By John Edward Terrell, Termeh Shafie and Mark Golitko.
Scientific American, Dec 12, 2014.
Photograph by Mario Tama | Getty
L’attenzione ai social networks e la loro rilevanza mediatica è quasi esclusivamente rivolta da una parte alle società che hanno creato e gestiscono i siti, d’altra parte a determinati utilizzatori o gruppi di utilizzatori (pagine/tweet o altro). In casi particolarmente eclatanti, è stata notata la crescita molto rapida e/o molto diffusa di certi utilizzatori singoli o di certi gruppi, con una notevole varietà che spazia dal gossip al terrorismo.
Solo recentemente sono stati portati a termine alcuni (pochi) studi indipendenti nei quali si descrive l’evoluzione – il “ciclo di vita” (life cycle) – di pagine/tweet singoli e gruppi di utilizzatori che nascono dalle interazioni e vivono con queste su alcuni social networks, principalmente Facebook, Twitter e YouTube (ma anche WhatsApp e altre app quali FaceTime).
Qui di seguito descriverò alcune delle caratteristiche di ordine generale relative al “ciclo di vita” e fornirò un esempio molto recente riassumendo lo studio di Zeynep Tufekci.
Gli studi sul “ciclo di vita” sono di fondamentale importanza, e sono svolti in modo quasi completamente automatico, all’interno delle società che hanno creato e gestiscono i social networks; vengono sviluppati con metodologie e strumenti complessi tanto di tipo descrittivo che predittivo. Se gli strumenti descrittivi permettono una visione dello stato delle interrelazioni, delle direzioni e intensità di queste, quelli predittivi forniscono, tra l’altro, gli elementi che, analizzati con tecnologie di big data, stanno alla base dei processi di espansione delle revenues e di decisioni strategiche. (1)
Il detentore dell’algoritmo ha costruito la gabbia all’interno della quale possono avvenire le interazioni: queste sono soggette a una certa procedura o procedure (nel senso informatico del termine), che include, sotto l’interfaccia, non solo il funzionamento/esecuzione delle azioni dell’utilizzatore che divengono interazioni, ma anche i controlli. Su questi siti social, la relazione tra forma e contenuto è definita in modo completo e univoco dall’algoritmo: i contenuti della “pagina” personale dell’utilizzatore sono costruibili soltanto secondo procedure e all’interno di modalità e limiti prestabiliti.
Le società detentrici dell’algoritmo da una parte posseggono in qualsiasi istante la totalità dei dati, d’altra parte sono dotate della potenza di calcolo necessaria per l’esecuzione dei controlli.
In altri termini, il controllo continuo, in tempo quasi reale, di come evolvono tutte le pagine/tweet è necessario per diverse finalità: brevemente e senza pretesa di essere esaustivo, alcune sono di tipo commerciale, legate alle profilazioni e alle revenues; altre servono a verifiche interne sui servizi offerti e/o in progettazione; altre riguardano safety&security; altre ancora possono avere rilevanza che si può definire “politica”.
Effettuare studi dinamici su pagine/tweet e gruppi di utilizzatori dall’esterno delle società detentrici obbliga a utilizzare procedure analitiche senza accesso alla totalità dei dati; in queste condizioni è assai difficile definire un “campione” poiché non è disponibile nessun dato scientificamente affidabile (pubblico) sulla “popolazione”, non solo dei numeri totali, ma dati per es. sulla composizione socio-economico-demografica e dei flussi d’interazione. Solo mediante l’ausilio di metodologie molto sofisticate si possono effettuare studi dinamici sull’evoluzione di pagine/tweet/gruppi di utilizzatori, ma il margine d’incertezza e di errore è assai difficile da valutare.
