Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a individuare le aree più a rischio di incidenti mortali sul lavoro. Permettono così di indirizzare le risorse verso le zone dove il problema è più acuto. Perché è importante una prospettiva territoriale.
Autore: Gabriele Pinto
Data scientist ed economista. Gabriele Pinto è Post-Doc presso il Dipartimento di Scienze Sociali ed Economiche della Sapienza Università di Roma. Ha svolto servizi di consulenza e analisi economica per organizzazioni e think-tank internazionali. I suoi temi di ricerca riguardano la political economy ed in particolare il comportamento di elettori e politici. Scrive saltuariamente sulle sue passioni: la politica, il calcio e i dati.
I grandi tornei internazionali fanno crescere sentimenti patriottici attorno alle nazionali di calcio. Che però si rivelano spesso effimeri. Dipendono infatti dai risultati della squadra e quando sono negativi aumentano le frizioni all’interno dei paesi.
I dati di Twitter permettono di ricostruire la rete dei parlamentari per identificare i leader e le loro comunità. Ecco il network della XIX legislatura: il M5s è il gruppo più chiuso verso l’esterno e il Pd il partito più coeso.