da ELEONORA ALBANO*

Considerazioni sulla perdita di diversità nell'Università brasiliana

Durante gli anni 2000 ho vissuto un'esperienza insolita che mi ci sono voluti molti anni per discernere e svelare. Ho avuto l'impressione insistente che ci fosse un boicottaggio della pubblicazione di un'opera che ho presentato a un evento dal titolo “As Humanidades na Universidade Contemporânea”, tenutosi all'Unicamp nel 2006.

L'evento intendeva essere un forum multidisciplinare per la discussione di questioni sul futuro delle discipline umanistiche in vista dell'avanzamento della tecnologia in ambito universitario. Mi sono proposto, quindi, di difendere l'autonomia delle pratiche di produzione intellettuale e pubblicazione delle Scienze Umanistiche e Umane. Per farlo, ho cercato un linguaggio semplice e diretto che parlasse a tutte le aree del sapere e fosse convincente per i non umanisti.

Pertanto, ho scaricato i dati dai database CNPq e CAPES per i primi cinque anni degli anni 2000 e li ho sottoposti a un'analisi statistica multivariata. Ciò ha permesso di dedurre profili delle diverse aree di conoscenza in base ai tassi delle tipologie di pubblicazione secondo le tassonomie degli enti finanziatori. L'argomentazione era che le discipline umanistiche, naturali ed esatte e le tecnologie presentavano profili diversi per quanto riguarda i tipi preferiti di pubblicazioni.

La metodologia è semplice e fornisce utili visualizzazioni dei risultati. Il primo passo è stato confrontare graficamente i tassi grezzi degli indicatori per medico. Confermata la loro differenziazione per area, li ho sottoposti a due tecniche statistiche multivariate. Le fonti sono state i censimenti CNPq del 2000, 2002 e 2004 e il Coleta CAPES del 2004. Come si vede di seguito, anche i tassi grezzi mostrano chiare preferenze per area, come, ad esempio, nel Censimento del 2004:

Figura 1:Tassi annuali di indicatori per medico nel censimento CNPq 2004.
(Fonte: Albano, 2006^[I])

Va notato che le scienze naturali differiscono nettamente dalle scienze umane per quanto riguarda i tassi degli indicatori "articolo" e "libro". Nel grafico a destra si accentua il vantaggio dell'articolo. Si osserva invece che il libro ha una quotazione significativa in quello di sinistra, anche se l'appiattimento causato dalla standardizzazione della scala ne rende difficile la visualizzazione.

Va anche notato che le Scienze Naturali sono più eterogenee delle Scienze Umanistiche per quanto riguarda l'importanza data alle 'opere complete negli eventi'. Nell'area Biologico e Salute, questo indicatore mostra tassi costantemente inferiori rispetto agli altri. Va inoltre notato che i 'capitoli di libro' sono l'indicatore meno sensibile alle differenze tra le aree: il suo tasso è vicino allo 0,5 all'anno sia nelle scienze naturali che in quelle umane. Inoltre, distingue le Scienze dalle Tecnologie, il cui tasso è costantemente inferiore.

Le statistiche multivariate utilizzavano le categorie di gruppo in base alle loro proporzioni nel set di dati. Il grafico sottostante mostra il risultato della prima, l'analisi per cluster, applicata ai dati del censimento 2004. Si noti come ha permesso di unificare la visualizzazione delle aree:

Figura 2:Il censimento CNPq 2004 indica i tassi annuali per medico raggruppato.
(Fonte: Albano, 2006)

L'altra tecnica, l'analisi delle componenti principali, deduce fattori ortogonali dalle correlazioni tra sottoinsiemi di dati. Si noti che il grafico sottostante, tratto dal Censimento del 2004, esprime anche le preferenze per area in modo unitario e trasparente:

Figura 2:Fattori 1 e 2 estratti dai tassi annuali degli indicatori del censimento CNPq del 2004.
(Fonte: Albano, 2006)

Sebbene la tecnica consenta l'estrazione di più fattori, i primi due sono stati sufficienti qui, in quanto spiegano la maggior parte della varianza dei dati. Netta è anche la separazione delle Scienze in Scienze Naturali e Scienze Umane, così come la distanza di entrambe dalle Tecnologie.

