L’incubo degli ingegneri: “una linea rossa con inchiostro verde”. Le assurde richieste dei clienti

Vi linko un video eloquente sulle assurde richieste dei clienti, con i soliti personaggi che si trovano ai tavoli di riunione. L’esperto di turno si trova a “rispondere” a domande senza senso e a tener testa non solo ai clienti, ma anche al suo stesso commerciale.

Cosa l’utente realmente voleva…la metafora dell’altalena

Chi ha studiato ingegneria del software si sarà sicuramente imbattuto in almeno una delle seguenti figure:

tireSwing-altalena la cruda realtà

 

La metafora dell’altalena dà bene l’idea del “gap” tra le esigenze dell’utente e quello che effettivamente viene realizzato da un progetto, quando le figure coinvolte diventano troppe e poco coordinate. Vi consiglio di leggere i seguenti articoli:

 

La differenza tra l’osservare e il guardare

Guardare è un’attività che fa parte dell’esperienza quotidiana di ciascuno di noi, è attraverso quest’operazione che avviene il nostro primo contatto con la realtà circostante. Guardare è il mezzo più immediato, spontaneo ed efficace per entrare in possesso di informazioni, cogliere particolari di ciò che “sta intorno”, registrare elementi facenti parte di un mondo che è altro da noi.

Proviamo ora a dare una definizione dell’osservazione: che cosa distingue quest’ultima da ciò che abbiamo considerato come semplice “guardare”? I due termini hanno la stessa valenza o possiamo cogliere delle specificità?

Considerando attentamente le differenze che intercorrono tra l’atto del guardare e l’azione dell’osservare ci si può rendere conto di come, tra i due concetti, esista un’infinità di sfumature tali da produrre risultati alquanto differenti. L’atto del vedere, del guardare è spontaneo, immediato, generico, non selettivo.

Diverso è invece osservare.

Elementi che connotano l’osservazione sono la finalità, l’intenzionalità: una persona che osserva ha un preciso obiettivo che consiste nella conoscenza e nella descrizione, il più possibile oggettiva, fedele e completa, di un determinato fenomeno, considerato rilevante e significativo rispetto a particolari interessi, motivazioni, curiosità; a tal proposito ci sembra interessante la definizione di Mantovani : «l’osservazione è una forma di rilevazione finalizzata all’esplorazione di un determinato fenomeno».

L’osservazione si configura quindi come un processo cognitivo, in quanto non solo è orientata alla lettura di un fenomeno/situazione ma soprattutto alla sua comprensione.

Osservare significa mettere in luce alcune caratteristiche relative ad una cosa, persona, situazione ponendole in relazione con altre cose, persone, situazioni, all’interno di un contesto, inserite in un ambiente, in altre parole “situate” in una dimensione spazio-temporale ben definita. Osservare significa anche registrare nel modo più oggettivo possibile le informazioni di cui abbiamo appena parlato. L’osservazione, per come l’abbiamo definita, è un elemento basilare ed ineliminabile nel processo di ricerca scientifica ed è anche alla base della professionalità di educatori ed insegnanti, come cardine fondante la progettualità educativa (progettare presuppone il conoscere, comprendere la situazione di partenza).

Il fatto di lavorare con materiale “umano” non esclude una scientificità di metodo, e tale metodo non è innato ma deve essere acquisito. Per lungo tempo si è pensato che fosse sufficiente raccogliere ordinatamente ed accuratamente una serie di informazioni ritenute significative per poter garantire scientificità ed oggettività alle rilevazioni effettuate (corrente empirista, che trovò la sua massima espressione nell’Ottocento con il Positivismo).

Questa prospettiva, ormai superata, non tiene conto del fatto che ciascuno, per quanto si sforzi di registrare nel modo più preciso e sistematico il “frutto” di un’osservazione, faccia confluire elementi di soggettività, legati al proprio modo di “leggere” la realtà, ai propri parametri culturali di riferimento, alle proprie credenze, valori, …

E se, come abbiamo detto, osservare significa comprendere, appare chiaro come, in assenza di specifiche competenze ed abilità nell’osservare, sia difficile una comprensione scientificamente fondata di situazioni complesse come quelle di natura educativa. Cerchiamo quindi di tracciare sommariamente il profilo di un “buon osservatore”.

