“A New Algorithmic Identity – Soft Biopolitics and the Modulation of Control”, John Cheney-Lippold – 2011, modifcato
Molta ricerca nel campo del marketing si concentra sull’identificazione della composizione di un pubblico di consumatori. In passato essi venivano discriminati in base ai dati censuari delle relative aree geografiche: i più ricchi vivevano in una certa zona, i più poveri in un’altra, e le aziende potevano offrire sconti differenziati in base alla classe sociale.
In seguito ci si è spostati da una categorizzazione demografica a una psicografica, in cui la popolazione viene divisa in cluster in base a pattern di consumo, in modo da poter mappare le abitudini di acquisto di ogni fascia della popolazione. Con lo spostamento online delle attività commerciali è stato possibile integrare questi cluster con analisi comportamentali svolte sulle query di ricerca.
I dati relativi ad acquisti e navigazione online sono diventati il modo attraverso cui chi si occupa di marketing interagisce con gli individui. Vengono costruiti dei “database di intenzioni” dove le informazioni sugli utenti vengono aggregate per predire le loro intenzioni di acquisto, così come tendenze generali su desideri o bisogni. Elementi comuni e schemi ricorrenti vengono identificati ed etichettati per permettere di mirare con precisione pubblicità, servizi e contenuti.
Grazie alla capacità dei computer di monitorare e registrare le attività online, le informazioni sui consumatori si sono finalmente liberate dai vincoli temporali dei dati censuari, ora possono fluttuare liberamente dentro un flusso di dati di navigazione raccolti in tempo reale, confrontabili con modelli comportamentali ed identitari esistenti, come genere o razza.
I contenuti possono essere suggeriti in base alla storia delle interazioni di un utente con il sistema, che vanno a compilarne una particolare identità. Identità che non assume più un significato rigido, ma che si configura come un modello comportamentale flessibile.
Man mano che nuovi dati su un certo utente vengono ricevuti e processati potrebbero andare a cambiare chi quell’utente viene creduto essere e quali contenuti potrebbe desiderare. In questa forma di categorizzazione i gruppi sono sempre mutabili, seguendo l’utente e suggerendo nuovi artefatti da visitare, vedere o consumare.
Il genere di uno stesso utente potrebbe passare da maschile a femminile se sufficienti informazioni, come l’aggiunta di siti web visitati, dovessero portare ad identificarlo statisticamente in modo diverso. Ci troviamo di fronte ad un meccanismo di feedback che si configura di fatto come una forma di controllo.
Possiamo intendere il controllo esercitato in questo modo sui soggetti come un meccanismo che apre o chiude specifiche condizioni di possibilità che un utente si trova presentate di fronte. Tale meccanismo è il processo di suggerimento. Definibile come l’apertura e la conseguente chiusura di un accesso condizionale, determinato da come l’utente è stato categorizzato online.
Anziché costruire la soggettività esclusivamente attraverso il potere disciplinare, questo approccio al potere permette di prefigurare come noi ci approcciamo, o persino parliamo, del mondo. Esso configura la vita modificando le sue condizioni di possibilità. Incentrata sul consumo e la ricerca di consumo, questa regolazione predice le nostre vite in quanto utenti, legando le potenziali alternative future alle nostre azioni passate.
Questa forma di categorizzazione fornisce una relazione elastica al potere; la capacità di suggerimento viene utilizzata per spingere utenti verso modelli normalizzati di comportamento e identità attraverso la costante ridefinizione delle categorie stesse. Se un certo insieme di categorie smette di regolare efficacemente, un altro insieme può rapidamente venire a sostituirlo, fornendo un’esperienza online fluida ma ancora capace di esercita una forza su come l’utente percepisce sé stesso.
È importante notare che l’anello di feedback esiste solo fin tanto che contribuisce al mantenimento della stabilità del sistema. Il processo di suggerimento funziona nella misura in cui l’inferenza algoritmica è in grado di categorizzare correttamente. Se un particolare suggerimento risulta errato, gli algoritmi sono programmati per riconoscere una misclassificazione e riassegnare una categoria d’identità in base al nuovo comportamento osservato.
