
Le disuguaglianze sono tra le cause principali dell’infelicità collettiva: seminano sfiducia, indeboliscono la coesione sociale e mettono a rischio la democrazia. Perché, allora, i tentativi di contrastarle sono pochi e deboli? Questo libro esamina come le disuguaglianze vengono costruite, occultate, accettate, interpretate, contrastate. Esplora il gioco dei meccanismi di assoluzione o di colpevolizzazione rispettivamente dei dominanti e dei dominati seguendo due diverse prospettive: la prima si sofferma sui processi cognitivi e motivazionali che fanno sì che i privilegiati, che della disuguaglianza beneficiano, si convincono di possedere la ‘stoffa giusta’ e di meritare i propri vantaggi. La seconda ricostruisce i processi di chi subisce la disuguaglianza e la accetta, interiorizzandola.
Le radici psicologiche della disuguaglianza – Chiara Volpato

L’uomo al centro – ragione e trascendenza

La verità come processo e non come possesso. La complessità come divenire della conoscenza. Dalla fisica alle scienze sociali, dai Big Data alla teoria dei giochi e all’arte di governare, dalle scienze della materia all’economia, la complessità è un concetto chiave del nostro tempo, che si è sviluppato dalla sua radice fisica originaria in un modo di pensare per sistemi, confini, reti, processi e connessioni. Ma è anche una proposta critica dalle profonde ricadute politiche: i sistemi sociali, solitamente studiati e gestiti con approccio riduzionistico, andrebbero invece ripensati nell’ottica aperta suggerita dalle scienze della complessità. Questo libro traccia il filo che lega le leggi e il caso, la probabilità, l’incertezza e i nuovi scenari di forecasting, i modelli e i filtri cognitivi, fuggendo il resistibile fascino delle Teorie del Tutto e del controllo degli algoritmi. Perché more is different: non basta sommare le parti – fisiche, cognitive, sociali, economiche – per “zippare” il mondo, perché quelle parti sono frammenti di teorie, creazioni dell’osservatore.
Ignazio Licata – Complessità. La musica complessa del mondo | ODRATALK01
Nell’agosto 2014 lo scienziato Alessandro Vespignani riceve una chiamata: un’epidemia senza precedenti sta distruggendo la Guinea, presto contagerà il resto del mondo. Il nome del virus è ormai noto a tutti: Ebola. Vespignani e il suo team si collegano a un supercomputer e, grazie ad algoritmi e simulazioni, riescono a prevedere la diffusione del virus con mesi di anticipo.
Predire il futuro è la nostra ossessione sin dall’alba dei tempi. Gli aruspici hanno scrutato per secoli il domani nelle carcasse degli animali, e ancora oggi non riusciamo a fare a meno della divinazione: sapere a che ora sorge il sole o quando ci sarà la prossima eclissi lunare mitiga il nostro senso di spaesamento nell’universo. Cosa accadrebbe se fosse possibile prevedere con largo anticipo non solo fenomeni come quelli meteorologici, ma tutta la nostra vita? Togliamo il se. I nuovi indovini artificiali lo stanno già facendo.
Alessandro Vespignani – uno dei più importanti scienziati della predizione al mondo – con la sua arte mantica non si affida ai segni della natura, bensì a quelli matematici della datificazione. E a fornirgli questi dati siamo proprio noi. Non ci credete? Guardatevi intorno: le nostre tracce sono ovunque. I pagamenti che eseguiamo con il bancomat dicono cosa possiamo permetterci e cosa ci piace, il gps sullo smartphone registra tutti i nostri spostamenti, l’algoritmo di Facebook impara i nostri gusti in fatto di cinema e musica, moda e cibo, fino a sapere che cosa abbiamo intenzione di votare alle prossime elezioni.
Tutti questi dati che seminiamo sono il punto di partenza, il pozzo da cui attingere per simulare e anticipare il futuro. Una sfida che non si esaurisce nella predizione delle attività quotidiane, ma che mira a utilizzarle per profetizzare fenomeni molto più grandi: pandemie, guerre, crolli economici e politici, disastri naturali. L’algoritmo e l’oracolo non racconta come tutto ciò potrà accadere un giorno; racconta come, senza che ce ne accorgiamo, stia già accadendo.
Alessandro Vespignani è professore di Fisica e Informatica alla Northeastern University di Boston, dove dirige anche il Network Science Institute. È fellow dell’American Physical Society, dell’Institute for Quantitative Social Science alla Harvard University e membro dell’Academia Europaea. Grazie ai suoi numerosi lavori nel campo delle predizioni scientifiche e della teoria delle reti è considerato uno degli scienziati più quotati e riconosciuti al mondo.
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