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Garbage In, Garbage Out.

GIGO.

Ovvero il fatto autoevidente, ma nella realtà poco considerato, che alimentando anche il modello più sofisticato con dati di scarsa qualità, i risultati saranno di scarsa qualità.

In questo breve episodio l'effetto GIGO lo incontreremo: prevenirlo richiede, tanto per cominciare, essere consapevoli della sua esistenza.

Poi, naturalmente, viene il seguito: come riconoscere dati di scarsa qualità, come evitarli, e in casi estremi come tentare di ripararli.

Ma di questi aspetti specifici si occuperanno altri episodi di questo podcast.

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Ma che domanda: certo che sì.

Le vere domande, quelle pratiche, vengono dopo: Con quali strumenti? Con che dati? Che professionalità servono?

A fronte di queste curiosità legittime si pone l'ampia varietà di "modelli di dispersione" e di tecniche: le risposte, così, implicano un processo di scelta consapevole.

Se desiderate saperne di più, troverete cose interessanti proprio in questo episodio.

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La dispersione è il complesso di fenomeni che fanno sì che una sostanza rilasciata in atmosfera viaggi, si diffonda, ricada al suolo, e alla fine raggiunga la sua destinazione finale (un punto in cui tentare di germinare, oppure i nostri polmoni, oppure ancora un fiore in attesa d'essere impollinato, e tante altre cose).

La dispersione si verifica, alla fin fine, perché ci sono il vento, la turbolenza, la forza di gravità.

Che, però, si manifestano in modi differenti in un ambiente naturale, piuttosto che in una città.

Che accade, allora, alle sostanze disperse? Che differenze ci sono?

Ma anche: che regolarità?

Ascoltate, e avrete modo di "toccare", con le vostre orecchie 😊.