Quel figlio che non ho…

gerbino_figliChe il tema della omogenitorialità sia difficile è indubbio, lo si capisce da subito dal  linguaggio evasivo, grigio e oscuro che la descrive: stepchild adoption, utero in affitto, unioni civili. Tutti termini che raccolgono una difficoltà culturale che è drammaticamente oggettiva, nel nostro paese.

Con l’aggravante che il tema torna di moda ogni qualvolta fa comodo al politico di turno, in un verso o nell’altro, per aumentare il proprio consenso. Nonostante le domande dell’editoria stampata, vedi Stefania Rossini sull’Espresso del 19 febbraio 2016, la posizione ufficiale della scienza tarda ad arrivare, e gli interventi di chi è qualificato veramente a partecipare a questo spinosissimo dibattito sono rari e sporadici.

Ed è in questa nicchia di assenze che si colloca “Quel figlio che non ho … Storie di donne e di uomini tra diritti, scelte personali e condizione umana”, di Claudio Gerbino, toccando tutti i temi più delicati e compiendo una operazione analitica di ampia visione prospettica:  dalle coppie o individui sterili in cui uno o entrambi i partner sono impossibilitati ad avere figli, all’omogenitorialità.

Il Dott. Gerbino, psicologo, psicoterapeuta e psicopedagogista, fondatore e direttore del Centro Koinè è stato già ospite in questo blog e, con questo libro, compie una operazione decisamente coraggiosa, se non a tratti scomoda.

Il libro conduce il lettore attraverso nove raccolte di storie tratte dall’esperienza quarantennale di psicologo e psicoterapeuta, di uomini e donne che vogliono avere un figlio a tutti i costi, che vorrebbero non averne, che fanno i conti con la frattura – spesso drammatica – tra motivazione, desiderio, obblighi morali indotti e sensi di colpa. Il decimo gruppo è invece preso dalle Sacre Scritture, ed è illuminante per comprendere meglio l’influenza culturale sul desiderio di avere un figlio, e della difficoltà che deriva dal non poterne o non volerne avere.

Nella seconda parte del libro il Dott. Gerbino compie una operazione difficile per il lettore, ponendo l’indice sull’aspetto essenziale del desiderio di avere i figli, o dell’impossibilità di non averne e del volerne ad ogni costo: la motivazione del genitore e i potenziali conflitti di questa con gli interessi del bambino.

E’ un tema scomodo, perché pone il lettore di fronte al proprio vissuto, e alla necessità di comprendere le motivazioni alla base della necessità di avere un figlio a tutti i costi. Avere un figlio per appianare i propri conflitti irrisolti è una soluzione purtroppo illusoria, così come basare le proprie scelte avocando il diritto, universale ed alienabile, ad avere figli senza aver prima risolto, o quanto meno indirizzato, il proprio vissuto. Soprattutto quando questo è fortemente conflittuale: le storie proposte nel libro parlano chiaro.

Si badi bene, non si tratta di una critica tout-court all’omogenitorialità, ma di una analisi con dati e casistiche cliniche alla mano. Mentre l’adozione in coppie omogenitoriali, così come nelle coppie eterosessuali, non mostra una differenziazione significativa nello stato di salute e di felicità del bambino, aspetto che il testo tratta e che riconosce in modo chiarissimo, il tema della maternità surrogata e, in genere, della separazione precoce tra genitori e figlio merita attenzione.

Una separazione troppo precoce del bambino dalla madre è infatti causa di grande sofferenza sia da parte che della madre che del bambino. La psicologa e psicoterapeuta Gabrielle Rubin analizza proprio l’impatto della privazione della reverie materna, cioè delle coccole e vezzeggiamenti che, dalla pancia della mamma, accompagneranno il bambino nell’infanzia e fonderanno una solida base di sicurezza emotiva per l’uomo che sarà, domani, quando vivrà la propria vita nel mondo e nella quotidianità.

