Autore: Alessandro Polli
Spesso un problema conoscitivo può essere agevolmente risolto attraverso un uso efficace di informazioni statistiche già esistenti. Un interessante caso di studio è rappresentato dall’indice di qualità della vita elaborato a cadenza annuale dalla società di consulenza Mercer, allo scopo di fornire un quadro d’insieme alle società multinazionali che si trovano nella necessità di individuare il compenso adeguato per i manager da inviare presso filiali estere.
Tale classifica ha visto Vienna al primo posto negli ultimi anni, Roma e Milano attorno alla cinquantesima posizione, mentre Baghdad e Kabul chiudono regolarmente la classifica. Di conseguenza, un manager destinato a Vienna dovrebbe essere compensato con uno compenso inferiore a quello di un dirigente inviato nelle sedi più disagiate di Baghdad o Kabul. Naturalmente, queste sono considerazioni basate sul senso comune, ma Mercer fornisce uno strumento prezioso per una contrattazione informata tra le parti e questo è l’aspetto più interessante della classifica elaborate dalla società di consulenza citata, che sintetizza le informazioni disponibili per oltre 230 aree urbane dislocate nei cinque continenti.
Di problemi conoscitivi del tipo descritto ne esistono innumerevoli, sia nel settore privato, sia nel settore pubblico. L’organizzazione delle aziende o degli enti pubblici difficilmente può contemplare una divisione specializzata nella elaborazione di classifiche e report quali quello della Mercer e spesso sarebbe estremamente arduo predisporre una indagine ad hoc per un qualsiasi problema conoscitivo specifico, anche mediante il ricorso a consulenti esterni.
MIG intende fornire una risposta a tale classe di problemi, fornendo basi quantitative a supporto dei processi decisionali e una procedura completamente automatizzata per il processamento di tali basi. Il CIB è l’algoritmo che consente di automatizzare il trattamento delle informazioni statistiche, al fine di pervenire ad una intera classe di indicatori compositi, del tipo di quello sviluppato dalla Mercer, indipendentemente dal problema conoscitivo di interesse, a condizione che sia disponibile una adeguata base informativa.
Un interessante sviluppo che è stato oggetto di recente sperimentazione è l’utilizzo di MIG per l’analisi congiunta degli utilizzatori di un social network (attraverso il calcolo dei c.d. indici di centralità, cioè di indicatori che consentono di valutarne la posizione, le modalità di interazione, l’importanza e il prestigio all’interno della rete) e della relativa produzione testuale (valutata in base a misure statistiche di entropia e di specificità) allo scopo di valutare il potenziale comunicativo degli utenti stessi. L’analisi congiunta, resa possibile da MIG, ha molteplici potenzialità di applicazione soprattutto nel campo del brand management e del HUMINT.
In sintesi, la soluzione MIG è delineata nelle sue linee essenziali, è stata ampiamente testata in una varietà di contesti e si apre adesso la fase della creazione di un prototipo.