Gerry Mandering
E mentre davanti alle telecamere assiepate dentro le aule della commissione senatoriale del Congresso degli Stati Uniti si consuma la caccia all’untore per individuare il capro espiatorio della querelle facebook/cambridge analytica… Diffidare sempre di chi promuove la caccia serrata contro qualcuno o qualcosa, normalmente non ha a cuore la verità e nemmeno la giustizia. Noi vorremmo provare ad aggiungere qualche tassello alla vicenda. Poche nuove tessere per disegnare particolari nuovi di un caso che magari perderà anche presto gli onori delle cronache (???) ma che segnerà per sempre il proseguo del cammino di tutti noi dentro la cosiddetta “rivoluzione digitale” che forse sarebbe il caso di cominciare a chiamare vita (senza aggiungere alcun aggettivo qualificativo).
Chi è il signore del titolo? Non di signore trattasi bensì di sistema. Un “aggeggio” per dirla alla toscana realizzato da un deputato americano all’inizio dell’800, quindi 2 secoletti fa, anno più anno meno; per blindare il suo collegio elettorale e conseguentemente riuscire a vincere le elezioni con una certa facilità. Il sistema Gerry Mandering -lo abbiamo scritto così per scherzarci un poco sopra – prende dunque il nome dall’uomo politico americano Gerry Elbridge e dalla pelle della salamandra: Mandering. Come potete vedere dalla foto di apertura del nostro post il mantello della bestiolina è parecchio arzigogolato.
Mister Elbridge ispirato dalla salamandra, sapendo che, all’interno di una certa regione (dipartimento o stato) potessero esserci parti della popolazione ben localizzabili favorevoli ad un certo partito o ad un certo uomo politico – giovani/vecchi, ricchi/poveri, centro/periferia – con questo sistema disegnò un nuovo collegio elettorale che aveva confini particolarmente tortuosi (come il disegno della pelle della salamandra), includendo quelle parti della popolazione a lui favorevoli ed escludendo quelli sfavorevoli, garantedosi così una più facile elezione. Va da sè che un collegio disegnato a misura di candidato difficilmente avrebbe tradito nel buio del seggio. Non a caso da quegli anni lontani il sistema Mandering continua ad essere utilizzato elezione dopo elezione in molti Paesi del mondo non solo negli States. 
Se al sistema in oggetto aggiungiamo poi la potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale, la mole gigantesca di dati degli aventi diritto (vedi appunto la querelle facebook/cambridge analytica, ma anche molte altre elezioni in giro per il pianeta, Italia compresa) e la conseguente profilazione avanzata di tali dati eseguita dai moderni analisti informatici la frittata, o meglio il gioco è fatto!
“Facebook Could Decide an Election Without Anyone Ever Finding Out”
“Facebook potrebbe decidere un’elezione senza che nessuno lo scopra mai”
Così titolava in epoca non sospetta, il 2014, un suo pezzo il professor Jonathan Zittrain in cui studiava proprio la possibilità della realizzazione di un gerrymanderig digitale:
” Il gerrymandering digitale accade quando un sito web distribuisce informazione in modi che siano al servizio della propria agenda ideologica. Questo è possibile con ogni servizio che personalizzi ciò che vedono gli utenti e l’ordine in cui lo vedono, ed è progressivamente sempre più semplice da attuare.
Ci sono molte ragioni per considerare il gerrymandering digitale come un esercizio così tossico che nessuna compagnia retta possa tentarlo. Ma nessuna di queste aziende promette effettivamente la neutralità nei suoi algoritmi proprietari.
Una società di social media o di ricerca che voglia fare il passo successivo e tentare di creare un risultato favorevole in un’elezione avrebbe certamente i mezzi”.
Il rischio, e a questo punto dopo lo scoppio dello scandalo facebook/cambridge analytica, anche i fatti raccontano, è che ci sia una possibile ingerenza forte, una pesante influenza delle OTT sulle nostra scelte. Posto che, come abbiamo ribadito in altri post sul tema, lo scandalo a nostro parere non sta tanto nella fuga dei dati; anche perchè quei dati li diamo noi in modo consapevole ( quando apriamo un account su un qualsiasi social firmiamo un contratto); qualche scricchiolio potrebbe arrivare dal fatto che quei dati che noi distribuiamo a destra e a manca forse non dovrebbero essere commercializzati? Ma il grosso del problema, a nostro avviso, continua ad essere nella manipolazione evoluta di quei dati per la formazione del consenso.
Proviamo ad aggiungere altri tasselli. Le tecniche che utilizzano gli analisti di società come cambridge analytica sono mutuate da una scienza che si chiama psicometria. Anche in questo caso niente di nuovo sotto il sole. Sono tecniche largamente in uso nella psicologia e nel marketing da decine di anni.
La psicometria si insegna all’università anche in quella italiana. Altra cosa però è quando queste tecniche, dalla pubblicità e il marketing slittano verso la formazione del consenso, verso la costruzione dell’opinione pubblica. Qualcuno si opporrà sollevando il problema che la propaganda è da sempre una delle strategie in uso per la formazione del consenso in politica. Vero, ma è la trasparenza a mancare. Se io spendo milioni per costruire una campagna pubblicitaria a supporto della mia candidatura politica, anche millantando nei miei messaggi traguardi che forse non raggiungerò mai nella realtà, faccio un lavoro non proprio esemplare ma tutto sommato agisco alla luce del sole.
Se invece questa stessa propaganda, realizzata magari anche spacciando notizie false, o meglio ancora verosimili, e non vere; la realizzo inviando decine o centinaia di messaggi al giorno in automatico (grazie ai bot) sull’account social di ciascuno degli 87 milioni di elettori americani di cui conosco alla perfezione tutte le informazioni anche le più intime? E le conosco, queste informazioni, grazie alla vendita dei dati realizzata dal mio social preferito a vantaggio degli specialisti dell’agenzia di web marketing di turno? E l’ elettorato che raggiungo capillarmente, grazie al gerrymanderig, è già il migliore fra tutti quelli possibili per agevolare la mia elezione?
Il professor Michal Kosinski, pioniere dell’approccio che combina psicometria e big data prima a Cambridge e oggi a Stanford. Al termine di una massiccia campagna di raccolta dati su facebook, dopo aver sviluppato un modello matematico che individuava correlazioni tra le caratteristiche, era riuscito a dimostrare di essere in grado, a partire da 10 like, di predire alcuni comportamenti di una persona meglio dei suoi colleghi, con 70 like meglio degli amici, con 150 like dei genitori e con 300 like della compagna.
Il punto di forza di società come cambridge analytica è aver aggiunto una profilazione psicologica di massa. Con la collaborazione delle OTT le società di analisi sono in grado di realizzare gigantesche banche dati su milioni di utenti, di ognuno dei quali possiedono anche quattro-cinquemila diversi rilevamenti. La personalità degli utenti può essere desunta dal loro comportamento online, soprattutto sui social network. Per farlo, i ricercatori usano un test standardizzato su cinque fattori, per misurare la prevalenza dei tratti di apertura, coscienziosità, estroversione, gradevolezza verso il prossimo e nevroticismo che formano l’acronimo Ocean.