La fine dei fatti

In teoria le statistiche dovrebbero servire a risolvere i contrasti. Dovrebbero dare a tutti – indipendentemente dalle posizioni politiche – un punto di riferimento certo da cui partire. Eppure, negli ultimi anni, la divergenza di vedute sull’attendibilità delle statistiche ha contribuito alla divisione che sta attraversando le democrazie liberali occidentali. Poco prima delle ultime elezioni presidenziali negli Stati Uniti, uno studio ha rivelato che il 68 per cento dei sostenitori di Trump non si fidava dei dati economici pubblicati dal governo. Secondo una ricerca dell’università di Cambridge e di YouGov sulle teorie del complotto, il 55 per cento della popolazione del Regno Unito crede che il governo stia “nascondendo la verità sul numero degli immigrati” presenti nel paese.

Anziché placare le polemiche e ridurre le divisioni, sembra che le statistiche le stiano alimentando. L’avversione per i numeri è diventata uno dei marchi di fabbrica della destra populista, con statistici ed economisti in prima fila tra i vari “esperti” puniti dagli elettori nel 2016. Non solo le statistiche sono considerate inattendibili, ma sembra quasi che abbiano qualcosa di offensivo e di arrogante. Ridurre le questioni sociali ed economiche ad aggregati numerici o medie appare un insulto alla dignità politica delle persone.

Questa tensione è particolarmente evidente quando si parla d’immigrazione. Il centro studi britannico British Future ha cercato di capire qual è il modo più efficace di portare avanti la causa dell’immigrazione e del multiculturalismo durante i dibattiti. Uno degli elementi chiave emersi dalla ricerca è che le persone rispondono positivamente ai dati qualitativi, come le storie dei singoli migranti e le fotografie delle varie comunità. Le statistiche, invece – soprattutto quelle sui presunti vantaggi dell’immigrazione per l’economia britannica – scatenano la reazione opposta. La gente dà per scontato che i dati siano manipolati ed è infastidita dall’elitarismo delle prove quantitative. Di fronte alle stime ufficiali del numero di immigrati irregolari presenti nel paese, la reazione più comune dei cittadini britannici è una risata di scherno. Sottolineare gli effetti positivi per il pil, invece di favorire il sostegno all’immigrazione in realtà aumenta l’ostilità delle persone, dice British Future. Lo stesso pil comincia a essere considerato una specie di cavallo di Troia di un progetto politico progressista ed elitario. I politici se ne sono accorti e hanno quasi completamente rinunciato a discutere di immigrazione in termini economici.

Tutto questo mette seriamente in difficoltà la democrazia liberale. O lo stato dichiara di credere alla validità delle statistiche e viene accusato dagli scettici di fare propaganda, oppure i politici e le autorità devono limitarsi a raccontare quello che sembra plausibile e intuitivamente vero, a costo di dire inesattezze. In un modo o nell’altro, i politici sono accusati di dire bugie o di insabbiare la verità.

Operazione elitaria
La perdita di autorità delle statistiche – e degli esperti che le analizzano – è al centro della crisi oggi nota come “politica della post-verità”. In un mondo segnato dall’incertezza, i valori statistici dividono sempre di più l’opinione pubblica. Legare la politica ai dati statistici è considerata un’operazione elitaria, antidemocratica, che non tiene conto del coinvolgimento emotivo delle persone verso la comunità e il paese. Appare come uno dei tanti modi in cui pochi privilegiati a Londra, a Washington o a Bruxelles cercano di imporre la loro visione del mondo a tutti gli altri.

Dalla prospettiva opposta, le statistiche sono l’esatto contrario dell’elitarismo. Permettono ai giornalisti, ai cittadini e ai politici di discutere della società nel suo complesso non sulla base di aneddoti, sensazioni o pregiudizi, ma con dati verificabili. L’alternativa ai valori statistici non è la democrazia, ma la libertà per demagoghi e direttori di giornali scandalistici di spacciare la loro “verità” su cosa sta succedendo nella società.

