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Insorgenti dentro i Big Data

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Una ricerca di tre università sull’uso dei social network da parte dei movimenti evidenzia il fatto che l’elaborazione dei tweet e dei post degli attivisti sono uno strumento di controllo poliziesco e un settore economico in forte ascesa nella Rete

Se gli anti­chi àuguri al ser­vi­zio dei gover­nanti romani ascol­ta­vano i gridi degli uccelli per for­mu­lare i loro pre­sagi, oggi la divi­na­zione è com­pito di algo­ritmi e modelli di ana­lisi sta­ti­stica appo­si­ta­mente con­ge­gnati per inter­pre­tare in tempo reale il signi­fi­cato di stormi di tweet. Cam­biati i tempi – con ora­coli ed indo­vini ormai scal­zati dagli ana­li­sti dei Big Data –, rimane però immu­tato l’interesse di chi detiene il potere per il futuro. In par­ti­co­lar modo se que­sto rischia di essere fune­stato da disor­dini poli­tici, som­mo­vi­menti sociali e rivolte popolari.

Da sem­pre, cor­tei e pro­te­ste si veri­fi­cano in pre­senza di una dif­fu­sione di idee che ampli­fica l’azione col­let­tiva e ali­menta la sog­get­ti­vità di quanti ne sono pro­ta­go­ni­sti. Il fatto che oggi tale pro­cesso di con­ta­gio sia più o meno ali­men­tato da social net­work come Twit­ter o Face­book è un’ipotesi da anni al cen­tro di feroci dia­tribe: da un lato infatti si spre­cano gli studi che indi­vi­duano nei social media un vet­tore per nuove forme di mobi­li­ta­zione e orga­niz­za­zione, dall’altro non man­cano le invet­tive di intel­let­tuali ed atti­vi­sti fon­date sulla con­vin­zione che tali piat­ta­forme con­fi­nino la rab­bia degli utenti die­tro al moni­tor di un com­pu­ter, sco­rag­giando così la par­te­ci­pa­zione reale.

I numeri delle proteste

riotgame

A get­tare ben­zina sul fuoco della disputa ci ha pen­sato di recente una ricerca pub­bli­cata da tre acca­de­mici: Marco T. Bastos della Duke Uni­ver­sity, Dan Mer­cea della City Uni­ver­sity Lon­don e Arthur Char­pen­tier dell’Université du Qué­bec. Obbiet­tivo dello stu­dio in que­stione era quello di riu­scire a defi­nire con pre­ci­sione come la comu­ni­ca­zione digi­tale abbia influito sullo svi­luppo delle mobi­li­ta­zioni di Occupy Wall Street, degli Indi­gna­dos spa­gnoli e delle pro­te­ste di Vine­gar in Bra­sile. Per testare le loro ipo­tesi, i tre autori non hanno però fatto affi­da­mento a meto­do­lo­gie di ricerca clas­si­che (quali inchie­ste etno­gra­fi­che o inter­vi­ste qua­li­ta­tive), ma hanno pre­fe­rito ricor­rere a un sistema arti­gia­nale di ana­lisi dei Big Data. Uti­liz­zando stru­menti di rile­va­zione dati non par­ti­co­lar­mente sofi­sti­cati, hanno rac­colto qual­che milione di tweet, hash­tag e post di gruppi Face­book pub­bli­cati durante le pro­te­ste. In un secondo momento li hanno incro­ciati con le cifre dei par­te­ci­panti ai cor­tei, il numero degli atti­vi­sti arre­stati durante il loro svol­gi­mento e quello dei mili­tanti (nei casi spa­gnolo e bra­si­liano) impe­gnati nelle acam­pa­das. Infine hanno ela­bo­rato que­sti dati usando il test di Gran­ger, un modello eco­no­me­trico impie­gato per deter­mi­nare sta­ti­sti­ca­mente una rela­zione di cau­sa­lità tra varia­bili (nel nostro caso, il numero di mes­saggi pub­bli­cati sulle piat­ta­forme di social net­wor­king e l’effettiva par­te­ci­pa­zione fisica ai disor­dini in strada).

I risul­tati dell’analisi por­tano alla luce con­clu­sioni degne di un ade­guato spa­zio di rifles­sione nella quo­ti­dia­nità dei movi­menti. Se da una parte infatti il lavoro dei tre stu­diosi mostra come l’interazione vis-à-vis resti il ful­cro dell’attivismo sul ter­ri­to­rio, è altresì inne­ga­bile che i social net­work svol­gano una fun­zione non di poco conto nei suoi pro­cessi di orga­niz­za­zione. Nono­stante il loro impatto sia dif­fe­rente a seconda dei con­te­sti – nel caso di Vine­gar l’influenza dei social è stata net­ta­mente minore rispetto a quanto avve­nuto altrove, pro­ba­bil­mente a causa di un eco­si­stema media­tico carat­te­riz­zato dall’assenza di inte­gra­zione tra Inter­net e media broa­d­cast –, sta­tus e mes­saggi in 140 carat­teri sem­brano ben lungi da essere quel mero eco digi­tale, auto­re­fe­ren­ziale e privo di rica­dute reali, messo alla ber­lina da diversi intel­let­tuali, Evgenj Moro­zov su tutti, nelle loro opere.

