Univpm inaugurerà a settembre un nuovo Master Internazionale di I livello in: “Statistics, Data Intelligence, and the Foundations of the Sciences”, coordinato dalla Prof.ssa Barbara Osimani, co-direttrice, insieme al Dr. Alexander Gebharter, del “Center for Philosophy, Science, and Policy”.
Il Master unisce corsi STEM (statistica, econometria, teoria dei giochi, machine learning, deep learning, intelligenza artificiale e programmazione logica) con corsi dedicati ai fondamenti del metodo scientifico, all'epistemologia e alla filosofia della scienza, focalizzati sui fondamenti teorici che sono alla base delle diverse tecniche inferenziali e, eventualmente, le giustificano.
Il Master offre un'opportunità unica per acquisire competenze nelle tecniche di analisi e elaborazione dei dati attraverso tutorial pratici su alcune delle piattaforme più comuni (Python, STATA, R, Matlab) e per comprenderne la logica epistemica e le basi teoriche.
La combinazione di corsi di analisi dati e di fondamenti del metodo scientifico consente di mettere in prospettiva tali metodologie inferenziali e di esaminarle/formalizzarle nel quadro dell’ecosistema scientifico in cui si inseriscono.
I corsi STEM presentano un ricco panorama di tecniche inferenziali e affrontano specifici obiettivi di ricerca (previsione, analisi di serie temporali, biostatistica ed epidemiologia, deep learning, modellazione causale, selezione di modelli, analisi di rischio, analisi di sensibilità) adottando gli sviluppi metodologici più recenti. Questo favorisce una profonda comprensione dei vincoli, potenzialità e limiti che li caratterizzano, consentendo agli studenti di confrontare problemi e strumenti in diversi contesti di indagine o analisi dei dati.
I corsi fondativi sono incentrati sulla teoria della probabilità, probabilità imprecise, teoria della scelta razionale, teorie della causalità, fondamenti della statistica, logica dei metodi scientifici, epistemologia (Bayesiana e formale), e affrontano meta-problemi quali: il problema della demarcazione (cos'è la scienza e secondo quali criteri si può giudicare una pratica come “scientifica” o meno), disaccordo tra pari, aggregazione dei giudizi, polarizzazione delle credenze, vari tipi di inferenza (ad esempio abduzione, inferenza analogica), metascienza, lobbismo scientifico, integrità della ricerca, politiche basate sull'evidenza, regolamentazione scientifica ed economia della scienza.
L’unicità dell’offerta formativa del Master è legata a tre aspetti non sufficientemente sviluppati nel panorama formativo attuale:
- L’integrazione di corsi e tutorial su tecniche avanzate di analisi ed elaborazione dati (machine learning, deep learning, AI), tutorial su alcuni degli strumenti di maggiore diffusione (Python, STATA, R, Matlab), con corsi dedicati ai fondamenti del metodo scientifico, epistemologia e filosofia della scienza, che mirano a mettere in prospettiva e in relazione le metodologie inferenziali, contribuendo ad un loro utilizzo consapevole, con un particolare focus sulla conoscenza dei fondamenti teorici che vi soggiacciono e che, eventualmente, li giustificano.
- Enfasi sull’ecosistema scientifico in senso lato: i vari stakeholder che lo animano, con i loro diversi interessi (non esclusivamente di tipo epistemico, ma anche economico, etico-pratico, politico etc.). Quest’enfasi sottolinea anche gli elementi strategici nell’interazione tra agenti dei vari sotto-sistemi scientifici (istituzioni scientifiche, governative, socio-economiche e società in senso lato) e iscrive la pratica scientifica entro queste strutture socio-economiche.
- Orientamento alla policy e al ruolo dell’evidenza scientifica in ambito decisionale, sia personale che collettivo, con particolare attenzione al dibattito sulla cosiddetta “Evidence-based policy” e ai relativi risvolti politici e civili.
Il profilo professionale che il Master intende formare è poliedrico: il Master si rivolge a studenti e studiosi provenienti sia dalle scienze umane che dalle discipline STEM, ma anche a professionisti che vogliono arricchire il proprio bagaglio di competenze in ambito di data analysis, epistemologia della scienza, evidence-based policy. La figura che ne emerge è essenzialmente quella di un analista dati con un ricco bagaglio metodologico e fondativo. Il Master contribuisce anche a formare giornalisti, politici e professionisti di qualsiasi settore (dall’economico, al sanitario al legale).
Alla fine del Master lo studente sarà in grado di valutare la migliore metodologia scientifica da utilizzare in funzione della propria indagine investigativa; di analizzare dati e studi altrui nel proprio specifico settore d’indagine e di offrire servizi di consulenza al policy-maker. I giornalisti e i decisori politici avranno acquisito gli strumenti critici per orientarsi nell’offerta di informazioni prodotta nei vari settori scientifici.