Le statistiche non sono né verità incontestabili né cospirazioni ordite dalle élite, ma strumenti creati per facilitare il lavoro dello stato, nel bene e nel male. Hanno avuto un ruolo fondamentale nell’aiutarci a capire gli stati-nazione e il loro progresso. Ecco allora una domanda inquietante: se le statistiche saranno messe da parte, come faremo ad avere ancora un’idea comune della società e del progresso collettivo?

Nella seconda metà del seicento, dopo una serie di confitti prolungati e sanguinosi, i governanti di tutta Europa adottarono un metodo completamente nuovo sull’azione di governo, incentrato sulle tendenze demografiche. Tutto questo fu reso possibile dalla nascita della statistica moderna. I censimenti per tenere traccia delle dimensioni della popolazione esistevano fin dai tempi antichi, ma oltre a essere costosi e complicati, si occupavano solo dei cittadini considerati politicamente rilevanti (gli uomini proprietari di terre) più che della società nel suo complesso. La statistica offriva qualcosa di molto diverso, che era destinato a cambiare la natura della politica.

La statistica è stata inventata per studiare una popolazione nella sua interezza, mentre prima ci si limitava a individuare strategicamente le fonti del potere e della ricchezza. Agli inizi le indagini statistiche non sempre si traducevano nella produzione di numeri. In Germania, per esempio, dovevano servire a mappare costumi, istituzioni e leggi diverse in un impero composto di centinaia di microstati. Ciò che connotava come statistiche queste conoscenze era la loro natura olistica: lo scopo era dare un quadro complessivo della nazione. La statistica ha fatto per la popolazione quello che la cartografia aveva fatto per il territorio.

Altrettanto significativo è stato il confronto con le scienze naturali. Con le sue misure standardizzate e le sue tecniche matematiche, la conoscenza statistica poteva essere presentata come oggettiva, in modo non molto diverso dall’astronomia. In Inghilterra, i pionieri della demografia come William Petty e John Graunt adottavano tecniche matematiche per stimare i cambiamenti della popolazione.

Alla fine del seicento l’ascesa di una classe di consiglieri di governo che rivendicava la sua autorità scientifica più che il suo acume politico e militare segnò l’inizio di quella cultura degli “esperti” oggi così disprezzata dai populisti. Né studiosi in senso stretto né veri e propri funzionari dello stato, questi individui erano a metà tra le due figure. Erano dilettanti entusiasti che promuovevano un nuovo modo di studiare la popolazione basato sulle aggregazioni e sui fatti oggettivi. Grazie alle loro capacità matematiche, erano convinti di poter scoprire attraverso il calcolo ciò che in passato era affidato al censimento.

Inizialmente esisteva un solo cliente per questo tipo di competenza, e la parola “statistica” ne è una spia. Solo uno stato-nazione centralizzato aveva la capacità di raccogliere dati sulla popolazione in modo standardizzato, e solo uno stato avrebbe saputo che farsene. Nella seconda metà del settecento gli stati europei cominciarono a raccogliere una maggiore quantità di dati statistici: nascite, morti, battesimi, matrimoni, raccolti, importazioni, esportazioni, fluttuazioni dei prezzi. Informazioni che in precedenza venivano registrate localmente e in modo sparso a livello parrocchiale furono aggregate a livello nazionale.

Per gli stati queste innovazioni avevano un potenziale straordinario. Riducendo le complessità della popolazione a indicatori specifici illustrati su apposite tabelle, i governi potevano fare a meno di acquisire informazioni più ampie e dettagliate a livello locale e storico. Ovviamente, vista da una diversa prospettiva, è proprio questa cecità di fronte alle diversità culturali locali a rendere la statistica volgare e potenzialmente offensiva. Indipendentemente dal fatto che una data nazione abbia un’identità culturale comune o no, gli statistici danno per assodata una certa uniformità di base o, direbbe qualcuno, la impongono a forza.