Al con­tra­rio, sosten­gono Bastos, Mer­cea e Char­pen­tier, Twit­ter e Face­book si sono dimo­strati cru­ciali per ampliare la massa cri­tica di Occupy Wall Street e degli Indi­gna­dos, tanto per la pub­bli­ciz­za­zione delle ini­zia­tive di movi­mento, quanto per la loro orga­niz­za­zione logi­stica. Tal­mente impor­tanti da far dire ai ricer­ca­tori che la cre­scita dei mes­saggi poli­tici online asso­ciati a una spe­ci­fica pro­te­sta costi­tui­sce una ter­reno fer­tile di ana­lisi per pre­ve­dere in anti­cipo la sua esplo­sione in strada. Detta in altro modo, se è vero che Twit­ter e Face­book sono in grado di dare forma a una rivolta, allora è vero che un loro costante moni­to­rag­gio potrebbe altresì essere un ele­mento chiave per pre­ve­derla e bloc­carla sul nascere.

Cor­rom­pere il nemico

bigdata

Ne è con­vinto Dan Braha, del New England Com­plex Systems Insti­tuite. Autore di un’analisi dei tweet che hanno accom­pa­gnato i tumulti di Bal­ti­mora dello scorso aprile, Braha sostiene che, quando mediati dalla rete, i riot sono sono facil­mente pre­ve­di­bili. La con­se­guenza è che, non solo il dislo­ca­mento delle forze di poli­zia sul campo può essere ope­rato in maniera più accorta gra­zie alla costante sor­ve­glianza dei social, ma addi­rit­tura que­sti potreb­bero essere uti­liz­zati come vet­tori per la dif­fu­sione di panico e false infor­ma­zioni: un’operazione, que­sta, da orche­strare con l’intento di sco­rag­giare la par­te­ci­pa­zione della popo­la­zione alle dimo­stra­zioni di strada. Nell’utilizzo dell’analisi dei Big Data con fina­lità di ordine pub­blico sem­bra quindi con­cre­tiz­zarsi uno dei prin­cìpi car­dine dell’arte della guerra, ovvero quello di influen­zare e cor­rom­pere i mec­ca­ni­smi di deci­sion making del nemico: chi detiene que­ste capa­cità, soste­neva Sun Tzu, è il com­bat­tente migliore per­ché è in grado di scon­fig­gere l’avversario senza com­bat­tere, sem­pli­ce­mente vani­fi­can­done i piani.

Cio­non­di­meno, va ricor­dato che nep­pure i Big Data sfug­gono a un pas­sag­gio fon­da­men­tale degli svi­luppi del pen­siero di Fou­cault sull’evoluzione della gover­na­men­ta­lità: l’obbiettivo del potere non è più solo sor­ve­gliare e punire – ovvero repri­mere –, ma orga­niz­zare la popo­la­zione sul ter­ri­to­rio al fine di mas­si­miz­zarne la poten­zia­lità in ter­mini eco­no­mici. Anche se in ter­mini nuovi. Di qui un ele­mento che ci fa capire come in que­sta dimen­sione – entro un’evoluzione della gover­na­men­ta­lità intrec­ciata alle muta­zioni tec­no­lo­gi­che – si sia rove­sciato il rap­porto tra il poli­tico e l’economico. Da Jeremy Ben­tham allo sto­rico testo di Gil­les Deleuze sulla società di con­trollo, pas­sando per Lewis Mum­ford, la sovrap­po­si­zione tra sor­ve­glianza e gover­na­men­ta­lità è uno dei ter­reni di esclu­sivo domi­nio del poli­tico. Non a caso, in La verità e le forme giu­ri­di­che, Michel Fou­cault defi­ni­sce Ben­tham il vero clas­sico ine­lu­di­bile del pen­siero poli­tico dell’Ottocento. Un ter­reno nel quale, a lungo, l’egemonia nelle stra­te­gie di inno­va­zione e nell’impiego dei fondi – almeno nell’Europa con­ti­nen­tale – è stata sostan­zial­mente pubblica.