Per queste ragioni, non solo vi sono poche pubblicazioni scientifiche sul “ciclo di vita” (life cycle) di pagine/tweet singoli e gruppi di utilizzatori e sulle tipologie d’interazioni, ma un numero ancora più esiguo è di tipo quantitativo. Se in ambito accademico sono state pubblicate relativamente poche ricerche dinamiche sull’evoluzione dei “siti” dei social networks, le metodologie sono espresse chiaramente.
Vi sono società specializzate in questo tipo di analisi che vendono i risultati delle ricerche in diversi settori di mercato; tuttavia va sottolineato che molto spesso nascondono ai clienti le reali incertezze relative ai dati che forniscono.
È necessario notare come non vi sia ancora una “storicità” delle ricerche sufficientemente probante per poter ottenere un quadro accettabile per quel che concerne, per es., la percentuale di pagine che muoiono dopo diverse durate di attività, come cresce e si evolve il numero di “friends”, le polarizzazioni, il cross-page hopping, le interazioni tra gruppi, senza menzionare la classificazione dei contenuti, che è d’importanza fondamentale per poter descrivere alcuni aspetti centrali dei mutamenti culturali in corso.
Un filone di studi quantitativi e qualitativi (di alta qualità scientifica) assai produttivo è basato sull’utilizzo combinato della teoria dei grafi, dell’algebra delle matrici, della teoria dei processi stocastici e della teoria dei giochi, che permette, con costi di calcolo molto contenuti, di combinare descrizione di stato e predittività per simulare diversi outcomes delle interazioni: probabilmente è la metodologia che offre la possibilità più concreta di prevedere possibili evoluzioni dalla nascita alla morte (sparizione) di una pagina/tweet/gruppo.
Tra l’altro, mediante l’utilizzo di questi strumenti è possibile prevedere se, sotto determinate condizioni, vengono raggiunte e mantenute situazioni di equilibrio nel ciclo di vita (per es. stabilità nella composizione dei partecipanti entro certi limiti di variabilità, nei flussi delle interazioni, ecc.) (1).
Le situazioni di equilibrio possono riguardare i flussi d’interazione ed essere collegate ai contenuti: in questo caso si potranno ottenere informazioni di “orientamento”, cioè si potrà iniziare a stimare per es. come si organizzano le expectations dei partecipanti, come si risolvono situazioni di dissonanza cognitiva, e si possono estrapolare elementi per approfondire, con analisi successive, questioni legate, tra l’altro, a leadership e gruppi formali e informali, rilevanti in diversi ambiti della ricerca sociologica, antropologica, psico-sociologica, ma anche per es. bio-evolutiva.
Un’altra area di studi particolarmente promettente è basata sullo studio di “comportamenti simili/uguali” contestualizzati nel tempo, spazio e ambito sociale: eigenbehaviors. In generale, per l’utilizzo di queste metodologie non servono molti dati e le stime dell’evoluzione risultano molto più accurate rispetto a metodologie basate su sistemi di campionatura tradizionali (2). Queste metodologie sono ancora poco note, soprattutto negli ambiti accademici italiani delle scienze sociali.
Una terza area di studi è basata su varie tecnologie di Intelligenza Artificiale, che però richiede potenza di calcolo e quindi costi elevati, che limita, o addirittura esclude molte possibilità di ricerca.
Infine, è possibile integrare a vari livelli i risultati delle ricerche ottenuti mediante l’utilizzo delle diverse metodologie ricordate qui sopra, con due finalità principali: la prima è il controllo incrociato dei risultati, ottenuti mediante percorsi diversi e indipendenti, per validazione dei risultati stessi, che è di grande importanza dato il livello d’incertezza che può inficiare l‘intero processo di ricerca; la seconda è di effettuare un’analisi di secondo livello, mediante tecnologie di big data, che permetteranno, tra l’altro, di far emergere in modo automatico priorità e rankings nei sistemi di interazioni e nell’analisi dei contenuti.