Non tutti gli aspetti di una popolazione possono essere misurati dalla statistica. C’è sempre una scelta implicita in ciò che viene incluso o escluso, e questa scelta può diventare a sua volta una questione di rilevanza politica. Il fatto che il pil misuri solo il valore del lavoro retribuito, escludendo quindi il lavoro svolto tradizionalmente dalle donne nella sfera domestica, lo ha reso il bersaglio delle critiche delle femministe fin dagli anni sessanta. In Francia raccogliere dati censuari sull’appartenenza etnica è illegale dal 1978, perché questi dati potrebbero essere usati per finalità politiche a sfondo razzista (l’effetto collaterale di questa decisione è che rende molto più difficile quantificare il razzismo insito nel mercato di lavoro).

Nonostante le critiche, l’aspirazione a descrivere una società nella sua interezza e in modo oggettivo ha fatto sì che la statistica sia stata spesso collegata agli ideali progressisti. Da una parte c’è l’idea della statistica come scienza obiettiva della società. Dall’altra c’è l’uso delle tecniche statistiche per sostenere ideali forti come la politica basata sui fatti, la razionalità, il progresso, il concetto di nazione: ideali che si fondano su fatti concreti, non su racconti romanzati.

Una politica più razionale
A partire dall’illuminismo, alla fine del settecento, liberali e repubblicani si convinsero che i sistemi di misurazione nazionali potevano produrre una politica più razionale, che partisse dal miglioramento tangibile delle condizioni sociali ed economiche. Benedict Anderson, il grande teorico del nazionalismo, definisce le nazioni come “comunità immaginate”, ma la statistica permette di ancorare questa immaginazione a un elemento tangibile. Allo stesso tempo, la statistica promette di svelare quale sentiero della storia ha imboccato la nazione: a che tipo di progresso stiamo assistendo? Quanto è rapido? Per i liberali dell’illuminismo, che vedevano le nazioni avviate verso un’unica direzione storica, la questione era cruciale.

Il potenziale della statistica di svelare lo stato della nazione si realizzò nella Francia postrivoluzionaria. Lo stato giacobino decise d’imporre un nuovo sistema nazionale di misurazione e di raccolta dei dati. Il primo istituto ufficiale di statistica al mondo aprì a Parigi nel 1800. L’uniformità della raccolta dei dati, supervisionata da un gruppo centralizzato di esperti altamente qualificati, era parte integrante dell’ideale di una repubblica governata centralmente che cercava di creare una società unita e ugualitaria.

Dall’illuminismo in poi, la statistica conquistò un ruolo sempre più importante nella sfera pubblica, influenzando il dibattito sui mezzi d’informazione e mettendo a disposizione dei movimenti sociali delle prove utilizzabili. Con il passare del tempo, la produzione e l’analisi dei dati diventarono sempre meno di dominio statale. A livello accademico gli scienziati sociali cominciarono ad analizzare i dati per i loro scopi di ricerca, spesso completamente svincolati dagli obiettivi politici dei governi. Alla fine dell’ottocento, riformatori come Charles Booth a Londra e W.E.B. DuBois a Filadelfia facevano ricerche per approfondire il problema della povertà urbana.

Per capire fino a che punto la statistica è intrecciata con il concetto di progresso nazionale, prendiamo il caso del pil. Il pil è una stima della somma totale a livello nazionale della spesa dei consumatori, della spesa pubblica, degli investimenti e della bilancia commerciale (esportazioni meno importazioni), che viene rappresentata in un unico numero. Azzeccare questa stima è difficilissimo, e negli anni trenta i tentativi di calcolare il dato, al pari di molti procedimenti matematici, cominciarono come esperimenti d’interesse residuale, quasi da nerd. Il pil diventò una questione di rilievo politico nazionale a partire dalla seconda guerra mondiale, quando i governi avevano bisogno di sapere se la popolazione stava producendo abbastanza per sostenere lo sforzo bellico. Nei decenni successivi questo indicatore, anche se sempre criticato, diventò il barometro per eccellenza dell’efficacia dei governi. Oggi diciamo che una società sta progredendo o regredendo a seconda se il pil cresce o cala.