Dal 2001 ad oggi invece, l’istituzione più impor­tante ad occu­parsi di Big Data è la Gart­ner. Citata anche nell’«affare Sno­w­den», si tratta di un’istituzione ovvia­mente pri­vata che anno­vera tra i suoi clienti l’amministrazione fede­rale, le forze mili­tari ed il busi­ness finan­zia­rio. Un’istituzione che soprat­tutto eser­cita ege­mo­nia – essendo al ver­tice di quest’ambito di ricerca e in con­giun­zione con il ven­ture capi­ta­lism – sulle stra­te­gie dell’amministrazione fede­rale. In que­sto modo l’estrazione di ana­lisi dai Big Data ha una dop­pia, clas­sica rica­duta: mili­tare e di impresa. Ed ecco il salto di para­digma nei pro­cessi di sor­ve­glianza: qui i Big Data non sono solo sem­pli­ce­mente «dati» utili ad orien­tare dispo­si­tivi gover­na­men­tali ma pro­cessi di messa a valore del digi­tale che, una volta strut­tu­rati, gene­rano una eco­no­mia di scala dalle dimen­sioni rag­guar­de­voli. Secondo stime McKin­sey e Ocse, essi rap­pre­sen­tano infatti il 2 per cento del Pil Usa e Ue, con una cre­scita del 236 per cento annuo almeno fino alla decade 2020 (dati Nessi, pro­getto misto pubblico-privato di ana­lisi sul poten­ziale eco­no­mia del soft­ware a livello Ue).

Gover­nance ver­sus politica

videosorve

Così – quando si tocca il ter­reno dell’ottica del potere, tra sor­ve­glianza e governo – siamo di fronte a qual­cosa di diverso rispetto al pas­sato. Attra­verso l’analisi dei Big Data, la gover­na­men­ta­lità tra­mite sor­ve­glianza cessa di essere, secondo il para­digma clas­sico, un ter­reno di esclu­sivo domi­nio, e per­sino di carat­te­riz­za­zione sim­bo­lica ed iden­ti­ta­ria, del poli­tico. Al con­tra­rio, essa diviene un ter­reno dove la poli­tica è qual­cosa di secon­da­rio rispetto alle evo­lu­zioni della messa a valore dei dati. Come discusso al festi­val Obser­ver Ideas e ripor­tato dal Guar­dian nel luglio del 2014, emerge sem­pre più una simul­ta­neità tra «cre­scita dei dati e morte della poli­tica» a causa della «rego­la­men­ta­zione algo­ri­ti­mica dell’approccio alla gover­nance». E que­sto sopra­tutto per­ché l’algoritmo, il cui uso nell’analisi dei big data è rego­lato dalla visual ana­lyis che è così da inten­dersi come vera scienza della pro­du­zione, qui è un pro­ce­di­mento mate­ma­tico messo a valore, ormai merce tra le merci. In que­sto modo tutte le carte eti­che, le norme, le costi­tu­zioni risul­tano peri­co­lo­sa­mente impo­tenti quando messa a valore e potenza tec­no­lo­gica occu­pano quello che un tempo era con­si­de­rato più dure­vole dei bastioni del poli­tico: la sorveglianza.

L’economia dell’informazione

I Big Data si accu­mu­lano su mille piani: sanità, sicu­rezza, borsa, meteo, traf­fico, rela­zioni sociali, stili di con­sumo, incli­na­zioni ses­suali, poli­ti­che e cicli eco­no­mici, uni­verso finan­zia­rio e, appunto, movi­menti. Gene­rano un’economia del loro trat­ta­mento e, allo stesso tempo, strut­tu­rano l’economia secondo i cri­teri che pro­du­cono il loro trat­ta­mento. Com­pon­gono tec­no­lo­gie del sapere per favo­rire pro­cessi deci­sio­nali. Un asse nuovo, mate­riale e digi­tale, dalle con­se­guenze, nell’economia come nella poli­tica, potenti e ancora tutte da esplo­rare. Dove il poli­tico non regola ma appare rego­lato. Anche nelle scelte sul futuro dell’analisi del com­por­ta­mento dei movi­menti. Scelte, prima ancora che poli­ti­che, rego­late dal busi­ness puro, magari tra­ve­stito da Ppp (Part­ner­ship Pubblico-Privata) che è la veste con cui il pri­vato prende il posto del pub­blico su que­sto ter­reno. Nel quale, se guar­diamo ai pro­getti in gesta­zione, pare però che il mag­giore inte­resse sul piano con­ti­nen­tale sia quello di met­tere a prova la red­di­ti­vità dei big data in mate­ria di radi­ca­li­smo isla­mico. Per­ché oggi la divi­na­zione prima inter­roga le tra­iet­to­rie degli hedge fund poi decide se tutto que­sto ha una rica­duta sul piano della poli­tica. E il mer­cato sem­bra aver detto, e domani chissà, che al momento è pos­si­bile una mag­giore estra­zione di valore guar­dando ai seguaci del califfo piut­to­sto che ai movi­menti dal basso. Nuovi tools di ana­lisi dei dati – magari ispi­rati dal lavoro di Bastos, Mer­cea e Char­pen­tier – sono quindi sicu­ra­mente a venire.

3 luglio 2015

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