L'informazione raccontata a mia nipote

Gabriele Stoppa: L'informazione secondo me

Gabriele Stoppa

Sono Gabriele Stoppa, insegno Controllo di Qualità alla Facoltà di Economia dell'Università di Trento. Negli ultimi 10 anni più di 600 studenti hanno frequentato il mio corso.

Lo scopo di questo blog è di studiare la qualità degli strumenti quantitativi della ricerca scientifica, di avviare un processo di rinnovamento dell'analisi dei dati e di proporre strumenti innovativi più efficienti.

Questo Blog può essere considerato come un corso introduttivo all’Analisi dei Dati proponendo quello che può essere chiamato il Paradosso della Scienza dei Dati.

Un paradosso è una frase, un’affermazione, che sembra accettabile, ma che non lo è, perciò sorprende il lettore. Il termine paradosso deriva da para=contro e doxa=opinione. Dunque: contro l’opinione comune, contro l’evidenza, contro l’intuito. Tale paradosso ha a che fare con il concetto di variabilità al quale si propone di affiancare quello di crescita, un tipo di variabilità speciale, con il quale un quantum (di variabilità) viene riempito anche da un sensum, un significato rispetto al contesto.

Mentre la variabilità classica riguarda il ballare di una serie attorno al suo baricentro (senza badare agli obiettivi dell’analisi né a ciò che succede alle altre grandezze in gioco) la crescita esprime come si muove la serie nel suo andare dal minimo al massimo e questo permette di coinvolgere il contesto, di valutare il contributo qualitativo della serie all’analisi in modo da poter valutare gli effetti sulle altre grandezze coinvolte, cose che la variabilità classica non è in grado di fare.

Il Paradosso della Scienza dei Dati è il seguente:

"Una serie di dati quantitativi $(x_{i1},1\leq i \leq n; i,n\epsilon N)$riferita a una grandezza $(X_1)$scelta con cura e rilevata correttamente ha le carte in regola per entrare di diritto nell’analisi".

Il percorso che seguirete in queste pagine vi condurrà al Paradosso della Scienza dei Dati.