Machine learning per la pubblica amministrazione

L’articolo si occupa dell’impatto dei big data sul patrimonio conoscitivo delle pubbliche amministrazioni a partire da una sperimentazione sulla banca dati dei contratti pubblici nazionali che ha coinvolto in prima persona l’Università di Torino e l’Autorità Nazionale Anticorruzione (ANAC). L’articolo illustra le varie fasi che un informatico o data scientist seguono per giungere all’utilizzo dei dati ai fini conoscitivi: l’iniziale approccio statistico volto a identificare le caratteristiche descrit- tive dei casi oggetto di studio, è seguito dall’approccio descrittivo volto a individuare le regolarità e correlazioni della base di dati a disposizione; dopo queste due fasi, il percorso di ricerca prosegue tramite l’approccio predittivo attraverso le tecniche di machine learning. L’articolo conclude promuovendo l’approccio di tipo prescrittivo come funzionale all’individuazione di decisioni che dovrebbero essere assunte sulla base dei dati a disposizione e che potrebbe suggerire delle buone pratiche future.