Una volta raccolta una grande mole di dati, qual è l'approccio migliore per selezionare le informazioni di qualità? Gli algoritmi sono affidabili nella ricerca di valori utili? Ne parliamo con Federico Cabitza, Professore associato di Interazione Uomo-Macchina all’Università di Milano-Bicocca, dove è responsabile del laboratorio di “Modelli di incertezza per decisioni e interazioni” e direttore del nodo locale del laboratorio nazionale CINI “Informatica e Società”, Marco Penovich, Head of Data & Analytics Competence Center, Engineering e Francesco Nucci, Director of Application Research, Engineering. Podcast realizzato in collaborazione con Radio Activa.