La politica come matematica applicata (Par. 18)
(Febbraio 2013. Nascita del populismo digitale) - Scarica o leggi online l'intero saggio in PDF
A questo punto il puzzle si va ricomponendo. Ogni singolo pezzo d’informazione collezionata viene processato. Dopo il processo avviene la profilatura. Alla profilatura segue il modello-pattern e la successiva classificazione in cluster o raggruppamento omogeneo. Dalla forma elettronica datificata viene estratta nuova informazione che va a costituire un nuovo sapere. Questi dark data non sono disponibili al pubblico, all’utente-elettore che li ha forniti obtorto collo grazie al patto economico “razionale” stabilito: accesso gratuito all’informazione via Internet contro rilascio gratuito di user data e user behaviour. I dark data possono dunque essere ceduti all’industria pubblicitaria - come nel caso eclatante di Google - e quindi genericamente all’industria per ricavarne introiti, o essere distribuiti a varie agenzie governative ed extra governative per supposte ragioni di sicurezza, vedi il caso PRISM/NSA/Snowden. Oppure, come nel nostro esempio, possono formare la base, il rank and file, di qualsiasi movimento politico che si basi su Internet e sulle culture di rete. Data is data ma, va da sè, migliori sono i dati, migliori sono le analisi, migliori sono i risultati. Come nel caso di Google, migliori sono le sue capacità come motore di ricerca, migliori le sue risposte e maggiori le gratificazioni per gli utenti. Perchè un certo utente-elettore sceglie un determinato partito? Perchè un certo utente-elettore si sente più empatico con alcuni argomenti piuttosto che con altri? Quali sono le sue inclinazioni personali? Si riesce a delineare un profilo sempre più taylorizzato di questo utente-elettore?
Painting: Stelios Faitakis
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