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Endor e la Fisica Sociale

Endor, una società di predictive analytics israeliana, affonda le sue radici in alcune interessanti ricerche sul comportamento umano condotte presso il leggendario MIT Media Lab.

L’azienda ha sviluppato un servizio cloud di analisi predittiva basata su un concetto chiamato “fisica sociale” che si promette di riuscire a semplificare le analisi di grandi moli di dati. Il pensiero alla base è che le persone tendono a comportarsi in modo prevedibile e, se si analizzano i dati attraverso una sorta di prisma utilizzando formule basate sulla teoria della fisica sociale, si è in grado di generare risultati predittivi molto accurati.

“Fisica sociale” è un termine coniato dal professore del MIT Alex Pentland e dal CTO e co-fondatore di Endor Dr. Yaniv Altshuler (che ha svolto il suo lavoro di post-doc al MIT). Attraverso la loro ricerca hanno postulato che: “… il comportamento umano è determinato tanto dai modelli della nostra cultura, come dal pensiero razionale, individuale. Questi modelli possono essere descritti matematicamente, e usati per fare previsioni accurate”, per usare le parole dello stesso prof. Pentland.

La maggior parte delle aziende oggi stanno generando enormi quantità di dati, afferma il CEO di Endor Doron Alter, ma devono affrontare la sfida di costruire modelli sempre più sofisticati per fare previsioni accurate sulla base di tali dati. Per la maggior parte i modelli che vengono usati oggi sono piuttosto rigidi e spesso costruiti per rispondere ad un singolo set di domande. Se queste domande cambiano, ci possono volere settimane o addirittura mesi per regolare diversamente tali modelli.

Endor ha applicato la propria tecnologia proprietaria basata sulla teoria della fisica sociale, creando un servizio cloud commerciale, grazie al quale l’utente può caricare i propri set di dati e nel giro di qualche minuto (tempo di caricamento dei dati a parte) può iniziare a fare domande ed ottenere risposte in base al contenuto di tali dati grazie all’applicazione delle equazioni di fisica sociale.

A grandi linee il funzionamento del sistema consiste nel prendere i dati grezzi, naturalmente relativi a persone come per esempio grosse moli di dati su acquisti retail, e cercare gruppi di individui che mostrino comportamenti in linea con pattern riconoscibili dalla fisica sociale. Questo è molto diverso dall’utilizzare un algoritmo di apprendimento automatico generico per analizzare gli stessi dati. “Guardiamo al comportamento umano secondo le equazioni della fisica sociale per cercare di trascendere i limiti del machine learning tradizionale”, annuncia Alter.

Endor sostiene che questo approccio può risolvere una serie di problemi per le organizzazioni. Esempi se ne possono trovare in ambito bancario dove l’applicazione di questi modelli potrebbe aiutare una banca a trovare i candidati più desiderabili alla ricerca di un prestito, oppure nell’ambito delle amministrazioni cittadine analizzando i dati dei taxi per prevedere gli ingorghi.

Endor si trova ancora in modalità “stealth”, cioè sta lavorando solamente con i primi clienti pilota ed i partner di progettazione; prevede di lanciare ufficialmente il prodotto sul mercato in un futuro prossimo, ma in data ancora da determinare.

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articolo originale techcrunch.com

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