Gli studi sul ciclo di vita non sono rivolti soltanto all’aspetto temporale; includono numerose variabili che, in diversi modi, riguardano al tempo stesso stato e cambiamento nella società: mediante lo scandaglio e l’analisi delle “conversazioni” che si sviluppano sulle pagine/tweet è possibile raccogliere informazioni molto dettagliate, in tempi molto brevi, che non è assolutamente possibile ottenere mediante l’utilizzo degli strumenti tradizionali d’indagine delle scienze sociali; anche se i dati non sono assoluti, come quelli in possesso di Facebook, Twitter, YouTube e di altre società detentrici degli algoritmi, le metodologie descrittive e predittive ricordate sopra sono molto più adatte al contesto proprio dei social networks e garantiscono alti gradi di affidabilità e forte riduzione dei margini d’errore.
Un aspetto complementare a quanto scritto sopra, riguardante l’evoluzione delle interazioni in ambito social networks, viene proposto dagli studi della sociologa americana Dr. Zeynep Tufekci.
Nata a Istanbul, si è laureata in sociologia alla Istanbul University e in Computer Science alla Bosphorus University, con M.A. e Ph.D. all’Università del Texas a Austin. Attualmente è Associate Professor alla School of Information and Library Sciences e Adjunct Professor al Dipartimento di Sociologia, University of North Carolina a Chapel Hill. È Faculty Associate allo Harvard Berkman Center for Internet and Society (uno dei più importanti centri mondiali di ricerca su Internet e Società, con Oxford Internet Institute, Balliol College, Oxford University) ed è stata Fellow al Center for Information Technology Policy, Princeton University. Inoltre è Contributing Opinion Writer per il New York Times.
Dr. Tufekci scrive che i suoi interessi principali riguardano gli impatti della tecnologia sulla società, privacy & surveillance, le ineguaglianze, metodologie di ricerca e sistemi complessi.
Il 16 maggio 2017 è stato pubblicato il suo scritto più recente: Twitter and Teargas: The Power and Fragility of Networked Protest, per i tipi di Yale University Press.
L’argomento principale del libro è di raccontare, descrivere in che modo i social networks hanno dato potere e senso di legittimazione alle proteste di massa, ma al tempo stesso le hanno rese più fragili; si tratta di un’inchiesta in prima persona e di un’analisi incisiva delle forme moderne di protesta, che rivelano i maggiori punti di forza e le sfide dei movimenti sociali nati con e sostenuti dall’esistenza di Internet.
Dr. Tufekci descrive in dettaglio il fallito colpo di stato in Turchia del 15-16 luglio 2016; le azioni di Occupy Wall Street (OWS), denominazione del movimento di protesta iniziato il 17 settembre 2011 a Zuccotti Park, nel distretto di Wall Street; l’occupazione di Tahrir Square a Il Cairo, che vide le prime manifestazioni il 25 gennaio 2011.
Per capire questi avvenimenti e i loro sviluppi, fino alla loro conclusione (ciclo di vita), è necessario comprendere dapprima il potere, gli elementi compositivi di forza e debolezza relativi all’utilizzo di nuove tecnologie per mobilitare grandi numeri di persone.
In un’intervista rilasciata a Tom Simonite, pubblicata su MIT Technology Review del 10 maggio 2017 (3), Dr. Tufekci descrive come certe tipologie di utilizzo dei social networks e dei cellulari possono contribuire a canalizzare l’indignazione verso forme d’azione in movimenti di protesta, quali le Primavere Arabe del 2011 e la Women’s March a Washington del 17 gennaio 2017 (4).
Ma dall’esperienza diretta, sul campo, Dr. Tufekci riferisce che, dopo aver passato molto tempo con partecipanti “digitali” (digitally enabled) alle manifestazioni di protesta, si deve prendere in considerazione il fatto che il potere ottenuto mediante l’utilizzo di Internet può anche rendere i movimenti più fragili.