Oppure prendiamo i sondaggi d’opinione, uno dei primi casi di innovazione statistica nel settore privato. Negli anni venti gli statistici svilupparono una serie di metodi per identificare un campione rappresentativo degli intervistati da cui fosse possibile capire l’orientamento dell’opinione pubblica in generale. La nuova metodologia, sperimentata per la prima volta dai ricercatori di mercato, portò alla nascita dei sondaggi d’opinione. Il settore dei sondaggi attirò subito l’interesse della politica: i mezzi d’informazione parlavano di una nuova scienza capace di spiegare cosa pensavano del mondo “le donne”, “gli americani” o “i lavoratori manuali”.

Se oggi tutti fanno continuamente le pulci ai sondaggi, questo si deve in parte alle enormi speranze riposte fin dalle origini nella nuova metodologia. È solo perché crediamo nella democrazia di massa che siamo così affascinati o preoccupati da ciò che pensa l’opinione pubblica. In gran parte, tuttavia, è grazie alla statistica, e non alle istituzioni democratiche in quanto tali, che sappiamo come la pensa l’opinione pubblica su una serie di questioni specifiche. Anche se spesso non ce ne rendiamo conto, la nostra percezione dell’“interesse pubblico” si basa molto di più sui calcoli degli esperti che sulle istituzioni democratiche.

Da quando gli indicatori di salute, prosperità, uguaglianza, opinione e qualità della vita ci spiegano chi siamo collettivamente e se le cose stanno andando meglio o peggio, la politica si affida sempre di più alla statistica per puntellare la sua autorità. A volte ci si affida fin troppo, forzando le prove empiriche e interpretando i dati in modo disinvolto per piegarli ai suoi scopi. Questo, però, è il rischio inevitabile dell’egemonia dei numeri nella vita pubblica, e da solo non spiega l’ostilità verso i cosiddetti esperti negli ultimi tempi.

Una nuova geografia

Sotto molti aspetti l’offensiva populista contro gli esperti nasce dallo stesso risentimento che ha investito i politici eletti. Quando parlano della società in generale o cercano di governare l’economia nel suo complesso, sia i politici sia i tecnocrati vengono accusati di aver “perso il contatto” con il singolo cittadino e le sue esigenze particolari. Parlare in termini scientifici di un paese – per esempio in termini macroeconomici – è un insulto per chi vorrebbe fondare la sua idea di nazione sulla memoria o sulla narrazione e non ne può più di sentirsi dire che la sua “comunità immaginata” non esiste. La crisi della statistica non è così improvvisa come potrebbe sembrare. I tentativi di rappresentare i cambiamenti demografici, sociali ed economici attraverso indicatori semplici e riconosciuti hanno perso autorevolezza negli ultimi quarant’anni, a causa della nuova geografia politica ed economica. Le statistiche che dominano il dibattito pubblico hanno un carattere prevalentemente nazionale: livelli di povertà, disoccupazione, pil, migrazione netta. La geografia del capitalismo, però, sta spingendo in direzioni diverse. Chiaramente la globalizzazione non ha reso irrilevante la geografia. In molti casi, anzi, ha reso la posizione geografica dell’attività economica ancora più importante, aumentando le disparità tra posti di successo (come Londra o San Francisco) e posti non di successo (il nordest dell’Inghilterra o la rust belt negli Stati Uniti). Le realtà geografiche fondamentali non sono più gli stati-nazione. A salire e scendere nelle statistiche sono le città, le regioni e i singoli quartieri.

L’ideale illuministico della nazione come comunità singola, legata da un sistema di misurazione comune, è sempre più difficile da sostenere. Per gli abitanti delle valli gallesi che in passato dipendevano dalla manifattura dell’acciaio o dalle miniere, sentire i politici che dicono che “l’economia sta andando bene” è un insulto. Dal loro punto di vista, il termine “pil” non esprime nulla di significativo o di credibile.