Essere un buon osservatore

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Il Tag Cloud: dai blog al Big Data

Ultimamente si parla molto del tag cloud (o word cloud), uno strumento che sta diventando particolarmente utile nell’ambito della data analysis. Basta guardare il grande successo di Expert Systems, nell’ambito appunto dell’analisi semantica di varie fonti online (Expert Systems Rassegna Stampa). Ma il tag cloud c’è da un bel po’: nei blog, per esempio, esiste dalla notte dei tempi, e nell’era del Big Data e dell’Internet of Things ha acquisito la sua giusta notorietà, visto come uno strumento utile per filtrare un bel po’ di informazioni e concetti sulla miriade di contenuti sparsi in rete.

Il Tag Cloud non è altro che una rappresentazione visiva di concetti, detti keyword metadata (tags), ricercati su fonti online e visualizzati sotto forma di testo semplice. I tag sono solitamente parole singole e l’importanza di ognuno di essi è mostrata con un font di dimensione diffente e/o uno specifico colore. Avere una rappresentazione “a nuvola” ci aiuta ad estrapolare meglio i concetti del dominio di analisi e a navigarlo (magari associando ai singoli tag anche dei link ipertestuali agli articoli/fonti da cui sono stati estratti).

Solitamente i tag cloud si basano sul concetto di “frequency“, ossia associano a ciascun tag una frequenza, il numero di volte in cui quel tag è stato “rintracciato” in un singolo item (articolo, pagina web o fonte) e, dunque, sulla “popularity” di quel concetto sulla rete.
Esiste anche un modo per “categorizzare” i tag, con i cosiddetti tag cluster (clustering): i tag che si riferiscono allo stesso contesto (categoria o tassonomia) possono essere classificati in “sotto-nuvole”, dette appunto cluster. La categorizzazione avviene spesso applicando algoritmi di similarità semantica (Natural Language Processing) o statistici.

Sui blog, questa categorizzazione di informazioni viene generata dagli utenti mediante l’utilizzo di parole chiave (o tag) scelte liberamente, e si parla di Folksonomie. Vi invito a leggere l’interessante articolo: “Folksonomy: questione di semantica“.

Vi riporto ora delle librerie che ho studiato e utilizzato per la realizzazione di una tag cloud:

 

Creative Commons License
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Based on a work at www.francescoficetola.it.
Permissions beyond the scope of this license may be available at http://www.francescoficetola.it/2012/12/06/il-tag-cloud-dai-blog-al-big-data/.

[BigData] Il Big Data Forum 2012 a Roma: le soluzioni ICT per un vantaggio competitivo

Il 21 Novembre scorso si è tenuta a Roma la 2° edizione del Big Data Forum, dallo slogan “Big Data Forum 2012: per fare chiarezza sul fenomeno dell’esplosione dei dati e scoprire le soluzioni ICT che consentono di trasformarlo in vantaggio competitivo“.

L’evento, pubblicizzato da ICT4Executive, con partner di eccezione come Microsoft, Oracle e Informatica Software, è stato condotto da relatori di riguardo, particolarmente distinti sia nel campo della ricerca ICT (in particolare, nella Business Intelligence), che in quello strategico aziendale.

Ho partecipato all’evento e vi riporto un resoconto dettagliato delle tematiche affrontate ed estrapolate dagli interventi dei relatori presenti.

 

La Big Data Analysis

Il moderatore Carlo Vercellis, responsabile dell’Osservatorio di Business Intelligence & Big Data Analytics e professore alla School Management del Politecnico di Milano, ha sottolineato che il BigData è un tema di attualità molto in voga nell’ultimo periodo, come il cloud computing del resto, ma che da fenomeno del momento deve trasformarsi in innovazione tecnologica, in grado di cambiare gli attuali schemi e paradigmi del modo di trattare le informazioni su Internet.
Come non citare lo slogan di Tim Berners-LeeROW DATA, NOW!“. Dati grezzi da trattare, che sono diventati (e diventeranno ancora) troppi e dai cui è difficile poter estrarre informazione. Un fenomeno di cui si vocifera particolarmente nell’ultimo periodo, visti gli impegni delle varie iniziative di Open Data e eGov, che “impongono” ai detentori illegittimi di dati (ndr. come pubbliche amministrazioni) di distribuire informazioni di proprietà dei cittadini.

 

I dati diventano “interessanti” solo se siamo capaci di estrarre da essi un contenuto utile, da trasformare in servizio per gli utenti finali.

 

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