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View Full Version : La scatola nera (Report sugli algoritmi online)



Mellen
7th November 2017, 23:41
http://www.report.rai.it/dl/Report/puntata/ContentItem-3ba3119b-c08a-455d-8782-2474d7fa4ff5.html



Avete mai avuto l’impressione, facendo acquisti online, che il prezzo del prodotto che state guardando continui a cambiare un po’ troppo spesso? E quel viaggio che volete prenotare, com’è che sul vostro monitor compare tutt’altra cifra rispetto a quella che risulta, per lo stesso viaggio, al vostro amico sul suo smartphone? Non sarà che ci stanno creando intorno una gabbia di prezzi personalizzati perché, a forza di tracciare le nostre abitudini, hanno capito quanto ciascuno di noi può spendere? Succede ogni volta che ci connettiamo in rete: algoritmi intelligenti usano le informazioni che seminiamo per proporci quello che desideriamo. Ma come gli algoritmi processino le informazioni che raccolgono, non è dato saperlo, è un segreto chiuso dentro una scatola nera. E quando la scatola nera funziona male, chi paga? Un insegnante spedito a lavorare chissà dove, un pendolare che ha strapagato per anni l’abbonamento del treno, un imputato condannato perché l’algoritmo è razzista. Ma c’è anche chi ci guadagna: Renaissance Technologies è un leggendario hedge fund americano, il suo fondo Medallion, riservato ai soli dipendenti, è "la più grande macchina da soldi della storia della finanza" e anche la più enigmatica. Chi ci ha investito mille dollari all'inizio adesso si ritrova 14 milioni. Qual è il segreto che gli consente di prevedere il futuro o indovinare i nostri gusti?


A volte avevo l'impressione del costo in salita di alcuni siti che guardavo spesso, ma così di brutto mi ha fatto impressione forse perchè mai ho notato balzi così ampi o perchè immaginavo che il guardarlo dopo tempo aveva portato qualcun'altro a "rubare" un oggetto e quindi a far salire il prezzo.

Sulla App di Trenitalia ora c'è un disclaimer su questo servizio in cui dicono che sono stati segnalati dal Garante.

Marphil
8th November 2017, 04:59
Una cosa sono le politiche di revenue dipendenti da domanda e offerta che fa quindi aumentare/diminuire i prezzi in maniera dinamica a seconda della disponibilità dell'articolo/del periodo/della domanda ecc. una cosa è invece appunto mappare il singolo utente e offrire prezzi differenti da quelli di un altra persona a parità di status (inteso come stato di fidelizzazione) e a parità di momento in cui si procede all'acquisto, perchè si hanno N info sulle sue abitudini e sulla sua disponibilità di spesa.

Personalmente non mi è mai capitata una cosa del genere (il secondo caso), mentre trovare prezzi dinamici su store online è praticamente la norma.