Quando si usa la macroeconomia per sostenere una tesi politica, implicitamente si dice che le perdite in una parte del paese vengono compensate dalla crescita in qualche altra parte. Gli indicatori nazionali che fanno notizia, come il pil e l’inflazione, oscurano i fenomeni economici locali, di cui di solito la politica nazionale non si occupa. Forse l’immigrazione fa bene all’economia in generale, ma questo non vuol dire che non ci siano costi a livello locale. Perciò quando i politici citano gli indicatori nazionali per sostenere la loro posizione, implicitamente si aspettano una sorta di spirito di sacrificio patriottico da parte degli elettori: oggi forse siete tra gli sconfitti, ma la prossima volta potreste essere tra i fortunati. E se poi invece le cose non cambiano? Che succede se a vincere sono sempre la stessa città e la stessa regione e gli altri continuano a rimetterci? Qual è il principio di dare e avere che giustifica tutto questo?

In Europa l’unione monetaria ha acuito questo problema. Gli indicatori che interessano alla Banca centrale europea (Bce), per esempio, rappresentano mezzo miliardo di persone. La Bce si occupa di tenere sotto controllo l’inflazione e il tasso di disoccupazione nell’eurozona come se fosse un unico territorio omogeneo proprio mentre il destino economico dei cittadini europei prende strade diverse a seconda della regione, della città o del quartiere in cui vivono. La conoscenza ufficiale si astrae sempre di più dall’esperienza vissuta fino a perdere completamente rilevanza o credibilità.

Semplificazione eccessiva
La scelta di privilegiare la nazione come riferimento naturale dell’analisi è una delle distorsioni innate della statistica che i cambiamenti economici stanno erodendo nel corso degli anni. Un’altra di queste distorsioni finite sotto attacco è la classificazione. Parte del lavoro degli statistici consiste nel classificare le persone mettendole all’interno di una serie di “scatole” create dagli stessi statistici: occupati o disoccupati, sposati o non sposati, europeisti o euroscettici. Usando queste categorie si riesce a capire fino a che punto una data classificazione può essere estesa a tutta la popolazione.

Tutto questo comporta delle scelte in qualche modo riduttive. Per essere classificati come disoccupati, per esempio, bisogna rispondere a un questionario e dire di essere senza lavoro per motivi indipendenti dalla propria volontà, anche se nella realtà la situazione spesso è più complicata. Molte persone entrano ed escono dal mondo del lavoro in continuazione, per motivi che a volte hanno a che fare più con la salute e con le esigenze familiari che con le condizioni del mercato del lavoro. Grazie a questa semplificazione, tuttavia, è possibile identificare il tasso di disoccupazione generale di tutta la popolazione.

Qui però sorge un problema. Su molte delle questioni fondamentali della nostra epoca la chiave di lettura non sta nel numero delle persone coinvolte, ma nell’intensità del coinvolgimento. La disoccupazione è un esempio. Il fatto che il Regno Unito abbia superato la grande recessione cominciata nel 2008 senza registrare un aumento sostanziale della disoccupazione è generalmente considerato un dato positivo. Questa attenzione alla disoccupazione, tuttavia, ha mascherato il fenomeno della sottoccupazione, cioè delle tante persone che non lavorano abbastanza o non riescono a trovare un impiego adeguato alla propria qualifica. Oggi nel Regno Unito i sottoccupati rappresentano circa il 6 per cento della forza lavoro “occupata”. Senza contare il fenomeno in crescita del lavoro autonomo, dove la distinzione tra “occupati” e “disoccupati involontari” non ha molto senso.

Organismi come l’Office for national statistics (Ons) britannico hanno cominciato a produrre dati sulla sottoccupazione. Ma finché i politici continueranno a difendersi dalle critiche citando il tasso di disoccupazione, l’esperienza di chi non riesce a lavorare abbastanza per vivere del proprio stipendio non sarà rappresentata nel dibattito pubblico. Non deve sorprendere se queste persone cominciano a sospettare degli esperti e dell’uso delle statistiche nei dibattiti politici: c’è uno scollamento tra la rappresentazione del mercato del lavoro data dai politici e la realtà vissuta.

