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I motori di ricerca sono neutrali? Oppure ci manipolano? Come tutti gli algoritmi anche i motori di ricerca sono sostanzialmente matematica applicata, basati su grandi numeri (Big Data), cosa che conferisce loro generalmente un’aurea di obiettività.

Uno studio del 2021, dal titolo Visualizing Divergent Search Results Across Geopolitical Borders, di Rodrigo Ochigame e Katherine Ye, ha dato un contribuito alla discussione critica sulla neutralità dei motori di ricerca. Per fare ciò gli autori si sono avvalsi di un’interfaccia sperimentale, Search Atlas (qui l'annuncio del lancio), al fine di comprendere come funziona l’algoritmo di Google, e quali sono le differenze di risultati che presenta agli utenti.

Ad esempio, la ricerca “crimean annexation” mostra risultati differenti a seconda dell’impostazione del motore di ricerca. Per gli utenti russi la ricerca evidenzia che la Crimea è territorio russo, per gli ucraini si parla di “occupazione”, e così via.

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Questi bias sono particolarmente rilevanti nella data visualization, aumentarne la consapevolezza può aiutarci a migliorare i nostri progetti data-driven

Il magazine di dataninja ha tradotto l'articolo che Lydia Hooper ha scritto per Nightingale.

Le nostre vite sono afflitte dall’incertezza. Facciamo affidamento sul design per riuscire a orientarci. Quando i progetti incorporano dati, possono suggerirci le informazioni di cui potremmo aver bisogno.

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I progetti data-driven vengono utilizzati al meglio quando il contesto richiede alcune importanti decisioni e quando sono disponibili dati per l’orientamento. Ad esempio, in questo momento, il mondo è inondato di grafici destinati a spiegare la pandemia, in parte in modo da poter comprendere meglio i rischi e prendere decisioni di conseguenza.

Che ne siano consapevoli o meno, i designer spesso affrontano tali problemi con una serie di euristiche. Queste sono regole, principi generali o scorciatoie mentali che ci aiutano a prendere alcune decisioni rapide, come usare un linguaggio coerente e rendere leggibili i caratteri tipografici.

Le euristiche hanno lo scopo di aiutare nella risoluzione dei problemi, ma possono anche presentare una nuova serie di effetti indesiderati. Negli anni ’70 e ’80 gli psicologi Amos Tversky e Daniel Kahneman hanno gettato le basi per gli studi sulle euristiche e sui bias cognitivi (anche detti pregiudizi).

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