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Analisi dati on line: dal singolo utente alle grandi reti - il Big Data Mining


martedì 1 dicembre 2020
Avv. Gianni Dell’Aiuto





Ognuno di noi, nel proprio quotidiano, fa analisi di dati on line: nessuno di noi è immune da quell’attività di ricerca dati altrui e profilazione, anche se crediamo competa soltanto alle grandi multinazionali della rete. Invece, nel nostro piccolo, quasi senza rendercene conto facciamo profilazione.

Dite di no? Allora spiegatemi perché, prima di entrare in un nuovo ristorante o pizzeria, andiamo a controllare le recensioni di Tripadvisor oppure, se ci arriva la notifica di una nuova richiesta di amicizia su Facebook, verifichiamo chi sono i contatti in comune prima di accettare. Dite sia buonsenso? Prudenza? La verità è che abbiamo lo strumento per farlo e lo usiamo: anche noi, come Google e Facebook, facciamo attività di profilazione con i dati e gli elementi che il popolo della rete ci mette a disposizione. Noi possiamo farlo tranquillamente perché i dati a cui accediamo sono pubblici e messi a disposizione da altri internauti, ma li possiamo vedere grazie a chi di questa attività ha fatto la professione che sta, oggi, alla base dell’economia della rete, ergo all’economia globale. 

Diverse le modalità cui dovranno attenersi le grandi aziende che trattano quantità di dati imponenti e utilizzano il cosiddetto "Big Data Mining", quelle tecniche di estrazione da grandi masse di dati delle informazioni interessanti e pertinenti ad un determinato scopo quale un uso scientifico, di ricerca o, come ben sappiamo, commerciale. 

Si tratta di un’attività che può essere eseguita su una grande quantità di dati non strutturati che sono stati archiviati nel tempo da aziende ben strutturate in apposite enorme banche dati. In genere, il big data mining funziona su algoritmi di ricerca, perfezionamento, estrazione e confronto dei dati e, ovviamente, richiede il supporto dei dispositivi informatici sottostanti, in particolare i loro processori e la memoria, per eseguire operazioni su simili impressionanti quantità di dati. Le tecniche e i processi di big data mining vengono utilizzati anche nell'ambito dell'analisi dei big data e della business intelligence per fornire informazioni, modelli e / o relazioni sintetici mirati e pertinenti tra dati, sistemi, processi e altro.

Intuitivo quindi che, in questo contesto, cambi la definizione di dato che non è certo quello di cui al GDPR, bensì un semplice elemento con caratteristiche non organizzate né classificate quindi da elaborare svolgendo tutte le attività che hanno come obiettivo l'estrazione di informazioni da una indefinita quantità di dati: fondamentalmente tutto ciò che attraverso ricerca, analisi e organizzazione genera sapere o conoscenza a partire da dati grezzi. Si tratta di tecniche e metodologie molto simili alla statistica ma con una grande differenza: se questa è usata per fotografare uno stato attuale o il passato, il data mining è più usato per cercare correlazioni tra variabili a scopi predittivi.

Non pochi problemi, era intuibile, per queste grandi miniere all’interno di server e cloud per quanto attiene la privacy, la protezione, il trattamento dei dati e, in primis, per ottenere i singoli consensi da parte degli interessati che, nella realtà, sono gli strumenti ed i destinatari di un’operazione di ingegneria sociale gestita tramite intelligenza artificiale per rendere utilizzabili elementi che, diversamente, non avrebbero alcun senso né utilità.

Il Big Data Mining è quindi un’attività che può essere fatta anche per conto terzi ai fini di comprensione e preparazione dei dati ancora informi, per compiere studi mirati di settore da rendere poi operativi in ogni singolo campo di applicazione. L’ultima frontiera di questa attività è quella del Social Data Mining, vale a dire l’analisi di informazioni che vengono generate dalle reti social e che può sfociare nell’analisi del Sentiment, l’analisi del linguaggio naturale volta ad estrapolare dai testi le opinioni. Una forma quasi di analisi del pensiero che è resa possibile tramite i dati e le reazioni che ogni utente della rete mette a disposizione di chi vuole svolgere attività di Data Mining con i click e i like elargiti in rete.

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