da CESARE BOLAÑO & FABRICIO ZANGHELINI*
Proprio come all’inizio del secolo ci siamo battuti contro la brevettabilità dei geni, oggi dobbiamo lottare contro lo sfruttamento privato dei nostri dati
L’obiettivo di questo articolo è presentare alcuni elementi chiave per criticare l’idea di una nuova “economia dei dati”, che si differenzierebbe dalla modalità di regolamentazione dominata dalla finanza (Chesnais, 1996). Nel contesto attuale, conseguenza delle politiche di contrasto alla crisi strutturale degli anni ’1970, vanno considerati due aspetti generali.
Dal punto di vista dell’economia reale, la ristrutturazione capitalistica, basata sullo sviluppo delle forze produttive la cui genesi risale alla Seconda Guerra Mondiale e al dopoguerra (Noble, 1977), in particolare con la cosiddetta rivoluzione microelettronica, ha portato alla costituzione del paradigma digitale e ad un’ampia trasformazione dei processi produttivi. Questo fenomeno avviene sotto l’influenza di un ampio movimento di sussunzione del lavoro intellettuale e di intellettualizzazione generale di tutti i processi lavorativi, generando impatti cruciali sul consumo e sulla socialità.
In termini marxisti, questo processo può essere definito come la Terza Rivoluzione Industriale (Bolaño, 2002). La convergenza telematica, Internet, le piattaforme digitali, la cosiddetta intelligenza artificiale, tra le innumerevoli altre innovazioni socio-tecniche emerse negli ultimi cinquant’anni, sono conseguenze di questo stesso processo rivoluzionario.
Il secondo aspetto da considerare è il noto distacco tra l’orbita reale e quella finanziaria del capitale, che si traduce in una massa di “capitale inattivo” (Marx, 2017), che si muove liberamente nel mondo, promuovendo una maggiore centralizzazione del capitale e generando crisi ricorrenti (Belluzzo, 2009; Guillén, 2015; Sá Barreto, 2019). L’avanzata del neoliberalismo è strettamente legata allo sviluppo delle tecnologie dell’informazione, poiché “le piattaforme non solo accompagnano il processo neoliberale di deregolamentazione del lavoro istituzionale e degli standard occupazionali, ma lo approfondiscono e gli forniscono nuovi strumenti” (Cingolani, 2022, p.3). ).
Sulla base di questa prospettiva teorico-storica, due questioni devono essere considerate nella discussione sulla cosiddetta economia dei dati. Da un lato, si tratta di uno sviluppo legato alla Terza Rivoluzione Industriale, che espande le capacità di raccolta, archiviazione e manipolazione di enormi volumi di dati da parte dei sistemi tecnici digitali. A questo punto, per ragioni metodologiche, è importante riflettere solo sugli aspetti strettamente economici del problema, ma non possiamo dimenticare il fatto che tra le destinazioni dei dati estratti dalle popolazioni spiccano i sistemi di sorveglianza e di controllo sociale ad opera di agenti potere economico (Furtado, 1978). In effetti, questo è il significato ultimo dell'intero processo di costituzione del cosiddetto Big Data: controllo.
D'altro canto, la costruzione di grandi banche dati, in cui vengono immagazzinate materie prime che possono essere utilizzate in vari processi lavorativi, dà origine a un mercato in cui vengono acquistati e venduti pacchetti di dati. Man mano che aumenta l’interesse per i dati statistici, demografici e comportamentali – in vista di strategie pubblicitarie, propaganda politica e molto altro, compresa la famosa formazione dell’intelligenza artificiale – l’idea di un’economia dei dati può sembrare sempre più appropriata nella prospettiva dell’economia ortodossa . Questa visione però non si riferisce ad un’economia basata sulla produzione di un bene specifico, ma sullo scambio di mere astrazioni.
Ora è chiaro che la raccolta e l’utilizzo dei dati, facilitati dalle tecnologie dell’informazione e della comunicazione, possono servire a scopi specifici ed essere collegati a processi produttivi concreti. Per citare solo un esempio, in un impianto industriale all’avanguardia, come quello di assemblaggio di automobili, i lavoratori, utilizzando computer portatili e dispositivi indossabili come occhiali per la vista potenziati ed esoscheletri forniscono dati che aiutano nel coordinamento e nella sorveglianza del lavoro, con un impatto significativo sulla produttività. Ma non è di questo che tiene conto la presunta economia dei dati.
I dati, infatti, non possono essere definiti come una merce – nemmeno come materia prima, contrariamente a quanto è diventato luogo comune in letteratura (Srnicek, 2018) –, ma piuttosto come materia prima. La raccolta dei dati sta diventando sempre più fattibile grazie “all’espansione delle infrastrutture della piattaforma sotto forma di applicazioni, i plugin, inseguitori e sensori attivi e passivi” (Poell, Nieborg e van Dijck, 2020, p. 4). Tuttavia, il lavoro oggettivato in queste infrastrutture digitali ha il solo scopo di catturare i dati, si potrebbe dire, separandoli dalla loro connessione immediata con gli individui.
