Un nuovo studio smentisce lo stereotipo dell’idiosincrasia delle donne per la matematica: in tutto il mondo i risultati raggiunti in questa materia dai due sessi sono sovrapponibili. Quel che cambia è soprattutto la passione per questa materia, la sicurezza di poter riuscire in questo campo e la convinzione che serva per una carriera futura. «E’ probabilmente questa mancanza di fiducia in loro stesse che porta le ragazze a scegliere meno spesso dei loro compagni studi scientifici» commenta Nicole Else-Quest, docente di psicologia alla Villanova University, che insieme ad altre due colleghe ha condotto il lavoro pubblicato sullo Psychological Bulletin dell’American Psychological Association. Le ricercatrici hanno tratto le loro conclusioni dai dati del 2003 del Trends in International Mathematics and Science Study e del Programme for International Student Assessment (PISA), che in totale riguardavano quasi 500.000 studenti tra i 14 e i 16 anni di 69 nazioni. «Ci sono enormi differenze tra un Paese e l’altro» spiega la psicologa. «Dove l’accesso alla scuola è uguale per i due sessi, le donne ricoprono ruoli di prestigio nel campo della ricerca e sono più rappresentate in Parlamento, le ragazze vanno meglio in matematica».
La matematica non è roba da maschi
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La medicina di precisione non può fare a meno degli small data
I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.
Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.