La presentazione originale, così come l'articolo che la esponeva, metteva a confronto i censimenti non solo tra loro, ma anche con la CAPES Collection del 2004. L'analisi ha rivelato che i profili quinquennali erano molto simili, consistentemente corrispondenti allo schema sopra riassunto .

Il motivo per cui mi sono ritirato dalla pubblicazione dell'articolo è stata la lunga attesa per una decisione editoriale. Poiché la ricerca di informazioni sul processo è stata inefficace, l'ho ritirata da una rivista e l'ho presentata a un'altra - nei quattro anni in cui mi sono ostinata a pubblicarla. Sintomaticamente, non ho mai ricevuto un parere da nessuno di loro. Ho capito, allora, che il rinvio era un modo per minare il lavoro dall'inevitabile invecchiamento dei dati.

Il lettore che ha familiarità con gli indicatori accademici avrà già notato che i tassi di cui sopra, di poco più di 15 anni fa, sono molto inferiori alla media della tua zona oggi. Potresti anche esserti chiesto se i profili risultanti si applicano ancora alle nuove tariffe.

Non occorre andare lontano per dedurre che la risposta è negativa. Il semplice esame di un campione casuale di curricula Lattes provenienti dalle aree più diverse mostra l'attuale tendenza alla standardizzazione attorno all'indicatore che caratterizzava le Scienze Naturali all'epoca, ovvero: l'articolo su riviste indicizzate nazionali e/o internazionali. Nelle Scienze Umane c'è anche una tendenza all'aumento esponenziale dei 'capitoli di libro'.

Pertanto, non vale la pena ripetere le procedure di cui sopra con i dati attuali per supportare questa affermazione. Converge con i commenti informali di molti colleghi di diverse aree che si sono anche preoccupati per la perdita di diversità nell'attuale mondo accademico. Molto più utile è esaminare i recenti cambiamenti nella vita universitaria che possono aver contribuito a questo stato di cose.

Mi rivolgo, quindi, ai progressi di alcune tendenze standardizzanti che sono state imposte alle università di tutto il mondo negli ultimi decenni. Sono: la mercificazione delle banche dati bibliografiche, la sostituzione delle teorie scientifiche con modelli predittivi basati sui dati, e la conseguente distorsione e svalutazione degli indicatori classici della produzione scientifica.

Tutte queste tendenze erano in aumento dagli anni '1960, ma si sono consolidate solo quando i progressi della tecnologia dell'informazione hanno permesso al sistema di produzione capitalista di raggiungere una finanziarizzazione radicale. Da quel momento in poi, tutto ciò che era in forma digitale ha acquisito un potenziale valore di mercato.

Dalla sociologia della scienza alla “scienza” della valutazione scientifica

Solo un'accademia già parzialmente espropriata dei suoi valori essenziali potrebbe rimanere inerte di fronte alla conversione di una banca dati di sociologia della scienza in un potente strumento di valutazione accademica.

Ricapitoliamo innanzitutto in cosa consistono questi valori. Precisa e opportuna, al riguardo, è l'analisi della filosofa Olgária Matos: “Per analizzare l'università contemporanea, è necessario contrapporre l'istituzione moderna a quella postmoderna, nonché i suoi valori e le sue finalità. L'università moderna e la natura del sapere che ha prodotto fino agli anni '1960 avevano l'obiettivo di formare scienziati, intellettuali capaci di comprendere il proprio mestiere nella complessità del sapere e della storia. Pertanto, quando uno scienziato è diventato pubblico, ha parlato di conoscenza universale, anche quando il punto di partenza era una specialità. Al limite dell'approfondimento della specialità, si raggiunge un punto in cui il confine tra le discipline si dissolve. La conoscenza ha mantenuto la sua autonomia rispetto alle determinazioni immediatamente materiali e di mercato. La sua temporalità – quella della riflessione – è stata intesa a lungo termine, garantendo la trasmissione delle tradizioni e delle loro invenzioni. Nell'università moderna, la domanda 'a cosa serve la cultura?^[Ii]

Riflettiamo ora sulla compatibilità di questi valori con il sistema di valutazione accademica oggi più diffuso, l'indice di citazione.

