Post verità, istruzioni per l’uso

Pubblicato in origine su Pagina99 nel settembre 2017

Secondo i calcoli dell’INPS, ogni anno gli immigrati presenti in Italia versano 8 miliardi di contributi, ricevendone indietro solo 3 in termini di pensioni e welfare di vario tipo. Il saldo netto, quindi, è di circa 5 miliardi di euro. Questi numeri dimostrano come gli immigrati possano essere, letteralmente, una risorsa per l’Italia. E allora per quale ragione – stando a un recente sondaggio SWG – ben il 65% degli italiani si mostra in disaccordo con l’affermazione “gli immigrati sono una risorsa per il nostro paese”?

Lo stesso vale per la criminalità. I dati ISTAT confermano come in Italia i reati siano in costante diminuzione: in dieci anni si è passati da quasi 3 milioni a meno di 2,7 milioni. Un netto calo che comprende anche omicidi, tentati omicidi, furti e violenze sessuali. Nello stesso lasso di tempo, gli stranieri residenti nel nostro paese sono raddoppiati. E allora come si spiega che – sempre secondo un sondaggio SWG – ben il 43% degli italiani, dato in costante crescita, pensa che “gli immigrati portano solo criminalità”?

La ragione è semplice: le persone non si fidano delle statistiche ufficiali e danno molto più valore alla loro percezione soggettiva della realtà. Ed è proprio per questa ragione che un report del think tank progressista British Future consiglia, quando si affronta il tema migranti, di lasciar perdere le statistiche e di concentrarsi invece su episodi qualitativi. In poche parole, piuttosto che enumerare gli effetti positivi che l’immigrazione ha sul PIL, è molto meglio raccontare qualche aneddoto di migranti che hanno soccorso una vecchietta o portare qualche esempio costruttivo di integrazione riuscita.

Ma perché ci si fida più di un episodio particolare, che potrebbe benissimo rappresentare un’eccezione, che dei freddi numeri, che dovrebbero invece essere in grado di raffigurare la realtà nel suo insieme? Le ragioni sono parecchie, ma più che alla possibilità di mentire con i numeri (che esiste) bisogna guardare alla generale sfiducia nei confronti della politica, degli esperti – come dimostrato anche dalla Brexit, vittoriosa nonostante il parere quasi all’unanimità contrario degli economisti – e quindi anche delle statistiche e dei dati che spesso sono la materia prima con cui le istituzioni raccontano la realtà.

I dati statistici del PIL non riusciranno mai a convincere chi vive nelle aree depresse dell’Italia che le cose stiano effettivamente migliorando

Stando a un sondaggio YouGov, il 55% dei britannici è convinto che il governo stia nascondendo la verità sull’effettivo numero di immigrati che vive nel paese. Allo stesso modo, i dati statistici del PIL non riusciranno mai a convincere chi vive nelle aree depresse dell’Italia che le cose stiano effettivamente migliorando. “La globalizzazione non ha reso irrilevante la geografia”, scrive William Davies sul Guardian. “In molti casi, al contrario, l’ha resa ancor più importante, esacerbando l’ineguaglianza tra le aree di successo e quelle svantaggiate”. In poche parole, la percezione (corretta o meno) della realtà locale che circonda il singolo è più importante dei numeri nazionali. E quando le due cose confliggono, si tende a pensare che siano i numeri a mentire.

Nel momento in cui non si ha più fiducia nelle istituzioni – che continua a scendere anno dopo anno, come raccontano i dati Demos – e si ritiene che i numeri che smentiscono le nostre opinioni siano falsati, ognuno diventa libero di raccontarsi la propria verità e di circondarsi, magari sui social network, di persone che la pensano allo stesso modo; dando così una patente di legittimità anche alle opinioni più balzane (basti pensare, per quanto riguarda l’Italia, alla crescita enorme del movimento No-Vax, nonostante tutti gli indicatori statistici e tutti gli esperti siano concordi sui benefici dei vaccini). Benvenuti nell’epoca della post-verità.

Ma se la statistica non gode più di fiducia, qual è l’alternativa? Il modello che si sta facendo largo, e che sta iniziando a ottenere sempre più credito anche a livello istituzionale, è quello dell’analisi dei big data. Un sistema in grado di riuscire laddove le statistiche e i sondaggi falliscono o proprio non possono essere d’aiuto, prevedendo per esempio la vittoria di Donald Trump (impresa riuscita all’algoritmo sviluppato dal programmatore indiano Sanjiv Rav, in grado di analizzare politicamente i dati dei social network) o addirittura anticipando ampiamente lo scoppio di un’epidemia d’influenza grazie all’analisi delle chiavi di ricerca sui motori di ricerca (è il caso di Google Flu Trends).

