
0
Traduzione dall’articolo di Bill Pardi, data science per Microsoft.

3 idee che cambieranno completamente il tuo modo di pensare i dati

“Non c’è nessun valore intrinseco nei dati, perché tutte le informazioni sono insignificanti in sé stesse. Perché? Perché le informazioni non ti dicono cosa fare.”

– Beau Lotto –

Sto scrivendo questo articolo seduto in una piccola sala conferenze al secondo piano di un edificio. Il panorama che vedo dalle finestre è un cortile pavimentato al piano terra con dei tavoli, sedie, e un giardino ben curato. Riesco a vedere che splende il sole e la giornata sembra incantevole. In base ai dati, dovrei lavorare all’aperto? Pensate alla vostra risposta e torneremo su questa domanda più tardi.

Se sei un designer, ingegnere, o ricopri un qualsiasi ruolo creativo, avrai probabilmente sentito parlare dei “big data” e dell’essere “data driven” (guidato dai dati). L’ipotesi è che i dati equivalgono gli approfondimenti e le direttive. Ma è davvero così? I dati, qualsiasi dato, porta con sè dei problemi sul quale è difficile fare affidamento. Prendiamone qualcuno in esame: per prima cosa i dati sono solo informazioni e da soli non rappresentano la realtà oggettiva. In secondo luogo qualsiasi dato tu abbia non è mai e poi mai completo e, in ultimo, avere più dati non significa necessariamente avere più chiarezza. Guardiamoli più in dettaglio.

I dati non sono la realtà

Gli esseri umani sono bravi nel prendere decisioni basate sul loro contesto e la loro storia, ma siamo pessimi nel vedere le possibilità al di là di questo. Ecco un esempio. Leggi la seguente frase a voce alta:

w at  a e  y u  ea ing  n w?

Se leggi “What are you reading now?” hai fatto quello che la maggior parte dei lettori inglesi avrebbe fatto con le stesse informazioni. E ci sei riuscito anche se non c’è una singola parola inglese in questa frase. Sei in grado di leggere qualcosa di senso compiuto considerando sia il contesto di questo articolo sia la tua storia con la lingua inglese e hai riempito gli spazi vuoti. Inoltre nota che io ti ho chiesto di leggere la frase, così hai visto la parola “leggere” nelle lettere. Questo ha aiutato a determinare il risultato. Comunque non tutti lo leggono nella stessa maniera. Se stai sgranocchiando qualcosa, o sei seduto in un ristorante, probabilmente hai letto “What are you eating now?”. E per tutti quello che non conoscono la lingua inglese, le lettere saranno apparse per quello che sono, parole inintelligibili. Il punto qui è che processiamo le informazioni contestualizzandole in base ad ogni individuo. Spesso arriviamo alle stesse conclusioni basate sulla nostra storia o contesto, ma altrettanto spesso possiamo arrivare a conclusioni differenti dagli stessi dati per le stesse ragioni.

A tutte le informazioni manca qualcosa

Small data, big data, non ha importanza. Tutte le informazioni sono incomplete. Per dimostrarlo, immaginiamo che tu abbia creato un software e decidi che il modo migliore per focalizzare il tuo lavoro sia quello di creare un profilo dell’utilizzatore finale. Ti aspetti che il profilo di darà qualche approfondimento su cosa costruire. Crei una persona di nome Linda dalle informazioni che hai raccolto.

Linda è:

  • Una femmina
  • Ha 31 anni
  • È single
  • È schietta
  • Intelligente
  • È laureata in filosofia
  • È molto interessata ad argomenti sulla discriminazione e sulla giustizia sociale
  • Da studentessa ha partecipato a dimostrazioni anti-nucleari

Mentre queste informazioni potrebbero essere utili per un profilo, quasi nessuno chiamerebbe questo profilo una visione completa di una persona, meno ancora di una popolazione. Basandoci sulle informazioni date, cosa è più probabile sia vero su Linda, scegliendo tra i seguenti scenari?

