{"id":16145,"date":"2018-01-20T04:04:17","date_gmt":"2018-01-20T03:04:17","guid":{"rendered":"http:\/\/xmau.com\/wp\/notiziole\/?p=16145"},"modified":"2018-02-28T13:59:46","modified_gmt":"2018-02-28T12:59:46","slug":"_weapons-of-math-destruction_-libro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2018\/01\/20\/_weapons-of-math-destruction_-libro\/","title":{"rendered":"_Weapons of Math Destruction_ (libro)"},"content":{"rendered":"<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/xmau.com\/notiziole\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2018\/01\/9780553418828.jpg?resize=120%2C180\" alt=\"\" width=\"120\" height=\"180\" class=\"alignleft size-full wp-image-16146\" \/>Cathy O&#8217;Neil, nota in rete come <a href=\"https:\/\/mathbabe.org\">MathBabe<\/a>, dopo la laurea in matematica e un inizio di carriera universitaria \u00e8 passata al settore privato nel campo dell&#8217;economia, e si \u00e8 trovata in mezzo alla crisi del 2008. Il risultato della sua rivisitazione di quello che \u00e8 successo l&#8217;ha portata a scrivere questo libro (Cathy O&#8217;Neil, <em>Weapons of Math Destruction<\/em>, Penguin 2017 [2016], pag.272 , $16, ISBN 9780553418835, <a href=\"http:\/\/amzn.to\/2AZxZiI\">link Amazon<\/a>) che trovate anche <a href=\"http:\/\/amzn.to\/2EIddpX\">in edizione italiana<\/a>, sulle &#8220;armi di distruzione matematica&#8221; (ADM). Chi \u00e8 allergico alle formule non tema, perch\u00e9 qui non ce ne sono per nulla. Quello che viene spiegato in teoria ed esemplificato in vari modi \u00e8 il concetto di cui al titolo: in poche parole si tratta di modelli matematici complessi, spesso legati ai big data o comunque a dati che non nascono direttamente per quella ragione, che risultano oscuri agli esseri umani e soprattutto sono fatti in modo da non accettare feedback a posteriori. Quest&#8217;ultima \u00e8 la vera caratteristica che secondo O&#8217;Neil li rende pericolosi, a differenza per esempio dei modelli matematici nel baseball che possono sempre venire raffinati una volta visto cosa \u00e8 successo. L&#8217;autrice mostra come invece nel caso delle ADM si giunge quasi naturalmente a un circolo vizioso nel quale chi parte svantaggiato dal modello lo sar\u00e0 sempre di pi\u00f9, anche se magari in partenza la sua situazione reale era positiva e solo la scelta dei dati del modello non lo faceva sembrare tale. L&#8217;unica pecca che ho visto \u00e8 che nonostante i suoi sforzi divulgativi temo che ci sarebbe voluto ancora qualcosa in pi\u00f9 per evidenziare i concetti statistici di base: dal mio punto di vista erano chiari, ma io ho un background matematico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ebbene s\u00ec, la matematica pu\u00f2 fare molto male se lasciata in mani ignoranti!<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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