Secondo Karl Marx (1968, p. 203), “tutte le cose che funzionano solo separatamente dalla loro connessione immediata con il loro ambiente naturale costituiscono oggetti di lavoro, forniti dalla natura”. Lo stesso si può dire dei dati che, quindi, verranno considerati materia prima solo dopo aver “subito una modificazione operata dall'opera” (ibidem) o, in altre parole, dopo essere stati filtrati, organizzati e strutturati dall'opera viva oggettivata in infrastrutture diverse da quelle che effettuano la semplice cattura (Zanghelini, 2024).
César Bolaño (2003) sottolinea questa idea in uno studio sul progetto genoma, menzionando sia i database che le librerie di cloni conservati per esperimenti futuri. In entrambi i casi, la trasformazione in materia prima, cioè la valorizzazione iniziale, dipende dal recupero dei dati nelle banche attraverso l’azione teleologica che caratterizza il lavoro umano (Lukács, 2013). Nel caso dell'lavoratore dell'informazione, pur utilizzando macchine intelligenti, l'azione è guidata da un progetto in cui si articolano infine il ciclo industriale e il ciclo della produzione accademica certificata (Bolaño. 2003). Ma in questo caso è fondamentale evidenziare che non si tratta più di questo dati semplicemente, ma con informazioni che circolano all’interno dei processi collettivi di lavoro fisico e intellettuale (Bolaño, 2000).
Tuttavia, i dati, così come vengono estratti e archiviati su larga scala dalle società che controllano i repository, possono essere e sono confezionati per servire l’apprezzamento fittizio del capitale, con la giustificazione della sua successiva utilità in processi concreti, come quelli legati alla il settore pubblicitario, principale fonte di finanziamento per le aziende che possiedono le piattaforme digitali più grandi ed evidenti. Questo scambio di dati costituisce, in sostanza, una forma di capitale fittizio, la cui mobilitazione segue la stessa logica delle innovazioni finanziarie che hanno segnato lo sviluppo del capitalismo nel periodo neoliberista, intensificando le crisi cicliche del capitale, come la subprime durante la crisi del 2008 (Carcanholo e Medeiros, 2014).
Su un piano più generale, avanziamo l’ipotesi che questo tipo di configurazione della cosiddetta economia dei dati – escludendo i casi che coinvolgono processi di lavoro produttivi, come quello sopra citato nell’esempio della casa automobilistica, che richiedono un’analisi più dettagliata e studio individualizzato – non agisce per contrastare la tendenza al ribasso del tasso medio di profitto. Ciò accade perché, dal punto di vista della totalità, questa configurazione è limitata solo alla distribuzione del plusvalore socialmente prodotto. Questo fenomeno è simile, dal punto di vista predatorio del capitale, a quanto accade con piattaforme come Uber (Bolaño e Zanghelini, 2024), che, costruendo un proprio database e, di conseguenza, un’architettura algoritmica, riescono a impadronirsi e controllare esternamente il processo lavorativo, effettuando una misurazione parassitaria tra conducenti e passeggeri (Zanghelini, 2024).
Naturalmente, la proprietà di database può anche servire a scopi più direttamente commerciali. Considerati i limiti di questo testo, vale la pena citare brevemente solo la forma di spoliazione che si riferisce alla rottura del monopolio dello Stato nazionale sulla produzione, custodia e organizzazione delle informazioni ufficiali, a favore di agenti esterni, che mette a rischio la sovranità nazionale (d'Alva e Paraná, 2024).
Ma il caso delle statistiche ufficiali, sebbene emblematico e cruciale, è solo una parte del problema generale che stiamo affrontando in questo momento, in cui le reti e le piattaforme digitali hanno assunto un ruolo centrale nel modo in cui è regolato il capitalismo, approfondendo le tendenze instaurate fin dall’inizio. del periodo neoliberista, sulla scia dell’estensione della forma merce verso gli ambiti più nascosti delle relazioni umane.
Un buon esempio è fornito da Sergio Amadeu da Silveira (2024), riferendosi al cosiddetto cloud computing, quando mostra come il recente “blackout” del sistema operativo Microsoft sia una prova evidente del potere (e dei potenziali danni) esercitato da questi aziende: “Amazon Web Server e Microsoft Azure, nel 2021, detenevano il 60% del mercato globale del cloud offrendo infrastruttura come servizio. Che cosa significa? Che diverse aziende, istituzioni, governi hanno sostituito le proprie infrastrutture locali di elaborazione e archiviazione dei dati con contratti per Amazon e Microsoft per “prendersi cura” e “affittare” spazio di archiviazione dati e servizi informatici […] Il blackout ha dimostrato il potere gigantesco che ha un mediatore di relazioni digitali e operatore del trattamento dati come Microsoft. Senza dubbio, il guasto involontario ha causato il blackout. Ma è chiaro che Microsoft ha il potere di impedire ad aziende e istituzioni di accedere ai propri dati archiviati sui propri dispositivi data center, lontano dalla nostra giurisdizione e dalla nostra capacità di accesso fisico”.