L’emergere della politica dell’identità a partire dagli anni sessanta mette ancora più in discussione questi sistemi di classificazione. I dati statistici sono credibili solo se la gente si riconosce nello spettro limitato delle categorie demografiche proposte, che sono scelte dagli esperti e non dagli intervistati. Ma quando l’identità diventa una questione politica, ognuno pretende di definire se stesso nei termini che preferisce, che si tratti di genere, orientamento sessuale, gruppo etnico o classe.

Negli ultimi anni è nato un metodo per rappresentare la popolazione con dati quantitativi che minaccia di relegare ai margini la statistica. Le statistiche, raccolte e compilate da tecnici ed esperti, stanno lasciando il posto ai dati che si accumulano automaticamente grazie alla digitalizzazione della società. Tradizionalmente gli statistici sapevano quali domande rivolgere e a chi, e poi cercavano le risposte. Oggi, invece, i dati si producono ogni volta che strisciamo una carta fedeltà, pubblichiamo un commento su Facebook o cerchiamo qualcosa su Google. Più le città, le automobili, le case e gli elettrodomestici sono connessi, più cresce la quantità di dati che ci lasciamo dietro. In questo nuovo mondo, prima si raccolgono i dati e poi si fanno le domande.

A lungo termine, tutto questo potrebbe avere implicazioni altrettanto profonde dell’invenzione della statistica alla fine del seicento. La raccolta di dati su larga scala – i cosiddetti big data – offre molte più opportunità per l’analisi quantitativa rispetto a qualsiasi modello statistico. Ma non è solo la quantità di dati a essere diversa. I big data rappresentano un tipo di conoscenza completamente diverso, accompagnato da una nuova competenza.

Innanzitutto non esistono parametri di riferimento fissi (per esempio, la nazione) né categorie predeterminate (per esempio, i disoccupati). Queste grandi serie di dati possono essere estratte per cercare modelli, tendenze, correlazioni e umori emergenti. Servono più a tenere traccia dell’identità che la gente si attribuisce che a imporle delle classificazioni. Sono una forma di aggregazione che si addice a un contesto politico più fluido, in cui non tutto può essere ricondotto a un vago ideale illuministico dello stato-nazione come custode dell’interesse pubblico. Inoltre, quasi nessuno ha la minima idea di cosa tutti questi dati raccontino su di noi, a livello individuale e collettivo. Non c’è un corrispettivo dell’ufficio nazionale di statistica per i dati raccolti a scopi commerciali. Viviamo in un’epoca in cui i nostri sentimenti, le nostre identità e le nostre sofferenze possono essere tracciati e analizzati con una velocità e una precisione inedite, ma non c’è niente che riconduca questa nuova capacità all’interesse o al dibattito pubblico. Ci sono analisti che lavorano per Google e Facebook, ma non sono “esperti” come quelli che producono le statistiche e che oggi sono tanto disprezzati. L’anonimato e la segretezza rendono i nuovi analisti potenzialmente molto più influenti dal punto di vista politico di qualsiasi scienziato sociale.

Tracciare lo stato d’animo
L’aspetto politicamente più rilevante di questo passaggio dalla logica della statistica alla logica dei dati è che si sposa perfettamente con l’ascesa del populismo. I leader populisti manifestano il loro disprezzo per gli esperti tradizionali come gli economisti e i sondaggisti e si affidano a una forma completamente diversa di analisi numerica. Chiedono aiuto a una nuova élite, meno visibile, che cerca modelli in grandi banche dati ma che raramente si pronuncia in pubblico e tantomeno rende noti i risultati delle sue analisi. Questi analisti spesso sono fisici o matematici, che per formazione e competenze non hanno nulla a che fare con le scienze sociali. Ecco per esempio la tesi di Dominic Cummings, consigliere dell’ex ministro della giustizia britannico Michael Gove e direttore della campagna a favore della Brexit: “La fisica, la matematica e l’informatica sono gli ambiti in cui ci sono i veri esperti, a differenza delle previsioni macroeconomiche”.