  1. Linda è una cassiera di una banca
  2. Linda è una cassiera di una banca attiva nei diritti delle donne

Più dell’80% delle persone dicono che il secondo scenario probabilmente è il più calzante per Linda. Questa risposta, però, viola la logica delle probabilità. Se la domanda è quale sia più probabile, allora tra la numero 1 e la numero 2, la risposta deve essere la numero 1 perché le cassiere di banca femministe sono incluse nella numero 1, ma non vice versa. Quindi è più probabile che Linda sia una cassiera di banca rispetto ad una cassiera femminista. Perché facciamo questo errore? Senza entrare nella psicologia comportamentale, l’idea di base è che lo scenario 2 ci racconta una storia migliore, quindi la preferiamo. In altre parole, ci sono molti dati mancanti, perciò il nostro cervello prende quello che c’è e riempie il resto. La specificità apparente ci permette di costruire una storia che abbia senso, ma la realtà logica è l’opposto. In questo caso la maggioranza delle persone ignorano un ovvio errore logico, ma potresti immaginare ulteriori informazioni su Linda (come si veste, dove vive, con chi si relaziona, ecc.) che ti porterebbero a costruire un profilo più completo di lei. Ma questo profilo manca ancora di informazioni e potrebbe essere totalmente inaccurato per capire di quale prodotto un cliente ha bisogno.

Più dati, meno chiarezza?

I dati da soli possono, inoltre, avere l’effetto di offuscare la nostra abilità di vedere soluzioni creative persino per i problemi più semplici. Ecco un esempio:

Hai la necessità di attaccare una candela ad un muro (una lavagna di sughero) ed accenderla in modo che la cera non scoli sul tavolo che si trova direttamente sotto.

Per fare questo, puoi usare i seguenti materiali con la candela:

  • fiammiferi
  • Una scatola di puntine da disegno

Qualche idea? Ti darò più informazioni, diciamo una versione “bigger data” del problema, e vediamo se ti è di aiuto:

Questo piccolo esperimento, conosciuto come il problema della candela di Duncker, è stato testo su diversi soggetti in tutto il mondo, e mentre diversi soggetti hanno ideato soluzioni creative, la maggior parte non hanno risolto il problema. E nei rari casi in cui il problema sia stato risolto, la soluzione è di solito terribilmente complessa o inefficiente.

La soluzione migliore (e più semplice) è quella di svuotare la scatola e attaccarla al muro così da poter sostenere la candela. Semplice, vero? Ma questa soluzione non è quella a cui la maggioranza delle persone arriva, o almeno non subito. La descrizione del problema è piuttosto limitata, ma sembra che aggiungere un’immagine alla descrizione non fornisca un ulteriore aiuto, ma potrebbe addirittura ridurre le abilità di trovare la soluzione. Perché succede questo? Per prima cosa il problema ci chiede di attaccare la candela al muro, e noi abbiamo l’immagine mentale che le puntine servano per attaccare cose al muro. In più la descrizione e l’immagine stabiliscono che la scatola è un contenitore per le puntine. Queste descrizioni creano dei pregiudizi sugli oggetti che la maggior parte delle persone non riescono ad abbandonare, rendendo molto difficile pensare ad altri modi in cui questi materiali possono essere usati.

Negli anni, i ricercatori hanno provato di versi modi di migliorare la capacità di vedere la soluzione più velocemente. Alcuni modi che hanno funzionato includono il cambiare la descrizione degli oggetti disponibili:

  • Fiammiferi
  • Una scatola
  • Puntine da disegno

E anche l’immagine cambia:

dati

Questi lievi ma importanti cambiamenti fanno un grande differenza, e aumentano le possibilità dei partecipanti di trovare la soluzione, o di trovarla più facilmente. In breve, migliora la creatività. Perché? Questa seconda descrizione e immagine aiutano a eliminare i pregiudizi e ci permette di vedere più chiaramente che la scatola può essere usata come una mensola. Una scatola e le puntine da disegno è un modo diverso di guardare ai dati più di una scatola di puntine. Voilà!

dati

La cattiva notizia è che i dati in sé stessi sono insignificanti, o peggio, forvianti. Nella maggioranza dei casi ti diranno molto poco o niente su cosa fare. Sfortunatamente, molti professionisti non trattano così i dati che gli sono dati. Spesso sento colleghi che devono prendere decisioni chiedere “i dati cosa ci dicono di fare?” La vera risposta è “non molto”.

