Sistemi di misura e previsioni / Dati. Tracce nel web

22 Giugno 2017

Le aziende che operano nel mondo digitale hanno incontrato delle difficoltà nell’interpretare le persone, a causa delle notevoli differenze esistenti tra quello che queste dicono di sé e dei propri comportamenti e quello che fanno realmente. Hanno deciso pertanto di privilegiare la raccolta e l’elaborazione delle numerose tracce che vengono lasciate dagli utenti in Rete, dalla ricerca su Google al pagamento di un biglietto ferroviario. Oggi è possibile fare ciò abbastanza agevolmente e senza la necessità d’interpretare tali tracce, né di ricavarne caratteristiche applicabili a fenomeni sociali più vasti. I dati si accumulano automaticamente grazie al processo di digitalizzazione in corso nella società e, una volta raccolti, possono dare vita anche a dei «meta-dati». Producono cioè ulteriori informazioni.

 

Ad esempio, conoscendo i movimenti effettuati e le persone frequentate da un individuo, si può sapere molto sullo stato di salute o sulla vita privata di questi. Come è stato riportato dal giornalista Paolo Pagliaro nel libro Punto, una ricerca condotta dall’Università di Cambridge in collaborazione con Microsoft su 58.000 utenti staunitensi di Facebook ha mostrato come i «mi piace» messi sullo schermo permettano di conoscere molto bene la personalità individuale. I ricercatori, infatti, hanno individuato con una precisione dell’85% le preferenze politiche e dell’88% se la persona era gay (pp. 18-19).

 

È possibile in questo modo superare anche le barriere relative alla privacy individuale. E addirittura, come ha scritto il filosofo Byung-Chul Han in Psicopolitica, «I big data rendono leggibili, forse, i nostri desideri, dei quali noi stessi non siamo espressamente coscienti. In effetti, in determinate circostanze sviluppiamo inclinazioni che si sottraggono alla nostra coscienza; spesso non sappiamo neppure perché all’improvviso compare in noi un certo bisogno» (p. 75). Ma in tal modo il singolo viene conosciuto molto bene. Si può, per esempio, valutare il carattere e la personalità di un individuo in maniera più precisa dei suoi stessi amici e parenti. E anche anticiparne opinioni e desideri.

 

Photo courtesy Amy Gizienski Flickr.com/agizienski, Part of the Blanton Museum's online database.

 

Ciò ha messo in difficoltà una lunga tradizione di analisi sociologica e statistica basata sulla messa a punto di categorie descrittive del mondo sociale. Come appare d’altronde evidente nell’ambito politico, dove oggi gli individui comuni nutrono spesso un intenso sentimento di diffidenza verso i politici, i giornalisti o gli esperti. Essi, infatti, non si riconoscono più nelle categorie interpretative che cercavano di comprenderli. Così, come ha affermato il sociologo inglese William Davies nell’articolo La fine dei fatti pubblicato da Internazionale, «Non solo le statistiche sono considerate inattendibili, ma sembra quasi che abbiano qualcosa di offensivo e di arrogante. Ridurre le questioni sociali ed economiche ad aggregati numerici o medie appare un insulto alla dignità politica delle persone» (p. 39).

 

Il potente processo d’individualizzazione che è in corso da diversi decenni all’interno delle società occidentali avanzate fa sì d’altronde che gli individui siano sempre più difficilmente riconducibili a quelle categorie che in passato permettevano di aggregarli. Ciò rende la società sempre più difficoltosa da rappresentare. Se in precedenza si poteva infatti suddividerla in gruppi che la rendevano più semplice e facilmente gestibile, oggi ciò non è più possibile. Il mondo sociale appare come un insieme d’individui totalmente privo di logica. Dominique Cardon ha raccontato nel volume Che cosa sognano gli algoritmi di come oggi anche le imprese non ragionino più in termini di categorie come i classici target socioeconomici del marketing.

 

Tutte queste operazioni incontrano però alcuni limiti, perché le registrazioni dei comportamenti umani che vengono utilizzate come base delle elaborazioni effettuate riguardano solamente i soggetti attivi ed è stato ampiamente dimostrato da diverse ricerche che nel Web tali soggetti sono da considerare una ridotta minoranza della popolazione presente. Addirittura, secondo alcuni studi, quasi il 90% degli utenti del Web non produce attivamente dei contenuti. Per non dire dei molti che al Web non sono in grado nemmeno di accedere. Inoltre, spesso i dati che vengono raccolti per essere elaborati sono anche male organizzati. Il che rende difficoltoso il confronto tra dati di origine differente. Va considerato, infine, che i dati raccolti sono a volte anche falsi, perché rappresentano il prodotto dell’azione di veri e propri “robot cliccanti”, cioè programmi informatici che si comportano come se fossero degli esseri umani.

 

Questo modo di procedere produce inoltre solitamente delle previsioni che prescindono da un modello interpretativo e che sono il risultato di correlazioni effettuate solo a posteriori tra i comportamenti registrati. Ciò rende i fenomeni sociali ancora meno comprensibili e soprattutto, come ha scritto Cardon, «Malgrado la moltiplicazione dei sistemi di misura, non sappiamo prevedere meglio le crisi finanziarie, i terremoti, i punteggi delle partite di calcio e i risultati elettorali» (p. 62).

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