Figure vicine a Donald Trump come il suo consulente strategico Steve Bannon e il miliardario della Silicon valley Peter Thiel conoscono molto bene le tecniche di analisi dei dati più all’avanguardia grazie a società come la Cambridge Analytica, di cui Bannon è consigliere di amministrazione. Durante la campagna elettorale per le presidenziali, la Cambridge Analytica ha attinto a varie fonti di dati per costruire i profili psicologici di milioni di statunitensi, poi usati per aiutare Trump a mandare messaggi mirati agli elettori. Questa capacità di sviluppare e affinare informazioni piscologiche relative ad ampie fasce della popolazione è uno degli aspetti più innovativi e discussi della nuova analisi dei dati. Mano a mano che le analisi in grado di misurare lo stato d’animo delle persone attraverso indicatori come l’uso delle parole sui social network entrano a far parte delle campagne elettorali, la presa emotiva di figure come Trump può essere l’oggetto di uno studio scientifico. In un mondo in cui gli umori dell’opinione pubblica diventano così facilmente tracciabili, a che servono i sondaggi?

Pochissimi elementi di rilievo sociale che emergono da questa tipologia di analisi dei dati vengono resi noti al pubblico. Ciò significa che si fa molto poco per ricondurre la narrazione politica a una realtà condivisa. Con la progressiva perdita di autorità delle statistiche, e nulla che ne prenda il posto nella sfera pubblica, la gente può vivere nella “comunità immaginata” che sente più affine e in cui è disposta a credere. Mentre le statistiche possono essere usate per correggere dichiarazioni inesatte sull’economia, la società o la popolazione, nell’epoca dell’analisi dei dati ci sono pochi meccanismi per impedire alla gente di cedere a reazioni istintive o a pregiudizi emotivi. Lungi dal preoccuparsene, aziende come Cambridge Analytica considerano queste reazioni come elementi di cui tenere conto.

Ma anche se esistesse un ufficio per l’analisi dei dati che lavora per conto della collettività e dello stato come fanno gli istituti nazionali di statistica, non è detto che avrebbe il punto di vista neutrale che oggi i liberali cercano di difendere. Il nuovo apparato di calcolo è perfetto per identificare nuove tendenze, per cogliere gli umori e scoprire i fenomeni non appena si manifestano. È uno strumento molto utile per chi fa campagne elettorali e di marketing. È molto meno adatto a fornire una lettura non ambigua, oggettiva, potenzialmente condivisa della società come quella per cui sono pagati gli statistici e gli economisti.

La questione che bisogna prendere più sul serio, oggi che i numeri vengono costantemente generati a nostra insaputa, è in quali mani la crisi della statistica lascia la democrazia rappresentativa. La statistica nasce come uno strumento dello stato per interpretare la società, ma è diventata progressivamente una materia che interessa il mondo accademico, i riformatori e le imprese. Ormai, però, la segretezza sulle metodologie e le fonti dei dati è un vantaggio competitivo a cui molte aziende non riescono a rinunciare.

La prospettiva di una società poststatistica è preoccupante, non solo perché verrebbe a mancare qualsiasi forma di verità o di competenza, ma perché entrambe sarebbero drasticamente privatizzate. La statistica è una delle tante colonne del liberalismo, anzi, dell’illuminismo. Gli esperti che la producono e la usano sono stati dipinti come arroganti e sordi alla dimensione emotiva e locale della politica. Sicuramente bisogna trovare dei sistemi per raccogliere i dati in un modo che rispecchi meglio l’esperienza vissuta. Ma sul lungo periodo la battaglia che va combattuta non è tra la politica dei fatti guidata dalle élite e la politica delle emozioni guidata dal populismo. È tra chi ancora crede nella conoscenza e nel dibattito pubblico e tra chi trae profitto dalla loro disintegrazione.

(Traduzione di Fabrizio Saulini)