Una trattazione coerente di questi temi impone che si analizzino in modo asettico e basato su solide osservazioni scientifiche proprio tutti i temi correlati al rapporto genitore figlio. Il testo riporta dati interessanti, da un lato l’assenza di uno o dei due genitori è un fattore di rilievo nell’equilibrio psichico del bambino. Le ricerche di Walter Toman mostrano come la perdita di uno dei due genitori in età precoce sia correlata con alcuni specifici disturbi della personalità, pur essendone – sia chiaro – un fattore non necessitante.

D’altra parte il mancato riconoscimento è un fattore importante nello sviluppo della psiche, che gioca purtroppo in negativo. Dell’impatto del mancato riconoscimento sul corpo e sulla memoria del corpo ci siamo occupati in passato: gli effetti provocati del mancato riconoscimento pongono l’individuo in una condizione in cui egli non è consapevole pienamente di non aver ricevuto adeguato soddisfacimento dei propri bisogni, mentre è il suo corpo a parlarne, spesso inascoltato.

La costellazione familiare, ovvero l’ordine di nascita del soggetto, gioca anche un ruolo importante, per cui non è infrequente che alcuni schemi inerenti al bisogno percepito di maternità e paternità si incrocino con specifiche configurazioni di fratelli, sorelle e genitori. Con tutto ciò che ne consegue: dal bisogno di emulazione di una situazione di presunta normalità alla necessità di ricreare una condizione percepita come rassicurante, frutto invece di mancanze e di conflitti non correttamente elaborati.

Il Dott. Gerbino fa un discorso apertamente e dichiaratamente politicamente scorretto sull’avere figli. E’ un diritto? Un bisogno? Una necessità? Se è un diritto, è inalienabile: come si concilia questo diritto con il diritto al benessere dei figli?

Un punto di vista da addetto ai lavori con un taglio divulgativo è necessario e soprattutto auspicabile, per aiutare il lettore ad orientarsi in modo informato e non settoriale su un tema di grande attualità.

Il libro è edito da KOINÈ – Centro Interdisciplinare di Psicologia e Scienze dell’Educazione®, ISBN 978-88-87771-41-1

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Quale si riempierà prima?

qualesiriempieperprimaSempre più difficile occuparsi di divulgazione scientifica ai tempi del web, tra falsi quiz e post acchiappa-click, lo schema è sempre lo stesso: si propone uno pseudo-quiz affermando che solo un genio sarebbe in grado di risolverlo, mentre il quesito in questione è più o meno per cerebrolesi. In questo modo si capitalizza un monte di pageview e l’omo campa, se dice a Roma.

Stavolta il quiz, idiota esattamente come quelli in cui bisogna contare i quadrati e risolvere un banale calcolo aritmetico applicando le precedenze giuste tra operatori, con una piccola variazione consente di parlare – in modo serio – di fluidodinamica.

L’immagine di apertura a sinistra mostra 6 vasi comunicanti, con una paratia chusa tra la 2 e la 5. Non si capisce perché ci vorrebbe un genio a capire che la paratia è chiusa, ma l’occasione è troppo ghiotta per mostrare una parata di geni, quelli veri, che hanno formulato la matematica della dinamica dei fluidi.

Come potremmo risolvere lo stesso quiz, immaginando che tutti i vasi siano comunicanti? Quale si riempie prima? E perché?

Conoscendo quello che nella cultura popolare va come “principio dei vasi comunicanti”, la risposta è che si riempie prima il 2. Ma la cosa veramente interessante è il processo che ha portato il genere umano a comprendere questo principio, noto fin dai tempi dei Romani e usato proprio per distribuire acqua nelle Simon-stevinabitazioni.

Dobbiamo tutto a Simon Stevin, scienziato olandese vissuto a cavallo tra il XVI e il XVII secolo. Passato alla storia col nome latinizzato di Stevinus, poi italianizzato in Stevino, a lui dobbiamo contributi variegatissimi dall’ingegneria idraulica, alla matematica pura e applicata, dalla fisica alla geometria con incursioni persino nella teoria musicale. Un vero genio: non di quelli che contano i quadrati su Facebook.

