Pensiero fuzzy

Ripensavo a un post nel quale Federico Fasce scriveva:

Il fatto è che mi sa che ci dovremo abituare presto a uno schema mentale più orientale, se vogliamo capire davvero questa rete liquida, fatta di processi in costante evoluzione e mutamento.

e che avevo così commentato:

Leggendo non ho potuto non pensare alla fuzzy logic. Si dice che la logica fuzzy abbia avuto più ampia diffusione in oriente (più precisamente in Giappone) per via di una maggiore aderenza al modo di pensare orientale.

Potremmo considerare quello di Federico Fasce un invito a “pensare fuzzy”.

Cercando su Google “pensiero fuzzy” mi sono imbattuto in un documento, L’importanza di pensare fuzzy di Donatella Guzzoni, che mi ha indotto ad alcune considerazioni:

non c’è bisogno che un concetto sia preciso affinché abbia significato

ciò vale, come scrivevo, anche per i concetti di web 2.0 e blog.

In molte situazioni la precisione può essere costosa o deviante, o richiedere troppo tempo.

Sollecitato anche dalla tagline di Fuzzzy (il servizio sperimentale di social bookmarking che segnalavo alcuni giorni fa)

with 3 times z because most things are really fuzzzy

riflettevo sul fatto che il tagging è un sistema di classificazione molto più fuzzy di altri. Affiora una domanda: quanto è fuzzy il semantic web?

dobbiamo imparare che non si può rifiutare di riconoscere un calvo se non possiamo contare esattamente, o attraverso una teoria semiprobabilistica agli stati limite, quanti capelli ha perduto: consentiteci l’imprecisione di riconoscere un calvo a vista.

Questo mi ha ricordato i post del prof. Fuggetta relativi alle classifiche dei blog: Correttezza e significatività e Feed Burner e le metriche (dove ci sono anche due miei commenti); parafrasando potremmo dire: “dobbiamo imparare che non si può rifiutare di riconoscere la popolarità del blog di Beppe Grillo se non possiamo contare esattamente, o attraverso una teoria semiprobabilistica agli stati limite, quanti sono i lettori del suo feed: consentiteci l’imprecisione di riconoscerlo, a vista, blog italiano più popolare.”

Quantificare un fenomeno in maniera apparentemente accurata lo fa sembrare esatto e ben compreso, ma spesso la complessità e la precisione sono inversamente proporzionali: infatti quando la complessità di un problema cresce, la possibilità di analizzarlo in termini precisi diminuisce.

Azzardo anche un’interpretazione fuzzy del Latent Semantic Indexing: le dimensioni del sottospazio ottenuto tramite ridimensionamento della matrice termini-documenti altro non sono che insiemi fuzzy che contengono termini e documenti.