Nel 1955, il linguista e bibliotecario Eugene Garfield creò il primo database di citazioni, noto come Web of Science ou Rete della conoscenza. Inizialmente si trattava di uno strumento per indagare i legami tra ricercatori di varie discipline accademiche attraverso le loro citazioni. Si prestava soprattutto allo studio del percorso delle influenze all'interno e tra le aree del sapere.

Dopo alcuni anni, il Istituto per l'informazione scientifica (ISI), dove sono stati compilati i dati, ha iniziato a richiedere sempre più infrastrutture, generando problemi di gestione e finanziamento. Garfield capì presto di avere un buon affare tra le mani e iniziò a fornire dati alle istituzioni interessate. Infine, nel 1992, l'aumento esponenziale della domanda lo porta a vendere l'ISI a Thomson Reuters.

L'indice ha poi ricevuto il necessario trattamento informatico e ha iniziato a risiedere su un sito web, accessibile in abbonamento, che aggiorna in rete le citazioni nelle riviste indicizzate delle più svariate discipline. Nel 2016 una società del gruppo, Analitica chiarificata, centralizzato il suo controllo. L'attività ebbe un tale successo che giganti dell'editoria come Elsevier e Wiley crearono i propri indici di citazioni.

È evidente che questo sistema non corrisponde alla temporalità a lungo termine della riflessione. È, infatti, un sintomo della soggezione dell'attuale università al mercato editoriale globale. Un fattore complicante, sottolineato da Mike Sosteric (1999),^[Iii] è la tua invisibilità. Incorporato nel discorso accademico, l'indice di citazione sostiene la trasmissione delle ortodossie, incoraggia l'opportunismo e naturalizza le disuguaglianze. forze coercitive di stabilimento competere con affinità effettivamente accademiche nella scelta di cosa e chi citare.

Inoltre, l'asimmetria di potere tra le cosiddette aree “hard” e “soft” attribuisce alla “scientometrica” – la nuova disciplina che intende sistematizzare le metriche di valutazione accademica – assoluto rigore e imparzialità nell'analisi della produzione accademica. Questa non è altro che una versione attuale dello scientismo: la posizione metafisica che sostiene che la verità può essere conosciuta solo attraverso la scienza.

Ebbene, lo scientismo è sterile come la metafisica perché incapace di generare corollari che lo sostengano. Potrebbe far fronte a concezioni rivali della verità solo se potesse indicare modi per confutarle. Condannata al fallimento, ricorre all'errore di confondere la scienza con i suoi metodi. Pertanto, la quantificazione e la formalizzazione, meri strumenti per formulare e verificare ipotesi, diventano garanzie scientifiche.

L'accademia definita post-moderna da Olgária Matos è invasa da controlli “scientometrici”. Persone, istituzioni e persino discipline accademiche sono gerarchizzate sulla base di usi abusivi di indici bibliometrici. Le citazioni modellano le carriere e forniscono l'accesso alla finanza di progetto. Analoghe misure di produttività classificano dipartimenti, facoltà, istituti e centri di ricerca.

“Dotando la mediocrità”, come giustamente titolava il saggio di Sosteric, queste pratiche lasciano ben poco spazio alla creatività. Investire solo nella ricerca incrementale significa trascurare la ricerca rischiosa, una fonte storicamente riconosciuta di importanti cambiamenti scientifici e intellettuali. Il danno al pensiero critico diventa incalcolabile.

Vediamo ora come questi meccanismi di controllo del capitalismo digitale influenzano i discorsi interni della scienza.

