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La presidenza di Igor Pruenster all'International Society for Bayesian Analysis

, di Sirio Legramanti
Un professore di statistica dell'Universita' Bocconi sta guidando la societa' verso il suo 30 anniversario, con particolare attenzione al supporto per i ricercatori a inizio carriera e al ruolo della statistica nella rivoluzione digitale

Fondata nel 1992, l'International Society for Bayesian Analysis (ISBA) si avvicina al suo 30° anniversario. In questi anni, l'ISBA ha promosso lo sviluppo e l'applicazione della statistica bayesiana. Questo approccio alla modellizzazione e alla previsione si basa sul celebre teorema di Bayes, che consente di aggiornare l'informazione pregressa sui parametri di un modello probabilistico con i dati a disposizione. Tra le sue attività, l'ISBA organizza diverse serie di conferenze e pubblica una delle principali riviste di statistica, Bayesian Analysis, completamente open access.

Igor Pruenster, professore di statistica all'Università Bocconi e direttore del Bocconi Institute for Data Science and Analytics, è diventato presidente dell'ISBA durante una crisi pandemica che ha pesantemente colpito la vita accademica. Il 2021 ISBA World Meeting, che originariamente doveva tenersi a Kunming (Cina) nel 2020, non ha fatto eccezione: è stato prima rinviato al 2021 e poi trasformato in una conferenza virtuale. Questa prima edizione online, tenutasi dal 28 giugno al 2 luglio, è stata un grande successo, superando per la prima volta la soglia dei duemila partecipanti. Il formato virtuale, generosamente sostenuto dalla US National Science Foundation, ha reso il 2021 ISBA World Meeting ancora più inclusivo, con partecipanti provenienti da oltre 60 paesi. Il programma della conferenza è stato disegnato per mettere in evidenza i contributi dei ricercatori a inizio carriera, con video online, interazioni in diretta e numerosi premi.

Il sostegno ai giovani è sempre stato un filo conduttore all'interno dell'ISBA e sarà rafforzato sotto la presidenza di Pruenster. "Con il costante aumento della concorrenza per ottenere finanziamenti, posizioni e risorse", spiega Pruenster, "l'ISBA deve sostenere i suoi migliori ricercatori nelle fasi iniziali della carriera, soprattutto in tempi tanto difficili. In questa direzione, j-ISBA, la nostra sezione junior, ha istituito una nuova serie di premi intitolati a Blackwell e Rosenbluth, due importanti studiosi bayesiani, nonché modelli di riferimento per le giovani generazioni. Inoltre, per dare maggiore visibilità ai finalisti dei prestigiosi premi Savage - assegnati ogni anno alle due migliori tesi di dottorato in econometria e statistica bayesiana - tutti i finalisti d'ora in poi verranno invitati a presentare il loro lavoro ai meeting mondiali dell'ISBA. Su un piano più generale, abbiamo recentemente istituito un comitato ad hoc incaricato di rimodulare le iniziative esistenti e di proporre nuovi premi per i ricercatori a inizio carriera. Il comitato, presieduto dall'ex dottoranda della Bocconi Marta Catalano, assicurerà che tutte le fasi iniziali della carriera (dottorandi, postdoc, assistant professor) siano adeguatamente coperte".

"La rivoluzione digitale ha dato il via a un periodo entusiasmante per la scienza ed è un piacere vedere la statistica ricoprire un ruolo centrale: praticamente ogni questione scientifica moderna viene affrontata con la metodologia statistica. Come si è visto nella pandemia di COVID-19, le previsioni sono di grande utilità ma a volte possono essere inaffidabili. Pertanto, prima di prendere decisioni che impattano drasticamente sulla vita delle persone, è di fondamentale importanza quantificare l'incertezza dell'output dei nostri modelli. È qui che entra in gioco la statistica bayesiana che, grazie alle sue solide basi probabilistiche, fornisce il metodo più rigoroso per quantificare l'incertezza. La necessità di una maggiore accuratezza rispetto ai metodi black-box ha un costo computazionale che vale la pena pagare. La missione dell'ISBA è quella di coltivare nuove generazioni di statistici bayesiani che siano parte attiva in questo processo".

Per saperne di più

D. Spiegelhalter and K. Rice (2009). Bayesian Statistics. Scholarpedia 4, 5230.

K. Cowles, R. Kass and T. O'Hagan. What is Bayesian Analysis?

B. de Finetti (1974). Bayesianism: Its Unifying Role for Both the Foundations and Applications of Statistics. International Statistical Review 42, 117-130.