Lezioni di economia: data economy, innovazione, diseguaglianze
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Descrizione del corso
Attraversiamo un tempo dove molti aspetti delle vite degli individui e delle società sono sottoposti a grandi cambiamenti. In queste lezioni analizziamo uno dei soggetti che più di tutti gli altri sta vivendo una rivoluzione: l’economia.
Data economy, innovazione tecnologica, tutela dei territori, valutazione dell’impatto: in questo corso troverai tutti i temi più caldi per capire i grandi trend di mutamento del mondo economico, per poter vivere con più consapevolezza uno dei cambiamenti più radicali che sta attraversando le nostre vite.
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Come funziona il corso
Una volta acquistato il corso potrai accedere alla piattaforma didattica di Feltrinelli Education, e da lì avere accesso illimitato alle lezioni, che potrai guardare come e dove vuoi, per tutte le volte che vuoi.
Le tappe del percorso
Cosa intendiamo per innovazione? Da quali bisogni nasce e quali obiettivi si pone? In questa prima lezione comprendiamo come negli ultimi decenni sono cambiati gli approcci e i paradigmi che muovono l’innovazione. Insieme a Mario Calderini, analizziamo il ruolo delle imprese e quello delle politiche pubbliche nel sostenere i contesti innovativi e impariamo a riconoscere le sfide che abbiamo davanti.
Nella seconda lezione approfondiamo l’impatto della tecnologia sui modelli di business, sull’amministrazione e sulla società in generale. In particolare, grazie all’esperienza di Francesca Bria, ci concentriamo sui diversi modelli possibili di gestione dei Big Data tra strapotere delle piattaforme e sovranità digitale. Sviluppiamo così un approccio critico verso i dati e attraverso l’esempio di Barcellona, capiamo come utilizzarli per progettare una smart city.
Esistono luoghi al centro dei processi di innovazione, mentre altri restano ai margini e sembrano destinati al declino. Deve andare per forza così? Quali politiche possono riequilibrare la tendenza alla disuguaglianza territoriale? Fabrizio Barca ci spiega le cause di questa marginalizzazione e ci mostra le alternative per rimettere al centro i territori.
In questo modulo affrontiamo il tema del crescente divario di ricchezza tra la parte alta e la parte bassa della società. Insieme a Fabrizio Barca, capiamo quali processi stanno contribuendo ad accrescere le diseguaglianze, quali scelte politiche ci hanno condotto nella situazione attuale e quali azioni possono invertire la tendenza verso una maggiore equità sociale.
Carlo Cottarelli ci illustra il ruolo dello Stato in economia e la sua importanza nel favorire lo sviluppo economico attraverso un’ampia gamma di interventi e possibilità.
I Big Data sono le tracce digitali che lasciamo dietro di noi continuamente, come effetto collaterale, consapevole o meno, dell'uso delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione per tutte le nostre attività. Attraverso la data science e il social mining abbiamo la possibilità di scoprire la conoscenza nascosta nei Big Data su fenomeni sociali individuali e collettivi difficili da osservare e misurare. Prima di prendere in esame studi applicati e casi concreti, entriamo dentro le logiche e gli strumenti delle tre fasi dell’analisi dei dati: il rilevamento e la raccolta, l’elaborazione e la rappresentazione dei dati. Partiamo dai fondamenti del processo di estrazione della conoscenza dei dati per esplorare le opportunità che offre ai decisori pubblici e al mondo economico.
Il primo campo di applicazione della Big Data Analytics e del Social Mining su cui ci soffermiamo è quello della mobilità umana. Perché concentrare l’attenzione proprio sulla mobilità umana, ovvero sui nostri movimenti? E come è possibile estrarre dal materiale grezzo delle tracce digitali delle conoscenze utili sul nostro comportamento sociale collettivo? Dal pulsare della città alla diffusione della mobilità elettrica, dal benessere dei territori al carpooling, dall’attrazione turistica ai diversi profili di mobilità, fino alla diffusione di un’epidemia? Approfondiamo esempi di processi analitici per capire fenomeni di mobilità attraverso lo studio dei dati veicolari e dei dati di telefonia mobile.
Il secondo campo di applicazione che analizziamo è quello dei dati sportivi. A quali domande nuove si può provare a rispondere con la data science in questo ambito? I dati dei ciclisti dilettanti, la condivisione nei social e le nuove opportunità per la scienza dello sport. L'analisi dei Big Data del calcio per caratterizzare le prestazioni del team e prevedere il successo. Anche in questo caso approfondiamo le tre fasi: il rilevamento e la raccolta, l’elaborazione, la rappresentazione visuale dei dati.
Quali sono i limiti etici e legali della data science? Come è possibile far coesistere la condivisione di conoscenza utile con il rispetto della privacy, dei diritti umani e dei valori democratici? Quali sono i limiti da rispettare e le domande da porsi per un design e un uso benefico dei sistemi data-driven? Dalla privacy-by-design alla data governance, al rapporto fra cittadini e sfera digitale, alla domanda cruciale: di chi sono i miei dati?