Il libro è uno dei primi – e pochissimi – studi che riportano in modo accessibile e intenso le traiettorie variegate delle moderne forme di protesta: come si formano, come operano in modo diverso rispetto a passate forme di protesta, e perché incontrano difficoltà a prolungare nel tempo il loro ciclo di vita con la finalità di raggiungere gli obiettivi di cambiamento a lungo termine.
Seguendo metodologie di tipo qualitativo di “osservatore informato”, in possesso di un forte bagaglio scientifico multidisciplinare, “Twitter and Teargas” è una descrizione di come si formano, evolvono e muoiono su Internet pagine/tweet/utilizzatori/gruppi. La distanza dalle forme di protesta dell’era pre-social networks non potrebbe essere più stridente.
L’autrice riporta elementi dalle esperienze dirette combinando interviste sul campo con analisi man mano più precise. Descrive come la telefonia mobile e poi Internet contribuirono allo sviluppo dei movimenti Zapatisti in Messico dal 1994 in poi; la necessità di disporre di utilizzatori di Twitter lontani dall’azione per organizzare i rifornimenti di medicinali e attrezzature sanitarie durante la Primavera Araba; il rifiuto di ricorrere a megafoni nelle manifestazioni di Occupy Wall Street a New York; e l’effetto di presa di potere mediante l’utilizzo di gas lacrimogeno a Gezi Park a Istanbul.
Oltre ai movimenti ed eventi citati dall’autrice, possiamo ricordare Indignados in Spagna, Syntagma Square a Atene e #Euromaidan in Ucraina.
Photograph by Baruk Kara / Getty Images
Con l’organizzazione di questi dettagli Dr. Tufekci investiga in modo serrato autorità, tecnologia e cultura; al tempo stesso propone una visione e un’analisi molto innovativa del futuro della governance.
Riporto qui di seguito alcuni paragrafi dell’intervista di Tom Simonite (3).
TS: In qual modo Internet ha cambiato le proteste?
ZT: Guardando le immagini della Marcia su Washington del 1963, è ben visibile la forza dell’organizzazione del movimento dei Diritti Civili (Civil Rights Movement), lo sforzo e la disciplina che furono necessarie per radunare quel numero di partecipanti. Anche alla recente Women’s March a Washington (17 gennaio 2017 – ndr) vi fu ampia partecipazione, ma era solo il primo passo di un movimento potenziale, non l’apice di un decennio di lavoro. Senza aver a disposizione Twitter o fogli Excel per gestire la logistica, era stato fondamentale costruire una grande forza organizzativa. Se si vuole essere una minaccia credibile nei confronti dei poteri, occorre costruire quella forza per poterla mostrare.
TS: Questo ha limitato la portata dei movimenti di protesta?
ZT: Si può vedere chiaramente una specie di blocco tattico. I partecipanti si fermano alla prima cosa che ha funzionato e non sono in grado di intraprendere il passo successivo perché non posseggono alcuna infrastruttura che permetta un processo di decision-making collettivo.
TS: Si potrebbe dire che i social networks hanno portato miglioramenti alla politica?
ZT: il movimento Occupy Wall Street si è bloccato quando i partecipanti furono espulsi da Zuccotti Park (15 novembre 2011 – ndr) perché non avevano costruito alcun metodo funzionale e applicabile per prendere decisioni. Non intendo minimizzare la repressione cui dovette far fronte il movimento della Primavera Araba in Egitto, ma non fu mai in grado di immaginare e implementare tattiche alternative per fare cose diverse – e forse non ne hanno mai avuto la possibilità. Vi fu un’elezione; i partecipanti al movimento non raggiunsero alcun accordo se prender parte attivamente alle elezioni o boicottarle; invece insistettero a provare a tornare a Tahrir Square: in termini tattici, erano congelati sul posto. La tecnologia permette di accumulare grandi numeri senza leadership, ma non fornisce affatto tutto il potere che gli utilizzatori sperano di ottenere.
TS: Con quali modalità i governi respingono le proteste legate ai social networks? Stanno espandendo la censura?