Se ci fermassimo qui le cose sembrerebbero non buone per il nostro futuro pieno di dati, ma non è senza speranza. Qui ci sono tre modi di approcciare i dati che arricchiranno la tua creatività e ti permetteranno di usare le informazioni che hai in modi molto potenti.

  1. Esperimento con la ricetta.

Lavoro in un gruppo che crea cose che potrebbero essere usate da mezzo miliardo di persone. Io gestisco il team che si occupa dei dati e riceviamo sempre più richieste di dati per il nostro business.

Per la mia esperienza posso dire che c’è un pezzo che ho lasciato fuori da questa discussione e che rende tutti i dati che abbiamo e che raccoglieremo utili. Questo pezzo sei tu e la tua creatività.

Le informazioni sono insignificanti solo se ci aspettiamo verità oggettive da loro, senza processarle tramite le nostre percezioni e la nostra creatività. Per creatività, in questo contesto, intendo il processo di fare domande e di sperimentare. La creatività ci permette di prendere i dati che abbiamo, interrogarci su quello che ci dicono, e sperimentare fino a quando non ricaviamo qualcosa di utile. Il titolo di questo articolo è di non essere guidato dai dati, con “guidato” come parola chiave.

L’idea è quella di usare i dati come informazioni e non come approfondimenti. In altre parole, non si tratta di ingredienti, si tratta di cucinare. Gli ingredienti da soli non fanno un pasto (o almeno non un buon pasto). E persino le grandi ricette non riescono senza molte sperimentazioni e fallimenti. Allo stesso modo, la parte umana dei dati è quella con più valore, e questo è particolarmente vero per chi lavora nei campi della creatività o dell’innovazione. Affinché i dati possano supportare risultati davvero creativi o innovativi, dobbiamo permettergli di informarci sui fatti in modo da poter sperimentare con il “possibile adiacente” per scoprire gli approfondimenti e il potenziale che i dati grezzi non forniscono. Questo è vero per le seguenti ragioni:

  • La sperimentazione lascia molte possibilità aperte
  • Dagli esperimenti ci si aspetta, si festeggiano persino, i fallimenti e le insicurezze
  • La sperimentazione mantiene aperto il processo al cambiamento e alle scoperte

Sperimentazione è una parola un po’ fredda, clinica, ma potresti usare le parole sperimentazione o persino gioco. Essa supporta l’idea che non ci siano preconcetti sui risultati, lasciando aperto alle molte possibilità. Dobbiamo iniziare con l’idea che il “successo” può venire in molte forme o in nessuna forma. Significa che quando improvvisi una ricetta potresti fallire completamente e non ottenere il piatto che volevi mangiare, o potresti inventare una ricetta completamente nuova!

  1. Interrogati su tutto

Le sperimentazioni e il gioco sono modi per esplorare nuove possibilità. Il modo migliore per metterle in pratica è quello di iniziare con le domande. Per testare alcune idee di cui abbiamo parlato sopra, torniamo al problema della candela e vediamo come prendere i dati e interrogarli per ricavarne nuove possibilità. Per esempio, data la candela, il muro, la scatola, e le puntine da disegno, potrei chiedere le seguenti cose:

  • Cosa succede se tolgo un oggetto dalla lista, mi aiuta in qualche modo?
  • Cosa succede se rovescio tutto, fa qualche differenza?
  • Cosa vedo se tolgo tutti i fiammiferi dalla scatola?
  • Cosa succede se tolgo tutte le puntine dalla scatola?
  • Cosa succede se provo ad attaccare tutto al muro con dei chiodi?

