Capitalismo della sorveglianza: l'esperienza umana come materia prima più preziosa dell'oro

Stiamo vivendo in un’epoca di profondi cambiamenti sociali, politici e tecnologici. La rincorsa tecnologica è diventata il principale motore evolutivo della nostra società, e i cambiamenti che ne derivano sono così profondi da influenzare la sfera più intima di ognuno di noi.
Infatti, l’avvento di tecnologie come Internet, social media e smartphone ha influito in modo profondo nel plasmare la nostra società, al punto che molti studiosi solo recentemente ne stanno comprendendo gli effetti sull’individuo e sulla collettività.

Il capitalismo della sorveglianza

Tra questi, Shoshana Zuboff è probabilmente la voce più autorevole. Professoressa emerita alla Harvard Business School, Zuboff muove una critica incisiva alle grandi compagnie tecnologiche per il modo in cui l’uso dei dati personali e comportamentali ha assunto un ruolo sempre più strategico e pervasivo nel mercato globale.

Il motivo è semplice: questi dati permettono di proporre prodotti commerciali su misura dei singoli individui e, in molti casi, di anticiparne persino i desideri. Zuboff definisce il nostro periodo storico come capitalismo della sorveglianza, un’epoca così trasformativa da poter essere paragonata ai più importanti avvenimenti socioeconomici del Novecento.

Le grandi compagnie tecnologiche — Google, Meta e Microsoft rappresentano gli esempi più eclatanti — hanno costruito un sistema sorprendentemente avanzato per trasformare l’esperienza umana del Web (navigazioni, ricerche, like, visualizzazioni) in dati comportamentali. Ogni interazione online, anche la più semplice e apparentemente insignificante, viene registrata e, messa insieme alle altre, contribuisce a costruire un’identità comportamentale: non più chi sei, ma come ti comporti, cosa ti piace, come agisci.

Dalla ricerca alla predizione

Il capostipite di questo mercato dei dati è stato Google. Alla fine degli anni Novanta, le ricerche su Google Search risultavano più accurate rispetto alla concorrenza perché, oltre al testo, venivano analizzate la punteggiatura, la grammatica, la struttura e la formulazione delle frasi, così da offrire risultati il più possibile pertinenti.

All’inizio degli anni Duemila, con lo scoppio della bolla dot-com, si creò un clima di profonda sfiducia verso il mondo online: molte società tecnologiche fallirono per la mancanza di un modello economico sostenibile. Fu in quel contesto che Google, per monetizzare, aprì le porte alla pubblicità. Il sistema di annunci che ideò si rivelò una vera miniera d’oro. Tutti i dati comportamentali raccolti per migliorare la qualità della ricerca vennero ora utilizzati per mostrare annunci pubblicitari pertinenti e con un’elevata probabilità di clic.

Nel corso degli anni, le tecniche di estrazione dei dati sono diventate sempre più sofisticate. Le “briciole” lasciate dagli utenti — ricerche effettuate, like, siti visitati, tempo di permanenza, posizione GPS, informazioni sul dispositivo, app utilizzate, orari di attività online e molto altro — sono così preziose da costituire veri e propri profili personali.

Questi profili rappresentano identità comportamentali che, sottoposte ad algoritmi di machine learning, permettono di formulare predizioni probabilistiche sui comportamenti futuri. In altre parole, il sistema propone l’annuncio pubblicitario che ha suscitato interesse in profili simili al tuo. Detto più semplicemente, ti viene mostrata l’inserzione con la maggiore probabilità di essere visualizzata, cliccata e trasformata in acquisto.

I dati come materia prima

Il sistema che emerge è estremamente potente nella capacità di inferire comportamenti. Supponiamo, ad esempio, uno scenario in cui il GPS del cellulare registra tragitti insoliti o cambi di routine, guardi video a notte fonda, scorri i post su Instagram e commenti contenuti legati a frustrazione o stanchezza.

Il sistema può inferire che probabilmente sei stressato e mostrarti annunci di spa, viaggi o corsi di meditazione. Questo esempio rende l’idea della potenza dell’inferenza: le singole informazioni, prese isolatamente, dicono poco o nulla, ma messe insieme offrono una notevole capacità predittiva. Gli scenari applicativi sono potenzialmente infiniti. I nostri comportamenti online diventano così vere e proprie materie prime, che Zuboff descrive in questo modo:

Google ha scoperto come tradurre le interazioni con gli utenti che avvengono fuori dal mercato in surplus grezzo da usare come materia prima per costruire prodotti diretti a vere transazioni economiche con i suoi veri clienti: gli inserzionisti. […] L’azienda ha così creato dal nulla e con zero costi marginali una classe di beni basata su materie prime derivate dal comportamento online e fuori dal mercato degli utenti.

In questo sistema, noi utenti siamo la fonte da cui vengono estratte le materie prime, mentre i prodotti finali sono le previsioni sui nostri comportamenti.

Internet come terra di frontiera

Zuboff si spinge oltre, paragona la nascita di Internet a una nuova terra di “frontiera”, scoperta e colonizzata prima che esistessero leggi, diritti e consapevolezza.