Più modelli, meno teorie

Una conseguenza inevitabile della digitalizzazione di tutte le informazioni precedentemente conservate in supporti fisici, come cartelle, fascicoli, cassetti e casseforti, è che le categorie coinvolte diventano quantificabili e, quindi, matematicamente trattabili. Si inaugura così l'era dei modelli basati sui dati, il cui punto di partenza è la regressione. La sua utilità risiede nel fatto che il comportamento, passato o futuro, di qualsiasi serie temporale di dati può essere stimato attraverso un curve fitting.

In questo contesto, la stessa fallacia scientistica che incorona la quantificazione nella valutazione accademica permea la stessa produzione scientifica. Nella scienza, la sua affermazione più comune è "modellare è spiegare".

È vero che la modellazione può facilitare la spiegazione, formalizzare un aspetto di una teoria scientifica e rendere possibile la sua verifica. Ma è altrettanto vero che i modelli ateorici basati sui dati si limitano a descriverli. Per contribuire alla spiegazione, un modello deve essere applicato alla luce di un quadro di riferimento in grado di razionalizzarne i risultati, interpretandoli su uno sfondo teoricamente coerente.

La profusione di dati disponibili nel mondo digitale ha accelerato il progresso della modellazione statistica e facilitato lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Se, da un lato, questi strumenti possono promuovere l'avanzamento teorico quando vengono utilizzati da scienziati con sufficiente zavorra nei fondamenti delle loro discipline, dall'altro possono fornire una nicchia per coloro che cercano solo di moltiplicare le pubblicazioni a scapito del 'magia dei numeri'.

In questo, come in altri casi, viene in primo piano il carattere mistico dello scientismo, tradendo la sua parentela con la numerologia. Man mano che l'ultima generazione di formazione universalista viene sostituita, l'accademia viene rilevata da quadri sempre più tecnici, che si chiedono a cosa serva un risultato prima di chiedersi perché perseguirlo. I modelli quantitativi basati sui dati spesso servono solo per ottenere tempestivamente 'innovazioni' pubblicabili perché potenzialmente utili.

Uno degli aspetti più preoccupanti di questa situazione è l'adesione delle Scienze Umane alle pratiche scientiste, al fine di ottenere uno status scientifico più prestigioso. Non importa quanto sia meritorio il miglioramento della raccolta dei dati, l'uso della sperimentazione e della misurazione non ha valore di per sé. Senza un quadro teorico che consenta di considerare, tra le altre ingiunzioni, i limiti dei metodi di raccolta e misurazione, l'interpretazione cade nel vuoto, emulando grossolanamente pratiche scientifiche che trattano un numero molto minore di variabili.

Un altro mezzo per aumentare il numero delle pubblicazioni e attrarre citazioni risiede in una forma di transdisciplinarietà che possiamo chiamare fordista. Specialisti di diverse discipline si occupano dell'aspetto dei dati che gli compete, ricevendone il giusto merito, senza però conoscere l'interezza della questione di ricerca in esame. Per inciso, è comune che questa forma di collaborazione riservi allo scienziato umano il ruolo di annotare e classificare i dati per trattamenti computazionali il cui funzionamento è sconosciuto – come, p. ad esempio, nella creazione di database per l'intelligenza artificiale.

È evidente che nessun membro di questo tipo di team – nemmeno il responsabile del progetto – conosce il posto del proprio campo nella storia della conoscenza, essendo, quindi, incapace di transitare tra la propria specialità e l'universale, cioè, le domande intuizioni senza tempo sulla natura dell'universo, della vita e dell'umanità.

Perdi la conoscenza, vinci il mercato. In questi casi, il "per cosa" è solitamente abbastanza chiaro da essere facilmente giustificato.

Nessun forum, nessun respiro, nessun pensiero critico

Va notato che non è stata necessaria alcuna cospirazione affinché il mercato prendesse gradualmente il sopravvento sul mondo accademico, come ha fatto negli ultimi 60 anni. Come chiarisce Shoshana Zuboff,^[Iv] La sorveglianza è un'inevitabile sequela della globalizzazione, della digitalizzazione e della finanziarizzazione del capitalismo. I dati su qualsiasi oggetto di interesse per la società dei consumi diventano una merce – come è successo con le citazioni accademiche.