Si possono tracciare le identità che le persone si conferiscono autonomamente, invece che essere costretti a imporre loro categorie

Se non bastasse, grazie ai dati che lasciamo ogni giorno sui social network o alle ricerche che compiamo su Google, è possibile raggruppare in tempo reale informazioni sullo stato d’animo degli abitanti di una nazione, osservare giorno per giorno come cambiano i valori religiosi o politici e anche quali siano i temi più pressanti per gli utenti che abitano in una certa zona. Tutto questo, inoltre, raccogliendo opinioni spontanee disseminate per la rete: “In questo modo, si possono tracciare le identità che le persone si conferiscono autonomamente, invece che essere costretti a imporre loro categorie dalle quali, magari, molti non si sentono rappresentati”, si legge ancora sul Guardian. “È una forma di aggregazione dei dati che si adatta bene alla nostra fluida epoca politica”.

Il risultato è presto detto: Facebook, secondo uno studio delle università di Cambridge e Stanford, ci conosce meglio dei nostri più stretti amici. Basta scaricare un’estensione di Chrome, Data Selfie, per avere un piccolo esempio delle informazioni personali che il social network di Mark Zuckerberg conosce su di noi: le principali testate che leggiamo, il nostro orientamento politico e religioso; addirittura la nostra personalità, se siamo cioè un tipo più contemplativo o impulsivo, lavoratore indefesso o indolente, ecc. ecc.

È facile capire come mai uno strumento in grado di fornire dati così accurati stia rapidamente scalzando sondaggi e statistiche. Nell’epoca della post-verità, chi organizza una campagna elettorale sarà molto più interessato ad andare a caccia di tendenze, correlazioni e sentimenti emergenti, invece che affidarsi a una statica raffigurazione numerica della società.

 Nel 2014, Facebook rivelò di aver manipolato il newsfeed di quasi 700mila utenti per vedere in che modo queste modifiche influissero sugli stati d’animo degli utenti stessi

Ma se questi dati sono così precisi, in grado di fornire un quadro della popolazione più dettagliato, localizzato e in profondità, e se inoltre si adattano alla perfezione alla nostra epoca, allora qual è il problema? In verità, la questione Big Data presenta anche parecchi pericoli. Un assaggio se n’è avuto già nel 2014, quando Facebook rivelò di aver manipolato, per una sua ricerca, il newsfeed di quasi 700mila utenti per vedere in che modo queste modifiche influissero sugli stati d’animo degli utenti stessi. Un esperimento che sollevò un vespaio di critiche; con il risultato che, probabilmente, Facebook continua a condurre studi del genere guardandosi però bene dal renderli pubblici.

Oltre al problema etico di raccogliere dati sugli utenti attraverso la manipolazione volontaria della loro esperienza social, c’è una seconda questione che sorge: quanto possiamo fidarci delle analisi ottenute studiando i big data, se le azioni e lo stato d’animo degli utenti di Facebook e gli altri social network possono essere manipolati con un semplice cambio d’algoritmo? Infine, c’è la questione più politica: se la statistica è figlia dell’età della ragione e della sua volontà d’illuminare (per quanto possibile) la complessa realtà sociale, i big data si prestano a meraviglia al cavalcante populismo di oggi. Gli strateghi delle campagne elettorali, per esempio, possono creare profili psicologici di ogni singolo utente e di inviargli messaggi promozionali cuciti su misura.

Il potere di questa comunicazione l’ha mostrato perfettamente la campagna elettorale digitale di Donald Trump, progettata da Cambridge Analytica e in grado di inviare messaggi negativi su Hillary Clinton a tutti i democratici indecisi degli stati in bilico; di raccontare ai disoccupati della rust belt come Trump sia a favore del salvataggio delle fabbriche e, contemporaneamente, come sia invece un convinto sostenitore del laissez faire ai simpatizzanti del Tea Party. Grazie alla microtargettizzazione, i politici possono inviare messaggi tra loro contraddittori a fasce elettorali differenti; senza che nessuno se ne accorga (almeno finché non è troppo tardi).

Rispetto al passato, la situazione si è quindi ribaltata: se la statistica può essere usata per correggere delle sensazioni errate (com’è il caso dell’immigrazione che abbiamo visto all’inizio), nell’epoca dei big data – che, non va dimenticato, sono per la quasi totalità nelle mani di pochissimi colossi privati che li sfruttano a fini di lucro – le emozioni dettate “dalla pancia” non vengono più corrette dai dati, ma diventano a loro volta dei dati da sfruttare per ottenere il consenso; esacerbando il lato peggiore della (comunicazione) politica e mettendo ulteriormente a rischio la qualità delle nostre democrazie.

 

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