I primi colonizzatori delle Americhe scoprirono quasi subito territori ricchi di risorse — oro, argento e molto altro — da sfruttare. Le nazioni europee che arrivarono per prime poterono definire nuove regole e imporre la propria volontà sulle popolazioni native. In pochi decenni venne costruito un sistema di sfruttamento e schiavitù finalizzato a massimizzare l’estrazione di materie prime da rivendere nel continente europeo.

Secondo Zuboff, l’evoluzione di Internet presenta una curiosa analogia sotto molti aspetti. Google, Meta e Microsoft sono stati tra i primi esploratori del Web e sono riusciti a costruire modelli di business solidi basati sui dati comportamentali. Questo ha permesso loro di definire e imporre le proprie regole in uno spazio nuovo e dalle possibilità apparentemente infinite, in un momento storico in cui nessuno poteva prevedere la direzione che Internet avrebbe preso.

Nel tempo, il Web è stato progressivamente plasmato per massimizzare questa estrazione di dati, fino a trasformarla in una pratica data quasi per scontata. Ribellarsi a questo sistema significa spesso dover accettare servizi con funzionalità limitate.
Purtroppo, le istituzioni arrivano spesso in ritardo, quando le conseguenze sono già evidenti, e ogni tentativo di regolamentazione viene presentato dalle grandi compagnie tecnologiche come una minaccia al progresso e all’innovazione.

L’Unione Europea rappresenta una delle poche realtà internazionali che stanno cercando di regolamentare il Web: il General Data Protection Regulation (GDPR) e il Digital Services Act (DSA) ne sono esempi concreti. Tuttavia, nonostante questi importanti passi avanti, si è probabilmente solo scalfita la superficie. Le big tech continuano a detenere un enorme potere, fondato sulla loro capacità di predire i comportamenti umani.

Dal web al mondo reale: l’IoT

Negli ultimi anni, il tracciamento si è esteso anche all’Internet of Things (IoT). Zuboff cita un caso del 2014 in cui alcune Smart TV Samsung registravano le conversazioni in prossimità del dispositivo, inviandole a un’azienda terza specializzata in riconoscimento vocale. Questo è solo uno dei tanti esempi possibili. Smartwatch, automobili connesse e dispositivi per la smart home raccolgono una quantità enorme di dati di utilizzo, spesso a nostra insaputa.

Agli utenti vengono generalmente presentate lunghe pagine di policy, scritte in un linguaggio giuridico complesso, che portano quasi sempre a rinunciare alla lettura e ad accettare tutto in modo automatico. Chi decide di non accettare tali condizioni si ritrova spesso con dispositivi dalle funzionalità limitate, poiché molte di esse funzionano pienamente solo se collegate al cloud. In questo modo, l’identità comportamentale si sposta progressivamente dal Web al mondo reale, consentendo inferenze sempre più raffinate, ad esempio sulle abitudini domestiche.

Qualcuno potrebbe pensare che questo sistema sia accettabile perché consente di ricevere annunci pubblicitari personalizzati. In realtà, la questione è più complessa. I dati detenuti da questi colossi conferiscono loro un potere fortemente asimmetrico nei confronti degli individui. La storia insegna che, quando esistono le condizioni economiche adeguate, questo potere tende a essere esercitato. Già oggi possiamo osservare come tali meccanismi stiano progressivamente indirizzando le nostre scelte.

Esperimenti sociali e arichettura delle scelte

Quasi tutte le grandi aziende del Web — Amazon, Meta, Google e Microsoft — sviluppano le proprie piattaforme attraverso test A/B continui: variano font, colori e posizionamento degli elementi grafici per spingere l’utente verso comportamenti specifici, come acquistare un prodotto o cliccare su un annuncio. Molti potrebbero pensare di essere immuni a questi meccanismi, ma i dati mostrano che anche piccole variazioni grafiche possono aumentare sensibilmente la probabilità di clic.

Meta ha condotto esperimenti ancora più sofisticati su Facebook. Zuboff cita uno studio del 2012, pubblicato su Nature, in cui i ricercatori manipolarono il feed degli utenti facendo apparire post di amici stretti che dichiaravano di aver votato alle elezioni del Congresso degli Stati Uniti. I risultati mostrarono che un numero significativo di persone andò effettivamente a votare dopo aver visto quei contenuti, rispetto a chi non era stato esposto agli stessi stimoli.

Negli stessi anni venne condotto un altro esperimento, sempre in stile test A/B, in cui un gruppo di utenti veniva esposto prevalentemente a messaggi positivi e un altro a messaggi negativi. L’obiettivo era osservare se l’esposizione influenzasse il tono emotivo dei post pubblicati successivamente. I ricercatori conclusero che gli stati emotivi possono trasferirsi tra le persone attraverso un vero e proprio contagio emozionale.
Zuboff riporta le parole di un ex product manager di Facebook che sintetizzano efficacemente questo approccio:

Qualunque utente, a un certo punto della sua presenza in rete, diviene il soggetto di qualche esperimento, che si tratti di vedere una pubblicità in un formato diverso, di usare messaggi e pulsanti differenti o di avere un feed generato secondo un algoritmo basato su un’altra classificazione. […] Lo scopo fondamentale di molte persone che lavorano con i dati di Facebook è alterare l’umore e il comportamento della gente. Lo fanno in continuazione per farti apprezzare di più le storie, per farti cliccare su più annunci, per farti passare più tempo su un determinato sito.