ZT: Noi tendiamo a pensare alla censura come diniego dell’informazione al pubblico, ma questo è un modo molto limitato, da XX secolo, di considerarla. Io penso alla censura come diniego di attenzione con l’utilizzo di molti strumenti. Di questi tempi è incredibilmente difficile bloccare l’informazione. Anche in paesi nei quali la censura è molto forte e diffusa la gente trova modi di eluderla e aggirarla. Invece non abbiamo strumenti validi per contrastare disinformazione e cattiva informazione, cioè contrastare il porre in dubbio la credibilità dell’informazione o l’utilizzo di distrazioni. Per esempio, il governo della Cina è molto efficace nel capire come può confondere o distrarre le persone mediante l’utilizzo d’informazioni alternative diffuse sui social media, fino a paralizzare la gente, che non è più in grado di distinguere ciò che è vero da ciò che è falso, e abbandona la partita.
TS: L’organizzazione delle proteste è solo uno dei modi con cui i social media sono arrivati ad includere molte altre attività, oltre quelle legate a varie forme di socializzazione. In che modo società come Facebook e Twitter si stanno adattando al loro ruolo, ormai centrale, nelle attuali forme di attivismo, terrorismo, attività criminali?
ZT: Posso capire come queste questioni siano difficili per le società; in un certo modo, ne siamo tutti coinvolti. Ma ritengo che dovrebbero agire in modo molto, molto più deciso e forte. È come se emettessero moneta e la spendessero tutta per gli ingegneri; dovrebbero assumere una grande quantità di persone per studiare cos’è in realtà il loro prodotto e quali sono gli effetti che ne derivano.
Facebook ha annunciato che sta assumendo 3.000 persone per verificare i video postati sulla propria piattaforma: è un numero ridicolmente basso rispetto alla loro base di circa due miliardi di utilizzatori. Non si stanno assumendo le loro responsabilità in modo sufficientemente serio, poiché sono una delle più grandi società al mondo: questi sono “i freni e le cinture di sicurezza” che sono necessari per il loro prodotto, non debbono essere una specie di afterthougth.
Si può notare che Dr. Tufekci non menziona infiltrati e/o sabotatori, che sicuramente erano presenti in tutti gli esempi di manifestazioni presi in considerazione. Lo stesso si può dire per la raccolta di dati da parte delle varie polizie, FBI e altre agenzie. L’incrocio tra utilizzo dei social networks da parte dei manifestanti e controllo da parte delle agenzie è un aspetto sul quale esistono studi interni effettuati dalle agenzie e dalle società Facebook Twitter YouTube, che non sono mai stati resi pubblici, neppure parzialmente, mentre all’esterno è reperibile su tutti i media soltanto un ampio numero di elementi che sono solo espressione di sospetti e opinioni. Non ci sono dati concreti, verificabili, di dominio pubblico.
Questo elemento rafforza la necessità espressa all’inizio di poter effettuare studi numerosi e approfonditi da parte di entità accademiche e indipendenti al fine di mappare con alti livelli di affidabilità il perimetro d’azione degli algoritmi, oggi dominanti e monopolistici, di Facebook, Twitter e Google.
Cesare Massarenti 2014
D’altra parte, a mio avviso, quanto scrive Dr. Tufekci nel suo libro è un allarmante indicatore di come in molti settori delle ricerche sociali, in generale in Europa e specialmente in Italia, nel mondo accademico sia mancata la dovuta attenzione a questi eventi (per es. cambiamenti profondi nei comportamenti) e non siano state prese in considerazione e adottate metodologie adatte al contesto per studiarli in modo adeguato.