L’espressione matematica della legge di Stevin, consente di calcolare la pressione p esercitata dal fluido in ogni punto. Nella sua forma semplificata è la seguente:

p = p0 + d g h

dove p0 è la pressione ambiente, d è la densità del fluido, g è l’accelerazione di gravità ed h è l’altezza della colonna di fluido. Uno dei risultati più interessanti di questa equazione è che la superficie del fluido è obbligata ad essere alla stessa altezza in tutti i vasi comunicanti e, soprattutto, che ciò accade sempre, anche mentre i vasi si riempiono e si svuotano. L’immagine a destra ne mostra un esempio pratico.ANIMvasicomunicanti

Se non fosse stato per il genio di Stevin, non avremmo compreso che la superficie di contatto tra liquido ed aria deve necessariamente essere una superficie a potenziale gravitazionale costante. E pensare che, per avere la definizione di potenziale gravitazionale, il genere umano ha dovuto attendere altri sessant’anni dalla morte di Stevin, con Newton, nel 1687.

Il motivo per cui si riempie prima la vasca numero 2 è immediatamente comprensibile osservando l’equazione. Supponendo di avere due superfici di altezza diversa, ovvero di avere un dislivello di fluido, avremmo anche una differenza di pressione. Se fosse – per assurdo – che in un vaso il fluido è alto h1 rispetto alla superficie dell’aria e in un altro è alto h2, applicando in questi due punti la formula di Stevin, avremmo:

p1 = p0 + d g h1
p2 = p0 + d g h2

ovviamente la pressione ambiente p0, la densità d e l’accelerazione gravitazionale g non variano, per cui la differenza di pressioni tra le due superfici si calcola come segue:

p2 – p1 = (p0 + d g h2) – (p0 + d g h1) = d g (h2-h1)

ovvero se le altezze sono diverse si genera una differenza di pressione sulle due superfici. E’ il motivo per cui il liquido nei vasi comunicanti ha sempre la stessa altezza rispetto alla superficie dell’aria. E non è tutto: torneremo sull’argomento in seguito.

Con buona pace dei geni da Social Network che contano quadrati, fiammiferi e che risolvono calcoli aritmetici applicando la precedenza giusta.

(Immagine da Wikipedia)

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Il Data Scientist, mestiere del terzo millennio

datamining2Tra le parole che ricorrono negli ultimi anni ce ne sono diverse che suonano parecchio misteriose, come Data Mining, Cognitive, Predictive Analytics. Sono termini che non trovano adeguato riscontro nel lessico italiano e, quindi, intraducibili. Ma dovremo sempre più spesso fare i conti con la realtà che sta dietro questa nuova terminologia, perché è una realtà importante che avrà un grosso impatto nelle nostre vite. Oggi vi parliamo di un mestiere che sarà sempre più in voga nel prossimo futuro, fortemente richiesto e decentemente remunerato: il Data Scientist.

Ormai parlare con il nostro telefonino è la normalità, eppure lo sviluppo di applicazioni basate su tecnologia Cognitive è frutto di un lungo e complesso processo di evoluzione basato su solidissimi modelli matematici. Modelli di cui ci siamo occupati a più riprese in questi anni e che richiedono figure professionali dedicate.

I modelli cognitivi sono infatti basati su sofisticate tecniche statistiche consolidate in vasti terreni di applicazione, quali il Predictive Analytics e il Data Mining. Si tratta di modelli che rendono le macchine “intelligenti”, nello specifico, in grado di identificare schemi ricorrenti in grandi quantità di dati e di formulare ipotesi e deduzioni su di esse.

Le aziende sono molto interessate alle tematiche di Data Mining, Analytics e Cognitive perché consentono loro da un lato di ridurre il costo dell’intervento umano in compiti relativamente semplici, come il risolvere un problema tecnico parlando con il cliente, e di ridurre l’incertezza del futuro formulando previsioni ad alto tasso di affidabilità.

