Ma la condivisione del sapere non si esprime solo nel mondo virtuale e può, per esempio, applicarsi alla coprogettazione urbanistica: Anne Hidalgo, sindaca di Parigi, si appella all’intelligenza collettiva per progettare una città che sia juste, progressiste et durable.

Può trattarsi di mettere a frutto (o, in certi casi, di sfruttare) le risorse collettive. Oppure – e questo è un secondo caso – di mettere quelle risorse in comune. O, infine, di favorire la partecipazione dei cittadini.

Già da qualche anno esistono siti come Quora, dove i cittadini possono pubblicare domande e risposte su qualsiasi tema, o come Global Pulse, il sito delle Nazioni Unite per l’analisi dei big data riguardanti il benessere delle popolazioni, e il loro impiego per progettare piani di sviluppo più efficaci.

C’è Fold-it: un videogioco messo a punto dall’università di Washington, il cui scopo è trovare modi efficaci per “ripiegare le proteine” e dare una mano agli scienziati che inventano nuovi farmaci. C’è Nature’s notebook, che chiede di tenere sotto controllo il cambiamento climatico osservando piante e animali. Lo trovate, insieme a molti altri siti di analoga impostazione, sulla piattaforma di scienza condivisa (citizen science) Scistarter.

Ma esistono anche fenomeni di microlavoro (a fronte di microcompensi) com’è, per esempio, Mechanical Turk, la piattaforma di elaborazione dati lanciata da Amazon nel 2005. Se volete sapere meglio di che si tratta, leggete questo articolo.

Ogni volta che il compito è proposto da un’organizzazione centrale, che poi riserva a se stessa la sintesi dei contributi, allora abbiamo un’estrazione di valore dalla rete. È capitalismo cognitivo: digital labour (attenzione: è lavoro digitale anche l’interazione attraverso i social media).

Non a caso il ministero del lavoro francese sta pensando a come questo tipo di attività possa essere regolata all’interno della legislazione sul lavoro.

Una prospettiva opposta è quella dei knowledge commons (informazioni e dati gestite da comunità di utenti) e riguarda le piattaforme per l’organizzazione di conoscenze che poi vengono integralmente redistribuite e messe in comune. È il caso del Debian project, un sistema democratico e volontario di progettazione di software che si è addirittura dotato di una propria costituzione, o di GitHub, un popolare deposito di centinaia di migliaia di linee di codice open source.

Open Street Map organizza sessioni di mappatura collettiva, integrando fisicità e mondo virtuale (c’è anche una comunità italiana). In collaborazione con Medici senza frontiere e la Croce rossa sta, però, anche mappando le zone a rischio, in modo da raccogliere, a partire dalle immagini satellitari, dati utili a proteggere le popolazioni più vulnerabili.

Uno degli ambiti di condivisione più importanti riguarda la salute: RareConnect mette in contatto in tutto il mondo pazienti che hanno malattie rare, e permette di condividere storie, informazioni e discussioni, integrando conoscenze scientifiche ed esperienze dei pazienti. Sul melanoma c’è Melanoma patient network Europe. Invece Reg4all tratta di malattie genetiche e permette di condividere informazioni sulla propria salute con i ricercatori.

Un terzo importante campo di applicazione riguarda la partecipazione dei cittadini. Le amministrazioni locali si chiedono come sfruttare l’intelligenza collettiva, favorendo l’inclusione dei cittadini sia allo scopo di guadagnarsi la loro fiducia, sia per ridurre i costi di raccolta-dati e di messa a punto delle soluzioni. Ormai hanno capito che i cittadini, presi nel loro complesso, sanno un sacco di cose.

Nascono così FixMyStreet, il sito londinese che permette di segnalare problemi e disservizi alla pubblica amministrazione, o Plaza Podemos 2.0 per coordinare iniziative civiche e costruire programmi politici. C’è perfino un documento della Casa Bianca che parla esplicitamente di accelerare la citizen science e il crowdsourcing per affrontare sfide complesse e favorire lo sviluppo sociale e scientifico.

Ma quanto sono affidabili i siti di crowdsourcing? Come vengono gestiti? Non appena si parla di saperi condivisi , dice Broadbent, vengono fuori questi problemi. Per esempio, il gruppo sul melanoma segue protocolli molto rigidi. Altre piattaforme non fo fanno. Tutti, però, a partire da Mozilla, adottano sistemi meritocratici basati sulla reputazione acquisita attraverso la qualità dei contributi.

La sfida è trovare un (difficile) equilibrio tra tecnologia, non sempre adeguata, gestione dei dati e delle organizzazioni, condivisione degli obiettivi con la comunità. Inoltre, bisogna avere il coraggio di proporre sfide su problemi complessi e la capacità di suscitare proposte interdisciplinari, selezionando le migliori attraverso discussioni e votazioni in rete.

Le condizioni per intraprendere iniziative di successo sono, invece, tutto sommato semplici (almeno da dire; ma non così semplici da realizzare): avere obiettivi chiari e ben definiti. Integrare attività in rete e attività nel mondo reale. Integrare contributi di singoli e di gruppi organizzati, che a loro volta possono essere depositari di specifiche competenze. Un modello interessante è offerto da ClimateCoLab, un progetto del Centro per l’intelligenza collettiva dell’Mit per reperire proposte sul cambiamento climatico.

L’ultimo, ma non meno importante, tema di discussione è questo: dato per acquisito il valore sociale del sapere condiviso, c’è un valore economico che viene generato. Come quantificarlo? E come remunerarlo, considerando le persone non più solo come produttrici di dati, ma anche come portatrici di competenze?

La reputazione acquisita in rete è (e ha) un valore? O dobbiamo cominciare a pensare a un salario garantito, almeno per i contributori più preziosi? Se non si affrontano questi nodi, la meraviglia che è il crowdsourcing rischia di trasformarsi nell’ennesimo fenomeno di lavoro intellettuale sottopagato.