Pillole

Pillole di informazione digitale

Segnalazioni di articoli su diritti digitali, software libero, open data, didattica, tecno-controllo, privacy, big data, AI, Machine learning...

Gli andamenti della mortalità osservati nel corso della pandemia sono stati ampiamente rappresentati, ma le descrizioni non sempre hanno aiutato a comprendere il fenomeno e talvolta hanno favorito interpretazioni distorte o poco accurate. Questo documento raccoglie alcuni accorgimenti utili al lettore interessato per evitare erronee conclusioni. Da dove provengono i dati di decesso?

Il dato di mortalità corredato delle cause di morte può provenire da più fonti. La fonte primaria è costituita dall’ISTAT, che a partire dalla scheda di decesso certificata dai medici curanti, restituisce dal 1990 dati nazionali, regionali e locali con un ritardo di circa due anni, che in epoca pre-pandemica era considerato fisiologico dati i tempi necessari per raccogliere ed elaborare le schede. Parallelamente diverse Regioni e Aziende USL, che ricevono copia della scheda di decesso, hanno istituito dei propri registri di mortalità, per avere informazioni sui decessi per causa in tempi più brevi. Fonti alternative, poi, registrano il solo dato del decesso senza ulteriori dettagli sulla causa che lo ha comportato come, per esempio, le cancellazioni da fonti anagrafiche.

Leggi il decalogo su "Scienza in rete"

Tabelle, mappe, grafici, percentuali. Tra gli effetti positivi della pandemia, c'è stato senza dubbio l'aver sdoganato l'uso dei dati per prendere decisioni più informate e comunicare meglio con i cittadini. Questo processo non è stato però accompagnato da un'adeguata diffusione della cultura del dato. Spesso si pensa che basti usare una percentuale o un grafico per rendere automaticamente più credibile e scientifico un messaggio ("lo dicono i dati!").

E così abbiamo visto esperti, politici, giornalisti salire sul treno dei dati, senza essere molto consapevoli su come vadano raccolti, analizzati e comunicati. Molti leader hanno iniziato a usare il linguaggio dei dati per spingere la propria agenda e, in alcuni casi, apertamente manipolare e ingannare i cittadini.

Leggi l'articolo completo di Nicola Bruno

Il costo di una buona connessione internet varia molto all’interno dell’Unione europea, con prezzi che risultano particolarmente elevati nei paesi che affacciano sul mare Adriatico.

Leggi l’articolo originale di Obc Transeuropa.

Che ogni cittadino europeo abbia accesso a una connessione di almeno 1 gigabit al secondo è uno degli obiettivi fondamentali dello European digital compass, ovvero la strategia digitale europea per il prossimo decennio.

Oltre all’accesso di per sé a una qualsiasi rete internet, è importante la velocità della connessione di cui si può usufruire. Un aspetto che cambia radicalmente le possibilità di utilizzo dello strumento. Abbiamo quindi analizzato l’accessibilità delle connessioni veloci, sia in termini di presenza che di costi degli abbonamenti, rispetto alle condizioni economiche dei cittadini.

Un tema che è inoltre strettamente legato al nono obiettivo di sviluppo sostenibile delle Nazioni unite, che prevede un incremento significativo dell’accesso alle tecnologie della comunicazione e dell’informazione, e l’accesso universale a internet con prezzi equi “entro il 2020”.

leggi l'articolo, guarda i dati e i grafici sul sito di Openpolis

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.

pandemic_data

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).

leggi l'articolo completo su dataninja magazine