Da qualche anno nel mercato del lavoro sta prendendo piede una nuova figura strategica per le imprese: quella del Data Scientist. Il concetto di open e big data è emerso a seguito dell'evoluzione delle ICT, dell’avvento dei social network e piattaforme di video sharing, dell’uso esponenziale degli smartphone e delle tecnologie associate, creando una immensa rete globale di dati, anche di tipo non standardizzato, in diversi ambiti, compreso quello scientifico.

Questa mole imponente di informazioni produce un immenso valore, ma occorre saper catalogare, gestire, interpretare, usare e diffondere tale patrimonio in maniera scientifica ed efficace.

Tutto questo avviene attraverso la ricerca sui Big Data e grazie a figure professionali specializzate. Una di queste figure è il Big Data Scientist, ovvero colui o colei che analizza grandi quantità di dati per monitorare trend socio-economici, ottimizzare processi e sviluppare analisi predittive su fenomeni emergenti. Il Data Scientist (DS) si caratterizza in particolare per la presenza di capacità sia scientifiche (conoscenza delle tecnologie informatiche, di matematica e di statistica, competenza nel trattare i dati) sia umane (la curiosità, la comunicazione, la propensione a sperimentare, la creatività, la sistematicità, la capacità di adattarsi, la capacità di imparare velocemente, la flessibilità). Il DS Utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati.

Questa è in sintesi una professione sempre più necessaria all’interno delle imprese ed è segnalata al primo posto dall’analisi del World Economic Forum come mansione lavorativa che sarà maggiormente richiesta dal mercato del lavoro nell’immediato futuro. Nonostante ciò si osserva come il settore sia fortemente segregato dal punto di vista del genere, caratterizzato da una prevalenza di addetti di genere maschile.

Dal punto di vista degli effetti economici e sociali di questo fenomeno si osserva che uno squilibrio così marcato costituisce in termini generali una minaccia alla crescita sostenibile della società e, dal punto di vista sostanziale, una possibile carenza nell’analisi oggettiva dei dati su cui si basa l’intelligenza artificiale. Come è noto la presenza di donne nei settori disciplinari STEM è molto contenuta rispetto ad altri settori della ricerca ma nel caso dell’informatica e data science questa presenza è ancora più bassa. Lo studio di Boston Consulting Group (BCG) dal titolo “What’s Keeping Women Out of Data Science”, analizzando un campione di novemila studenti e neo-laureati in dieci paesi OCSE, mette in rilievo che solo il 15% è costituito da donne.

Questo squilibrio di genere ha un impatto sull’ambito di ricerca e sulle potenzialità di sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, dove è molto importante l’analisi dei comportamenti umani nel loro complesso. D’altro canto occorre osservare che i percorsi di studio di Sociologia e Psicologia, al contrario, sono caratterizzati da una forte prevalenza femminile e risulta in questi percorsi molto difficile ampliare il livello delle competenze specifiche in data science. In questo caso occorre sottolineare che le mansioni del data scientist sono state enfatizzate soprattutto dal lato tecnico-informatico e non dal punto di vista delle competenze culturali e di analisi di fenomeni complessi che, probabilmente, interesserebbero un numero crescente di donne. Occorrerebbe in questo caso esplicitare attraverso una maggiore interazione disciplinare e attraverso percorsi di studio innovativi quali aspetti delle mansioni del data scientist sono fondati sullo studio dei comportamenti umani e sull’analisi dei gruppi sociali.

Il Progetto intende raggiungere i seguenti obiettivi: Obiettivo Generale: Sviluppare e incoraggiare tra le donne la formazione nelle discipline STEM

Obiettivi Specifici:

• Incrementare le competenze in data science tra le donne;
• Introdurre curricula in data science nelle Università Europee negli indirizzi di studio di tipo sociale e a maggioranza femminile
• Promuovere carriere in data science tra le donne