Ora è chiaro perché il mio articolo del 2006 causò così tanto disagio tra i redattori dell'epoca. Era controcorrente rispetto alla globalizzazione degli indici di rendimento scolastico: agli occhi dei cooptati dalla valutazione scientista, la sua difesa dell'autonomia tra aree poteva nuocere all'internazionalizzazione della nostra scienza. A quel tempo, l'articolo su una rivista indicizzata costituiva già la migliore scommessa per rendere visibile l'”impatto” della ricerca, misurato in numero di citazioni.

Qui la parola chiave è, ovviamente, 'indicizzato'. L'indicizzazione degli annali e dei libri congressuali era ancora molto superata, come lo è ancora oggi. In Brasile, il moltiplicarsi degli eventi si è sommato alla fretta di pubblicare, consacrando il capitolo del libro come uno sbocco più visibile per la ricerca in corso.

La stessa distinzione tra lavoro "in corso" e "completato" è sfumata. In passato i congressi erano generalmente promossi dalle associazioni scientifiche per stimolare il dibattito tra pari. Costituivano, quindi, i forum per la discussione delle ricerche in corso. Diverse fasi di un lavoro sono state pubblicate negli atti di conferenze fino a quando non sono maturate abbastanza per essere sottoposte a una rivista. Aggiunte e modifiche da una versione all'altra erano spesso il risultato di dibattiti accademici in questi forum. Con il moltiplicarsi degli incontri promossi da altri tipi di associazioni, compresi i gruppi di ricerca, questo dibattito si è disperso, perdendo progressivamente vigore.

Un altro fattore che contribuisce alla perdita di slancio nel mondo accademico è l'invecchiamento e l'eventuale scomparsa degli eredi delle tradizioni basate sulla riflessione a lungo termine. Senza mentori, la generazione in formazione assume come leader efficienti, propositivi e gelosi dell'“impatto” della loro produzione – di fatto, modelli per il nuovo ordine della conoscenza focalizzato sul mercato.

Ancora un altro fattore che mina le discussioni accademiche è la svalutazione del libro stampato come sintesi dei risultati della ricerca. Più visibile è una revisione dei risultati dimensionati per adattarsi a un articolo o un capitolo di un libro. Inoltre, il libro ritenuto utile alla clientela del mercato dell'editoria accademica ha uno sbocco garantito sotto forma di e-book.

Insieme, i tre fattori che abbiamo appena esaminato riducono il pensiero scientifico a forme talmente accelerate da non essere quasi più percepibili. Il mercato vince, la scienza perde, perché il pensiero critico non è necessario solo per la costruzione di narrazioni storiche. È anche una componente indispensabile per l'elaborazione di nuove teorie scientifiche.

Apocalisse scientifica? Evidentemente no. È solo una battuta d'arresto nella sua democratizzazione. Relegata l'invenzione di prodotti e servizi innovativi a istituzioni accademiche relativamente periferiche, l'élite finanziaria non esiterà a investire nell'ozio che alimenta le idee - in modo che le rivoluzioni scientifiche e le loro invenzioni rimangano dove sono sempre state: in istituzioni che si affidano al patrocinio di super-innovatori ricchi.

*Eleonora Albano è professore presso l'Institute of Language Studies (IEL) presso Unicamp

note:

[I] ALBANO, EC Lo scientismo e il suo rovescio: rischi di uniformità nella valutazione accademica. Manoscritto inedito, 2006.

[Ii] MATOS, O. Contrasti del periodo postmoderno nel paese. Giornale dell'Unisp. Numero speciale PDI, maggio 2011.

[Iii] SOSTERIC, M. Endowing Mediocrity: neoliberismo, tecnologia dell'informazione e declino della pedagogia radicale. Pedagogia radicale, Numero in linea 1, 1999.

[Iv] ZUBOFF, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: la lotta per un futuro umano alla nuova frontiera del potere. New York: affari pubblici, 2019.