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In questo grafico Gartner illustra come il Predictive Analytics non solo concorra a ridurre l’impatto del lavoro umano nel lasso operativo che intercorre tra il reperimento dei dati, la loro analisi e le relative decisioni con conseguenti azioni di business, ma anche di rispondere a tutte le domande più spinose (o pain-point) del business. Cosa è accaduto? Perché è accaduto? Cosa accadrà? Cosa bisogna fare?

Cognitive ed Analytics possono sembrare due mondi distinti, e così appaiono ancora a molti ma, in realtà, sono basati entrambi sugli stessi processi, modelli e algoritmi matematici. Le aziende sono particolarmente interessate alle tematiche di Analytics perché consentono di centrare tre obiettivi. Il primo è di comprendere la natura e le relazioni interne ai dati aziendali, ormai disponibili in grande quantità. In questo modo si svelano relazioni che prima passavano inosservate e si ha la possibilità di osservare le misure caratteristiche del business, ovvero della modalità di funzionamento della azienda, in modo distaccato ed imparziale.

Il secondo obiettivo è di definire un modello in grado di spiegare i dati del passato. Con questo modello non è solamente possibile comprendere le dinamiche di business, ma di centrare il terzo fondamentale obiettivo: prevedere la dinamica futura.

Quanti visitatori avrò alla fiera? Qual’è il limite strutturale delle componenti tecniche? Quando posso attendermi un picco nel business e regolarmi di conseguenza, anticipandolo ed approfittandone al meglio?

Sono tutte domande vitali per le aziende, ed è proprio il Data Scientist ad essere chiamato a rispondervi. Il Data Scientist è una figura sempre più richiesta, dotato di una solida preparazione matematica con un certo background informatico (database, in primis), che opera lungo quattro direttrici fondamentali.main-qimg-d9f961a492f073fbfed7202ef5badf17

La prima è l’estrazione dei dati dalle sorgenti a disposizione in azienda. Queste sorgenti sono eterogenee e di natura estremamente variegata, come ad esempio informazioni anagrafiche, socio-economiche, comportamentali, indicatori specifici di performance aziendali, e molto altro.

La seconda attività del Data Scientist è di condurre una analisi statistica delle informazioni estratte. I dati estratti dalle sorgenti sono eterogenei per loro natura, perché provengono da fonti diverse, ed è proprio il Data Scientist che ne costruisce una visione integrata in termini di variabili esplicative di sintesi, ciascuna dotata delle relative statistiche. Questa attività è di grande interesse per le aziende perché consente di rappresentare in modo obiettivo una vasta quantità di fenomeni, come
ad esempio le differenze comportamentali di acquisto per fasce di età, reddito o collocazione geografica, o la tendenza ad abbandonare l’uso di un certo servizio o pool di servizi.

La terza importante attività del Data Scientist è di identificare raggruppamenti omogenei rispetto ad uno specifico obiettivo aziendale. Idprevisionelucca2014entificare omogeneità nel business è importante perché consente da un lato di ottimizzare le azioni sul mercato, e dall’altro di rendere profittevole ciascun cliente individuandone le esigenze sulla base dei propri pari. Un esempio per tutti è dato dalle campagne di marketing, oggi fastidiosissime perché invadenti. Con queste tecniche è possibile inviare il messaggio giusto alla persona giusta, anticipandone i bisogni.

Ed è proprio sull’anticipo dei bisogni, o sulla previsione, che è centrata la quarta importante direttrice di azione del Data Scientist: intercettare schemi del passato per formulare previsioni affidabili sul futuro. Grazie al mix di competenze matematiche ed informatiche, il Data Scientist è in grado di costruire e di realizzare strumenti informatici basati su modelli matematici che individuano gli schemi ricorrenti nei dati. Questi modelli sono in grado di formulare predizioni del futuro, corredandole di indicatori che riflettano l’effettiva probabilità che queste possano verificarsi. Un esempio di grande interesse per le aziende è il churn o abbandono. I modelli predittivi, opportunamente addestrati, consentono di identificare i clienti che abbandoneranno l’uso di un prodotto o servizio, prima ancora che ciò avvenga.