Questo è solo un piccolo esempio di cosa ti potresti chiedere tra le tante domande che potrei fare sui dati del problema della candela. E le ultime due domande della mia lista iniziano ad andare verso una soluzione possibile dal momento che cambio il punto di vista sulla scatola. Ѐ una trasformazione quasi magica del mio pensiero. E questo è quello che riesco a fare da solo, ma c’è ancora più magia quando includo gli altri.

  1. Pensa inclusivamente

Sopra ho menzionato il “possibile adiacente”. Per la maggior parte di noi, la nostra creatività ci permette di esplorare non tutti i risultati, ma solo una piccola porzione di quello che è possibile, limitato dalla nostra storia, pregiudizi e prospettive. Ѐ in questo modo che le nostre menti si sono evolute. Creiamo ricordi attraverso le nostre vite, e peschiamo da questi ricordi, o la nostra storia, quando abbiamo bisogno di prendere decisioni sul nostro futuro (qualsiasi futuro, immediato o a lungo termine). Ecco perché interpretiamo i dati in maniera diversa. Abbiamo solo la nostra storia da cui attingere, e la storia di ognuno di noi è poco o immensamente diversa da quella degli altri. Più è diversa la storia di una persona, più si ha il possibile adiacente da cui attingere, ma il numero delle possibilità è ancora limitato – il nostro cervello può solo immagazzinare solo queste informazioni.

Entra in un team diversificato. Più il team è composto da diverse storie, prospettive, culture, educazioni, e persino professioni, più soluzioni il team riuscirà a dare soluzioni a qualsiasi problema dato o informazioni. I dati, invece di essere il motore che guida la creatività, porta opportunità per percezioni diverse, idee e, più importante, domande. Più un team è omogeneo, più potrebbe essere efficiente, ma quasi sicuramente sarà meno creativo, e la creatività e quello di cui hai disperatamente bisogno per risolvere problemi.

Essere creativo in un mondo ricco di dati

I dati stanno diventando una parte sempre più importanti delle nostre vite personali, delle nostre attività commerciali, dei nostri lavori. Quelli di noi che spendono il tempo risolvendo problemi difficili si appoggeranno ai dati come strumento per aiutarci a capire il mondo e le nuove cose. Ma i dati non dovrebbero guidarci. Dovrebbero essere un segnale dal vasto mondo che noi usiamo per rispondere a domande e a chiederne di nuove. Gli approfondimenti dovrebbero venire da noi.

Abbiamo esplorato alcune ragioni sul perché fare affidamento sui dati come motore guida sia una cattiva idea. Ma abbiamo anche guardato ad alcuni modi per trasformare le informazioni in creazioni:

  • Riconoscere che noi, e quelli con cui lavoriamo, mettiamo la nostra storia personale in qualsiasi dato ci sia dato.
  • Sperimentare, esplorare e persino giocare con i dati attraverso le domande.
  • Portare diversi punti di vista e prospettive uniche nei problemi, ottenendo la maggiore quantità di “possibile adiacente”.

Così la prossima volta che ti trovi davanti ad uno scenario guidato dai dati fai questo: invece di cercare le risposte che i dati ti forniscono, guarda alle domande che generano.

Volete sapere se ho deciso di lavorare nel cortile? Beh, ho omesso un’informazione cruciale. Siamo all’inizio della primavera nel nord est del Pacifico e ci sono solo 10 gradi fuori. Anche se il sole era allettante, prima di uscire mi sono chiesto quanto fosse freddo e questa era una domanda che valeva davvero la pena di farsi.

 

Fonte originale dell’articolo

You may also like
Il fenomeno delle migrazioni forzate – prima parte
Politiche giovanili: Spazio giovani 3.0

Leave Your Comment

Your Comment*

Your Name*
Your Webpage