Insorgenti dentro i Big Data

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

Codici Aperti. 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

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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.

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