Il Data Scientist è, quindi, un mestiere che promette bene. Per diventare Data Scientist occorre una laurea in Matematica, Statistica, Fisica, Ingegneria o Informatica. Il resto, lo fa la caparbietà della persona e, ovviamente, il mercato.

Per i più curiosi, vi lasciamo con una serie di link di approfondimento.

-> Vai all’approfondimento su un caso d’uso in Predictive Analytics

-> Vai alla analisi della diffusione di Ebola

-> Vai al calcolo del limite teorico del record del mondo sui 100 metri piani

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Imparare a volare

IMG_2031Sogno ad occhi aperti per molti, spauracchio per altri, il volo è una scoperta relativamente recente del genere umano ormai entrata nelle vite di tutti. Dal primo volo dei fratelli Wright del 17 dicembre del 1903, con un aereo propriamente detto, cioè dotato di cabina, ali, motore e strumentazione, l’aeronautica ha fatto passi da gigante.

Oggi ci muoviamo in tutto il mondo grazie a sofisticati e costosi aeromobili in grado di trasportare centinaia di persone, eppure c’è un gruppo ben nutrito di persone che si dedica al volo più o meno come era prima, agli albori: il Volo da Diporto Sportivo.

Il VDS è una disciplina regolamentata dalla legge 106/1985, poi integrata e modificata negli anni successivi, che stabilisce le caratteristiche degli aereomobili cosiddetti ultraleggeri, ovvero di avere un peso inferiore a 500 kg e una velocità di stallo non superiore a 65 km/h.

Che poi aeromobili non sono, perché la normativa ha volutamente escluso questo tipo di veicoli, “lenti” e leggeri dalla categoria degli FullSizeRenderaeromobili propriamente detti, svincolandoli quindi da una serie di obblighi burocratici che ne aggraverebbero l’utilizzo e stabilendone in modo preciso i limiti d’uso.

A trent’anni dalla legge 106/85 l’evoluzione tecnologica ha però fatto il suo, e gli ultraleggeri nel frattempo sono passati dagli originali “tubi e tela” artigianali, a veri e propri aerei a due posti, dotati di tutta la strumentazione caratteristica che ben conosciamo grazie al grande schermo e alla televsione.

Con gli ultraleggeri, oggi, è possibile volare massimo a 1000 piedi (poco più di 300 metri) dal terreno ed atterrare in qualsiasi campo (ad esclusione degli aeroporti civili), previo ovvio consenso del proprietario. Nel frattempo sono fiorite anche le aviosuperfici, strutture dotate di pista in erba o asfalto, hangar, ristorante, bar e, talvolta, anche piscina ed hotel annesso. Un po’ come avviene per le aeree camper, l’Avioportolano censisce tutte le aviosuperfici italiane, ben 272 ad oggi con tanto di elenco delle strutture annesse.

Oggi, diventare pilota è alla portata di tutti, perché entrare a far parte mondo dell’aviazione leggera è anche relativamente economico: tra i 3200 e i 3500 euro. Si consegue l’attestato VDS dopo aver frequentato un corso di 33 ore di teoria e 16 di volo, che copre materie importanti come meteorologia, aerotecnica (motori, strumentazione, materiali), tecniche di volo, navigazione aerea e sicurezza del volo. Al termine dell’addestramento si sostiene un esame con un esaminatore designato dall’Aero Club d’Italia che consiste nel cosiddetto circuito, ovvero un decollo ed un atterraggio seguendo un preciso percorso rettangolare attorno alla pista e una prova scritta di 70 quiz a risposta singola.

Conseguito l’attestato di pilota VDS la formazione continua, con livelli di abilitazione successivi, come ad esempio la fonia aeronautica e il VDS avanzato per avere accesso agli aeroporti convenzionali, interdetti al pilota VDS non abilitato (cosiddetto basico), il trasporto del passeggero e molto altro.

L’età minima per conseguire l’attestato è 16 anni, a riprova che questa disciplina è veramente alla portata di tutti, nonché una occasione formativa anche per i nostri ragazzi.

