Armi di distruzione matematica

This book takes you on a journey through all areas of life and shows how Big Data systems cause harm in all of them. Through the examination of these case studies, it also gets to the fundamental issues with Big Data and proposes ways to change our perspectives on it.

This book is really good. It is clear, understandable for a layperson and very well-rounded. I would give it a 5/5 if there weren't these two points:

• it is completely US-centric. The case studies are all domestic. This weakens its explaining power for the rest of the world, imo. (this isn't to say that it doesn't make sense or that it's wrong for a US citizen to only write about the US)
• it's 8 years old now, and while it's analyses are not at all outdated, the world of Big Data has evolved since 2016. I often wondered what ended up happening to some of the real-world cases discussed in the book. I would be super curious to read a "follow up", maybe a "10 years later" kind of addendum or revision.

Cathy O'Neil, nota in rete come MathBabe, dopo la laurea in matematica e un inizio di carriera universitaria è passata al settore privato nel campo dell'economia, e si è trovata in mezzo alla crisi del 2008. Il risultato della sua rivisitazione di quello che è successo l'ha portata a scrivere questo libro, che trovate anche in edizione italiana, sulle "armi di distruzione matematica" (ADM). Chi è allergico alle formule non tema, perché qui non ce ne sono per nulla. Quello che viene spiegato in teoria ed esemplificato in vari modi è il concetto di cui al titolo: in poche parole si tratta di modelli matematici complessi, spesso legati ai big data o comunque a dati che non nascono direttamente per quella ragione, che risultano oscuri agli esseri umani e soprattutto sono fatti in modo da non accettare feedback a posteriori. Quest'ultima è la vera caratteristica che secondo O'Neil li rende pericolosi, a differenza per esempio dei modelli matematici nel baseball che possono sempre venire raffinati una volta visto cosa è successo. L'autrice mostra come invece nel caso delle ADM si giunge quasi naturalmente a un circolo vizioso nel quale chi parte svantaggiato dal modello lo sarà sempre di più, anche se magari in partenza la sua situazione reale era positiva e solo la scelta dei dati del modello non lo faceva sembrare tale. L'unica pecca che ho visto è che nonostante i suoi sforzi divulgativi temo che ci sarebbe voluto ancora qualcosa in più per evidenziare i concetti statistici di base: dal mio punto di vista erano chiari, ma io ho un background matematico.