Il tema della post-verità è divenuto ormai un elemento centrale del dibattito politico e pubblico, di talkshow e discussioni digitali, in misura sempre crescente. E non è un caso.
Quella sulla post-verità è una questione figlia dei tempi e si lega alle tendenze di questo preciso momento storico.
Accade che qualunque notizia possa essere percepita come “verità”, nonostante sia smentita da fatti inconfutabili. Con un risultato: l’opinione pubblica appare disorientata, spaccata. La gente non sa più a cosa o a chi credere. Fino allo scorso decennio spettava alle scienze statistiche individuare fatti, numeri e tendenze sulla base di tecniche standardizzate la cui validità e credibilità era riconosciuta quasi universalmente.
La statistica nasce come strumento di comprensione della realtà, utilizzata tendenzialmente da governi e istituzioni. Nell’anno 1800 apriva a Parigi il primo ufficio statistico e, dall’Illuminismo in avanti, le statistiche hanno assunto un peso sempre maggiore nella sfera pubblica, fino a diventarne elemento imprescindibile. Basti pensare al PIL o ai dati sulla disoccupazione o l’immigrazione, usati dai governi per capire in che direzione si muove il paese, per influenzare l’agenda o il dibattito pubblico.
Questa funzione viene ora messa in dubbio, così come la credibilità di sondaggisti, esperti e statistici. Spesso oggetto degli attacchi delle forze populiste di tutto il mondo (si pensi a Donald Trump, benché esempi noti non manchino nemmeno in casa nostra), la statistica vive una fase di declino, di delegittimazione. In altri termini accade che studi scientifici o sociali vengano scavalcati da opinioni e pregiudizi totalmente scollegati dalla realtà, mossi da pretese strumentali e finalizzati al consenso elettorale.
Un recente articolo di The Guardian ha provato a inquadrare le principali tendenze che mettono oggi alla prova la validità e l’efficacia di dati e indicatori. Il declino del “potere statistico” può essere ascritto a 4 ragioni principali:
1. Cambiamenti socio-demografici
Il secolo scorso è stato caratterizzato da continui cambiamenti sociali, politici, culturali e demografici. La statistica ha dovuto fare i conti con l’emergere di identità meno stabili, difficilmente rappresentabili a livello di insieme, attraverso etichette standard. Si consideri poi il fenomeno della globalizzazione che in molti casi, nei paesi occidentali, ha contribuito ad alimentare diseguaglianze sociali, economiche e culturali, o il proliferare di nuove fonti d’informazione, più o meno attendibili, che si sono affermate proprio a scapito delle fonti più tradizionali, tra cui appunto la statistica.
2. La classificazioni tipiche della statistica non funzionano più
Una delle principali classificazioni è quella su base geografica che tende ad aggregare i dati a livello nazionale, come ad esempio il PIL. Tuttavia le medie nazionali, in quanto tali, producono generalizzazioni, mentre succede sempre più frequentemente che all’interno di una nazione vi siano zone più produttive e altre più svantaggiate. La fotografia offerta dal PIL non inquadra queste differenze. Un altro esempio di come certi indicatori possano risultare fuorvianti è dato dai numeri sulla disoccupazione. I calcoli statistici finiscono per considerare “occupati” anche lavoratori precari o addirittura, come nel caso italiano, considerano occupato chi nella settimana di riferimento dell’indagine ha lavorato almeno un’ora.
3. Le persone non vogliono più essere categorizzate, ma vogliono definire la propria identità
La fine delle ideologie, della società di massa ha aperto la strada a quella che il sociologo Zygmunt Bauman ha definito società “liquida”, caratterizzata da un individualismo sfrenato e dalla mancanza di punti di riferimento comuni. Le persone, oggi, negoziano quotidianamente la propria identità e non sono più disposte ad accettare le definizioni che arrivano dall’alto. In altri termini l’uomo del terzo millennio vuole definire se stesso e vuole farlo alle proprie condizioni, senza passare per l’intermediazione di questo o quell’esperto.
4. Emergere di nuove tendenze in termini di analisi dei dati: i big data
La digitalizzazione massiccia e crescente a cui stiamo assistendo ha fatto emergere nuove modalità, alternative, attraverso cui guardare e quantificare la società. Queste nuove tendenze prevedono che la raccolta dati avvenga in maniera automatica: le informazioni vengono tratte direttamente da quello che facciamo, da quel che compriamo, da come ci comportiamo navigando su internet. Tutte queste attività lasciano una traccia che viene colta, elaborata e immagazzinata in un database e successivamente interpretata da analisti con competenze diverse da quelle degli scienziati sociali più tradizionali. Non è più il ricercatore che indaga, ma le macchine. E ciò rappresenta una nuova dimensione della conoscenza.
All’orizzonte, dunque, pare delinearsi una sorta di società “post-statistica“, in cui il ruolo dei big data è sempre più rilevante. Anche ai fini politici. Nelle recenti elezioni Americane, Trump ha fatto grande ricorso a queste tecniche, appoggiandosi a Cambridge Analytica, una società inglese specializzata in data science, sondaggi e marketing digitale. Per data science si intende un’analisi combinata dei dati, attraverso un approccio scientifico, finalizzata all’elaborazione di modelli predittivi. Così durante la campagna americana, durante la quale la società inglese aveva una sede operativa in Texas, sono stati profilati circa 200 milioni di elettori americani, ricorrendo anche a tecniche di sentiment analysis, in grado di rilevare lo stato d’animo delle persone attraverso indicatori come l’uso delle parole sui social network. In questo modo è possibile, da un lato, analizzare e misurare il fascino emotivo di un candidato e, dall’altro, confezionare messaggi su misura per raggiungere gli elettori.
L’avvento di questo nuovo modello di società post-statistica apre il campo ad una serie di questioni che hanno una ricaduta diretta sulla democrazia. In primo luogo, bisogna tener presente che spesso le nuove modalità di raccolta dati indagano su soggetti che non sono coscienti di quel che sta succedendo, così come non sono chiare nemmeno le logiche e gli strumenti che guidano queste operazioni. E se il ruolo della statistica viene meno, a chi spetterà il compito di fotografare e inquadrare fatti, dati e tendenze? Di certo, le tecniche statistiche possono e devono essere adattate ai cambiamenti socio-politici in atto, pena il rischio di perder del tutto la loro funzione. Ma il punto fondamentale è un altro: se il ruolo delle scienze sociali verrà preso dalle nuove società d’analisi, spetterà a queste ultime il ruolo di produrre indicatori oggettivi e dati. Con la conseguenza che tutta una serie di informazioni, di modelli e riferimenti finirà in mano a privati, spesso mossi da esigenze commerciali e finanziarie, comunque altre rispetto a quelle del pubblico interesse. Quanto è democratica una società di questo tipo?
La risposta a queste domande rappresenta un passaggio chiave per il futuro delle democrazie.
Fonte: youtrend.it | Autore: Ruggiero Montenegro