Una lezione di volo presso ASD Phoenix di Vejano (VT) (istr. A. Nicolini)

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Alta Fedeltà con il Raspberry PI

FullSizeRender-4Secondo esperimento a distanza di circa un anno con il sorprendente Raspberry PI, nato a Cambridge nel 2006 da un gruppo di ragazzi svegli e con la visione a lungo termine, quando Eben Upton, Rob Mullins, Jack Lang e Alan Mycroft gettavano le basi per un piccolo computer basato su Linux, oggi diffso al livello planetario.

La scheda alla base del Raspberry, oggi arrivato alla terza versione, nasceva inizialmente a scopo divulgativo, con l’idea di avere un computer per tutti e dal costo abbordabilissimo. Con meno di 40$, già dal 2008, si poteva avere un computer dalle prestazioni paragonabili a quelle di un cellulare ma in grado di far girare praticamente tutto il software di un computer casalingo: navigare il web, scrivere e-mail, redigere testi, presentazioni e molto altro.

Difficile dire se il team inglese prevedesse davvero la quantità di applicazioni sterminate di una schedina del genere. Oggi abbiamo un panorama sorprendente, che va dalla automazione casalinga (domotica), alla matematica, dal calcolo parallelo alla ricerca pura e applicata. Chi conosce il mondo della matematica sa come un geniaccio come Stephen Wolfram tenda veramente a tenere il suo celebre Mathematica tutto per sé, eppure – solo per il Raspberry PI – ne ha fornito una copia IMG_5191praticamente completa, gratuitamente.

La versione corrente del Raspberry PI, la 3, vanta prestazioni di tutto rispetto, con ben un giga di RAM, wi-fi e bluetooth integrato, porta ethernet, uscita video HDMI a 1080p, 4 porte USB e scheda grafica con motore 3D integrato. Un mix ineguagliabile di prestazioni e costo che lo rende praticamente il compagno dei nostri ragazzi per tutto il curriculum scolastico, fino alla laurea.

Date le caratteristiche di bassissimo rumore e qualità dei circuiti, sono diversi anni che HifiBerry, startup specializzata, sviluppa hardware dedicato per una applicazione generalmente riservata ad una platea facoltosa: l’alta fedeltà.

Ci siamo occupati di questo ambito già un anno fa, con un progetto FullSizeRender-5dedicato di convertitore analogico / digitale (o DAC), con uscita analogica su Raspberry PI 2. Stavolta abbiamo fatto il bis con un gemello basato su Raspberry PI 3 e uscita digitale.

Sempre da HifiBerry abbiamo scelto il Digi+ nella versione PRO. Si tratta di un convertitore analogico / digitale con uscita digitale dalle prestazioni che non sfigurano nemmeno con componentistica da migliaia di euro. E’ una scheda dedicata di alta qualità con uscita S/PDIF, in grado di supportare risoluzioni fino a 192kHz/24bit. Per avere un idea della qualità, basti pensare che convertitori analoghi sul mercato Hi-Fi partono dalle 400€ in su.

Il Digi+ Pro costa invece 40$ (ma va montato su Raspberry PI) e offre una alimentazione dedicata a basso rumore, doppia uscita TOSLink e RCA, chipset integrato Cirrus, un clock a doppio oscillatore e basso jitter, tutti i connettori e contatti dorati, nonché possibilità di alimentazione esterna. Sono tutte caratteristiche che l’audiofilo esperto è disposto di norma a FullSizeRender-3pagare a caro prezzo.

Con circa un centinaio di euro è stato invece possibile realizzare non solo un vero e proprio computer casalingo, ma un vero e proprio componente hi-fi che in quanto a timbrica, dinamica e soundstage si colloca ai livelli di componentistiche da migliaia di euro. Una valida occasione per realizzare un componente di indiscussa qualità e, soprattutto, di coinvolgere i nostri ragazzi in attività concrete e dall’esito immediatamente visibile.
-> Vai alla Raspberry foundation
-> Vai ad Hi-Fi Berry

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