Ritengo che, anche solo prendendo in considerazione aspetti di ordine demografico (numero ed età delle persone attive sui social networks) e d’impatto economico (diretto, ma soprattutto indiretto), in mancanza di studi accademici di lunga durata su questi argomenti effettuati in numerosi paesi, mentre attualmente sono quasi tutti riconducibili a pochi dipartimenti di grandi università americane, interi settori della sociologia, della psico-sociologia e dell’antropologia – delle scienze sociali e cognitive in generale – si troveranno sempre più emarginati ed esclusi dal poter avere una qualsiasi influenza sul futuro delle ricerche in ambito sociale e politico. La loro capacità di analisi degli eventi sarà assai limitata e la predittività praticamente nulla.
NOTE
(1) – Gli studi sul “ciclo di vita” sono svolti in modo quasi completamente automatico, all’interno delle società che hanno creato e gestiscono i social networks; vengono sviluppati con metodologie e strumenti complessi tanto di tipo descrittivo
. mappature delle interazioni e loro relative direzioni e intensità mediante la teoria dei grafi
. applicazioni dell’algebra delle matrici, utilizzata per es. anche in PageRank di Google, per avere una visione compatta delle interazioni e le percentuali proprie di ciascun attore/partecipante in relazione agli attori/partecipanti alla propria pagina/hashtag
che predittivo
. teoria e applicazioni di eigenbehavior (v. NOTA 2)
. processi stocastici, per analizzare l’evoluzione nel tempo delle interazioni e ricercare eventuali situazioni di equilibrio nel tempo e nello spazio
. probabilità Bayesiane, soprattutto per l’analisi delle expectations
. diversi ambiti della teoria dei giochi.
Recentemente si sono aggiunti strumenti di analisi derivati dalla teoria dell’incertezza.
(2) – Alex Pentland e Nathan E. Eagle “Eigenbehaviors: Identifying Structure in Routine”, Behavioral Ecology and Sociobiology 63(7), May 2009; oppure il numero speciale di Constructivist Foundations, che sarà pubblicato in luglio 2017.
(3) – https://www.technologyreview.com/s/607819/why-so-many-web-fueled-protest-movements-hit-a-wall/
(4) – https://www.womensmarch.com/
Alcuni Articoli di Dr. EYNEP TUFEKCI
– Does a Protest’s Size Matter?
Zeynep Tufekci – NYT, Jan. 27, 2017
https://www.nytimes.com/2017/01/27/opinion/does-a-protests-size-matter.html?rref=collection%2Fcolumn%2Fzeynep-tufekci&action=click&contentCollection=%E2%80%A6
– How the Internet Saved Turkey’s Internet-Hating President
Zeynep Tufekci – NYT, July 18, 2016
https://www.nytimes.com/2016/07/20/opinion/how-the-internet-saved-turkeys-internet-hating-president.html?rref=collection%2Fcolumn%2Fzeynep-tufekci&act%E2%80%A6
– The Real Bias Built In at Facebook. FACEBOOK is biased. That’s true. But not in the way conservative critics say it is.
Zeynep Tufekci – NYT, May 19, 2016
https://www.nytimes.com/2016/05/19/opinion/the-real-bias-built-in-at-facebook.html?rref=collection%2Fcolumn%2Fzeynep-tufekci&action=click&contentColle%E2%80%A6
– Capabilities of Movements and Affordances of Digital Media: Paradoxes of
Empowerment
Zeynep Tufekci – DML Central, Thursday, January 09, 2014
https://dmlcentral.net/capabilities-of-movements-and-affordances-of-digital-media-paradoxes-of-empowerment/
– Pepper Spray and Penguins: Analysis of Turkey’s Social Media-fueled Gezi Protests
Zeynep Tufekci – NYT, Oct 03 2013
https://dmlcentral.net/pepper-spray-and-penguins-analysis-of-turkey-s-social-media-fueled-gezi-protests/
– Networked Politics from Tahrir to Taksim: Is there a Social Media-fueled Protest
Style?
Zeynep Tufekci – DML Central, Monday, June 03, 2013
https://dmlcentral.net/networked-politics-from-tahrir-to-taksim-is-there-a-social-media-fueled-protest-style/