Si passa in questo modo ad un altro piano di analisi, in cui non si tratta più di sapere se la presunta economia dei dati implica la produzione o la mera distribuzione del valore e della ricchezza socialmente prodotti, questione già menzionata sopra, né di evidenziare , come abbiamo già fatto, il suo carattere di apprezzamento fittizio del capitale. La questione ora è quella delle politiche di sviluppo e della pianificazione economica. Il progetto di reindustrializzazione brasiliano presentato dal Governo Federale (2024), ad esempio, delinea una tabella di marcia in questa direzione, adottando e ampliando la logica del Complesso Economico-Industriale Sanitario (CEIS).
Questo modello è inteso come una strategia di sviluppo volta a soddisfare i bisogni urgenti della popolazione nazionale (Gadelha, 2021, 2022), in linea con la prospettiva di Furtado di invertire la logica della trasmutazione dei mezzi in fini, caratteristica del capitalismo.
Abbiamo già avuto modo di ampliare la prospettiva del progetto CEIS (Bolaño e Zanghelini, 2022) – evidenziando l’importanza degli elementi legati alle tecnologie dell’informazione e della comunicazione – per la regolamentazione delle piattaforme digitali. Ma in Furtado non si tratta solo di soddisfare bisogni immediati, ma di “espandere l’orizzonte delle possibilità” (Furtado, 1978) o, in altro modo, di andare oltre il “[…] piano della pratica e [d]come misure per gestire i problemi della riproduzione capitalistica” (Medeiros e Bonente, 2021, p. 110).
In una recente intervista, Morozov (2023) evidenzia che la strategia delle aziende con sede nella Silicon Valley consiste nell’avviare le operazioni in un’unica area, per poi diversificarsi in molte altre. Come osserva l’autore, “abbiamo visto gli sforzi delle grandi aziende tecnologiche negli Stati Uniti per entrare nel settore della sanità, dell’istruzione e della sicurezza nazionale. Hanno iniziato come meccanismi di distribuzione dei contenuti, semplicemente organizzando informazioni e vendendo pubblicità. Ora sono diventati una porta verso quasi tutto” (ibid).
Per usare la metafora dell'albero di van Djick (2022), dal punto di vista dell'ecosistema digitale, ciò significa che i cosiddetti Grandi Tecnologie, che costituiscono il “tronco”, si stanno diffondendo nei più diversi “rami”, cioè nei più diversi settori economici, siano essi pubblici o privati. Per contrastare questa strategia, Morozov (2023) suggerisce che ci siano due linee d’azione. La prima, meno efficace, prevede che lo Stato “imponga restrizioni sui dati che possono essere utilizzati, ad esempio, per l’intelligenza artificiale generativa”. La seconda prevede che lo Stato “crei una solida infrastruttura pubblica che possa comprendere il maggior numero possibile di livelli di questi sistemi digitali” (ibid).
Nell’esempio del CEIS, il cui obiettivo è garantire la sostenibilità del Sistema Sanitario Unificato, il dominio dei dati si presenta come elemento centrale per la suddetta strategia di sviluppo nazionale. Ciò è in netto contrasto con il progetto neoliberista di mercificazione della salute, che, tra le altre cose, cerca di ottenere informazioni pubbliche attraverso l’implementazione di un sistema aperto chiamato salute aperta, che fungerebbe da “archivio dei dati sanitari e assistenziali di tutti i brasiliani, raccolti da una cartella clinica elettronica; e un “registro sanitario positivo”, con dati finanziari sui beneficiari del piano” (Fraga e Rocha, 2022).
Proprio come all’inizio del secolo ci siamo battuti contro la brevettazione dei geni, oggi dobbiamo lottare contro lo sfruttamento privato dei nostri dati. La loro gestione da parte dello Stato è accettabile solo nella misura in cui i cittadini hanno fiducia negli organi tecnici ufficiali responsabili, che garantiscono il segreto statistico e l’accesso “anonimo” ai dati – una “regola fondamentale per poter lavorare con le informazioni dal punto di partenza. “visione statistica” (Pochman, 2024), volta a migliorare la gestione pubblica, al servizio della cittadinanza e del buon vivere.
*César Bolaño È professore di Economia e Comunicazione presso l'Università Federale di Sergipe (UFS). Autore, tra gli altri libri, di Industria culturale, informazione e capitalismo (Hucitec).
*Fabricio Zanghelini ha un dottorato in economia presso Universidade Federal Fluminense (UFF).
Originariamente pubblicato sul sito web Altre parole.
Riferimenti
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