Questo tipo di identificazione non crea le identità secondo un approccio essenzialista. Piuttosto, vediamo uno spostamento verso una definizione della categoria più flessibile e funzionale, una che de-essenzializza il genere dalla sua forma e determinazione corporea e sociale mentre lo ri-essenzializza come categoria statistica fondamentalmente orientata da indagini di marketing. Il genere diventa un vettore, un’associazione completamente digitale e matematica che definisce il significato di mascolinità, femminilità o qualsiasi altra cosa il mercato richieda.
Ovviamente, i preconcetti offline sul significato delle categorie vanno a formare le definizioni fondamentali che abbiamo di certi generi, razze e classi online. Nella maggior parte dei casi, i bias predeterminati sulla natura dell’identità di gruppo verranno mantenuti online. Ma la capacità della categorizzazione cibernetica di regolare il significato di certe categorie in base ad algoritmi segna un allontanamento dagli stereotipi offline verso la creazione di stereotipi statistici.
Piuttosto che mantenere una relazione particolare e concreta con la mascolinità nel mondo offline, una concezione cibernetica di mascolinità la posizionerebbe come una categoria modulante, basata su un vettore e composta da valutazioni statistiche che definiscono l’appartenenza ad un gruppo. Nuove informazioni possono venire alla luce all’interno di questo sistema algoritmico e l’algoritmo può di conseguenza cambiare sia il significato della categoria che gli ideali associati ad essa.
Queste categorizzazioni sono profondamente legate a ciò che le aziende reputano utile, cioè categorizzazioni derivate da ricerche di marketing (genere, età, reddito). Mentre dati i offline possono essere usati come supplemento a misure di inferenza algoritmica, lo spostamento verso categorie basate su vettori marca una separazione dal suo dominio normativo e una riassociazione della categoria in accordo con correlazioni statistiche.
La categoria del genere mantiene ancora la capacità di disciplinare e di fornire pubblicità e contenuti mirati in accordo con l’identità inferita, ma è anche incarnata in un nuovo e flessibile sistema di categorizzazione cibernetico. Anziché standard di mascolinità o femminilità che definiscono e disciplinano corpi in accordo con un ideale, standard di genere possono venire suggeriti in base alla sua presupposta identità digitale, da cui il successo dell’identificazione può essere misurato contando numeri di click, visualizzazioni di pagine e altri meccanismi di feedback.
La regolazione del genere come categoria diventa quindi completamente incorporata in una logica di consumo, con i comportamenti di una categoria definiti statisticamente attraverso un processo di feedback di acquisto e di ricerca che i reparti marketing hanno considerato monetizzabile per fini di identificazione e categorizzazione.
Il singolo soggetto è incapace di sperimentare realmente l’effetto degli algoritmi nel determinare la sua vita, perché essi raramente, o mai, gli comunicano direttamente. Piuttosto, esso viene visto da software e reti di sorveglianza in quanto membro di categorie.
Ci siamo allontanati dall’attenzione liberale sull’individuo verso forme strutturanti di suggerimento all’opera ogni volta che un utente visita una pagina web. Tale ubiquità mostra una capacità di utilizzare tecnologie di sorveglianza per raccogliere dati sia su singoli sia su popolazioni in generale.
Ma questa ubiquità deve tenere conto di una prospettiva che, in opposizione a un determinismo tecnologico, consideri anche la possibilità dei fallimenti della tecnologia. Le tecniche di sorveglianza non funzionano sempre come previsto e abbiamo visto con le CCTV che la capacità di una tecnologia non va di pari passo con l’abilità umana di utilizzarla pienamente.
Il controllo non è mai completo, così come nemmeno la nostra libertà. In questo momento, le compagnie di analisi web hanno reso quasi impossibile non essere incorporati in qualche rete di sorveglianza. Siamo sempre in qualche grado vulnerabili al loro sguardo. Ma la vulnerabilità, il punto di partenza da cui definiamo la libertà nel senso liberale più classico, non deve essere vista come una revoca della nostra autonomia o un soffocamento dell’individuo da parte dei meccanismi di controllo.