Systemic Relational Insight

Nel mondo interconnesso di oggi, è facile inciampare nella complessità: mettere in relazione problemi anche apparentemente semplici nello spazio e nella comunità ci porta rapidamente in una dimensione in cui non basta applicare formule o buone pratiche. Le decisioni che prendiamo sono influenzate da una miriade di fattori, e spesso non sappiamo come questi fattori si relazionano tra loro, sparsi fra tipologie di dati eterogenee (qualitativi e quantitativi).
Parliamo sempre più di dati senza tenere in considerazione il contesto in cui sono raccolti, e questo ci porta a prendere decisioni basate su informazioni che non rappresentano la realtà, e tantomeno la comunità ed il territorio.
I metodi tradizionali di analisi dei dati e di supporto alle decisioni spesso non riescono a rispondere a queste complessità. Ecco dove entrano in gioco i Systemic Relational Insights (SRI).

Gli SRI sono un nuovo metodo e uno strumento di sense-making che tramite una catena di algoritmi genera spiegazioni abduttive per facilitare la comprensioni di problemi e l'interazione fra dati qualitativi raccolti dall'interazione con le persone, dati quantitativi e letteratura scientifica. Li consideriamo un veicolo di intelligenza collettiva ibrida, che combina l'input e la supervisione umana con il supporto algoritmico. Si tratta di un approccio trasparente, sicuro e tracciabile che aiuta cittadini e amministratori e mettere basi solide condivise per decisioni migliori.

Gli SRI sono una descrizione di una possibile relazione tra due o più fenomeni, risultante dalla sintesi di esperienza, conoscenza e dati, e validata da una comunità rappresentativa del sistema stesso.

Sono uno strumento potente per analizzare e comprendere sistemi socio-tecnico-naturali, supportando processi decisionali partecipati e informati, promuovendo l'innovazione sociale e la co-progettazione di soluzioni, e creando una base di conoscenza condivisa e in evoluzione.

Mappa di analisi di un problema della comunità di Spilamberto (MO), con emersione di alcuni SRI

Caratteristiche Distintive

Gli SRI differiscono dai metodi tradizionali di analisi dei dati in diversi aspetti chiave:

• Utilizzano un approccio ibrido uomo-macchina, combinando l'input umano con il supporto algoritmico, Infatti, si utilizzano nel modo migliore solo quando gli output dell'algoritmo viene validato da un numero sufficiente di persone.
• Si concentrano sulla dimensione relazionale, effettuando una riorganizzazione dei dati di input in modo da dare più peso alle cose importanti ed ai concetti espressi dalle persone, più che alle tendenze generaliste di modelli allenati su dati che non conosciamo.
• Integrano dati eterogenei, inclusi dati qualitativi (per esempio tabelle e dati di sensori smart) e quantitativi, ovvero raccolti durante processi partecipativi, mettendoli in relazione anche con corpus di letteratura scientifica, sovrapponendo quindi diversi modi di comprendere il mondo e produrre conoscenza.
• Sono validati dalla comunità stessa, garantendo una maggiore rilevanza e accettazione dei risultati.

Dove trovarli

I Systemic Relational Insight o Insight Relazionali Sistemici sano in via di integrazione in una webapp attualmente in fase di sviluppo. Dopo una prima validazione dell'esperienza di interazione saranno implementati anche sotto forma di API per il loro utilizzo all'interno dei vostri applicativi e piattaforme terze per la gestione dell'ingaggio civico e processi