Instagram rappresenta un altro esempio emblematico. In pochi anni si è trasformato nello specchio — spesso deformante — del consumismo contemporaneo. All’interno dell’app emergono dinamiche costanti di confronto, visibilità e costruzione dell’immagine. Osservando ciò che fanno i nostri amici, le persone di cui ci fidiamo o che stimiamo, interiorizziamo standard a cui sentiamo di dover aderire per non sentirci in difetto. Il messaggio implicito è spesso: “Anche io dovrei essere così”. Una volta instillato il bisogno, i brand commerciali sono già pronti a soddisfarlo.

Questo non significa che Meta abbia l’obiettivo di rendere le persone insoddisfatte. L’azienda ha semplicemente sviluppato un prodotto ottimizzato per massimizzare la partecipazione degli utenti: condivisioni, like e tempo di permanenza. Tuttavia, i contenuti che massimizzano queste metriche sono spesso polarizzanti, legati alla rabbia o all’indignazione, oppure basati sul confronto in termini di corpo, successo e stile di vita. Le ragioni di ciò affondano probabilmente nella nostra storia evolutiva: non siamo programmati per ricercare il benessere, ma per individuare minacce e pericoli. Cerchiamo il confronto per sentirci parte di un gruppo, che per millenni è stato ristretto e ben definito.

Il comportamento come fenomeno sociale

In questo contesto, conoscere le nostre reti sociali diventa estremamente prezioso per le grandi piattaforme. Negli ultimi anni, Alex Pentland — professore del MIT e figura di riferimento internazionale nello studio dei dati comportamentali — ha mostrato come, a partire da informazioni di base raccolte dagli smartphone (posizione GPS, Wi-Fi, contatti, chiamate e prossimità fisica), sia possibile costruire reti computazionali capaci di descrivere e anticipare i comportamenti individuali e collettivi.

Secondo Pentland, il comportamento umano non può essere compreso osservando esclusivamente il singolo individuo, ma emerge soprattutto dalle reti sociali in cui è immerso. Sapere chi frequentiamo, con quale frequenza, per quanto tempo e in quali contesti consente di comprendere come abitudini, decisioni e norme sociali si diffondano all’interno di una comunità. In questa prospettiva, il comportamento non è solo una scelta individuale, ma il risultato di continue influenze reciproche.

Pentland ha spesso presentato questi studi come strumenti per migliorare il benessere collettivo: uffici più sani, città più efficienti, politiche pubbliche più efficaci. L’idea di fondo è introdurre piccoli incentivi o variazioni nell’ambiente e osservare come la rete sociale reagisce e si riorganizza.

Google e Meta, tuttavia, dispongono di un’infrastruttura tecnologica senza precedenti: milioni di dispositivi mobili, flussi di dati continui e una mappatura dettagliata delle reti sociali reali. Questo consente loro di applicare, di fatto, gli stessi principi su scala globale e con finalità commerciali. Gli annunci pubblicitari non dipendono più soltanto dai dati comportamentali di un singolo utente, ma anche da quelli delle persone che lo circondano.

Se un individuo è fortemente connesso a persone che hanno effettuato determinati acquisti o mostrato specifici interessi, è probabile che venga esposto agli stessi contenuti pubblicitari. In questo senso, non si tratta più solo di influenzare scelte individuali, ma di modellare l’ambiente sociale all’interno del quale tali scelte prendono forma.

Conclusioni

Le grandi compagnie tecnologiche rivelano pochissimo sui propri algoritmi predittivi. Gran parte delle conoscenze che possediamo su questi meccanismi proviene da studi accademici e ricerche indipendenti. Questo non implica che gli utenti debbano subirli passivamente.

Per chi lo desidera, esistono strategie per ridurre le tracce lasciate online, anche se l’anonimato totale è quasi impossibile. Diversificare i servizi utilizzati, adottare browser più attenti alla privacy e curare le impostazioni personali delle app può già fare una differenza significativa.

Anche perché il futuro è già sotto i nostri occhi. Gli occhiali smart potranno sapere esattamente cosa guardiamo, per quanto tempo e come reagiscono le nostre pupille — un indicatore diretto di eccitazione o interesse. Le assistenti IA potranno suggerire prodotti all’interno di conversazioni naturali, rendendo la persuasione sempre più invisibile. Il Metaverso di Meta — per ora solo rimandato — rappresenta un ulteriore passo in questa direzione: un ambiente interamente progettato per l’estrazione di dati.

Nel futuro che si preannuncia diventa quindi doveroso sviluppare una maggiore consapevolezza. Non solo su come funziona il Web, ma su come funzioniamo noi: le nostre paure, i nostri desideri, le nostre vulnerabilità.