Abstract
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.
Titolo tradotto del contributo | [Machine translation] Machine learning for public administration |
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Lingua originale | Italian |
Titolo della pubblicazione ospite | L'amministrazione pubblica con i big data: da Torino un dibattito sull'intelligenza artificiale |
Editore | Quaderni del Dipartimento di Giurisprudenza dell'università di Torino |
Pagine | 131-148 |
Numero di pagine | 18 |
ISBN (stampa) | 9788875901806 |
Stato di pubblicazione | Pubblicato - 2021 |
Keywords
- big data
- innovazione tecnologica
- intelligenza artificiale
- pubblica amministrazione