Life and death of Big Data. The semiotic contribution from data mining to interpretation
To focus on the entire life-cycle of Big Data implies a breaking down of aspects relating to texts, narrative mechanisms, risks linked to omission and manipulation. Behind the progressive emergence of sense there is a process of interpretation, translation, disambiguation of texts. The issue of Big Data is not only an issue of increasing complexity of available texts (of which Big Data constitutes just one aspect), but it is also the reflection of cultural change that requires the extension of the analytical approach to the context in which data are created and used. Who uses Big Data? The semiotic contribution, from data mining to the interpretation, measures its validity in the configuration of the systemic analysis: from the breaking down of the text in its basic recurrent elements to the relationship and comparison with other texts in the specific context in which they circulate and the situations in which they are used and which influence their signification.
application/pdf
1970-7452
519
23
it
Rita Lisa Vella
E|C
Vita e morte dei Big Data. Il contributo semiotico dal data mining all’interpretazione
Text.Serial.Journal
https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec
Articoli
2020-03-19
2020-10-21
2020-10-21
2020-10-21
60-72
1
Rita Lisa Vella
2018
60
1970-7452
23
72
Vita e morte dei Big Data. Il contributo semiotico dal data mining all’interpretazione
https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec/article/download/519/408
Vita e morte dei Big Data. Il contributo semiotico dal data mining
all’interpretazione
Rita Lisa Vella



Abstract
To focus on the entire life-cycle of Big Data implies a breaking down of aspects relating to texts, narrative
mechanisms, risks linked to omission and manipulation. Behind the progressive emergence of sense there is a
process of interpretation, translation, disambiguation of texts. The issue of Big Data is not only an issue of
increasing complexity of available texts (of which Big Data constitutes just one aspect), but it is also the reflection
of cultural change that requires the extension of the analytical approach to the context in which data are created
and used. Who uses Big Data? The semiotic contribution, from data mining to the interpretation, measures its
validity in the configuration of the systemic analysis: from the breaking down of the text in its basic recurrent
elements to the relationship and comparison with other texts in the specific context in which they circulate and
the situations in which they are used and which influence their signification.




                                        “È il flusso continuo della folla, tessuto fitto come una stoffa senza strappi né rammendi,
                                                         composto da una moltitudine di eroi quantificati che perdono nome e volto
                                       diventando il linguaggio mobile di calcoli e di razionalità che non appartengono a nessuno.
                                                                                                  Fiumi di numeri lungo le strade.”
                                                                                                         Michel De Certeau (1990)



1. Big Data e Humanities. Che cosa significa analizzare i dati nel segno della cultura

Ogni volta che una persona usa uno smartphone, un bancomat, un navigatore GPS, è al contempo
soggetto e oggetto di dati. In verità, usare attivamente il dispositivo non è più necessario, basta averlo
in tasca mentre si cammina perché una compagnia telefonica locale possa “mappare” i tuoi percorsi1.



1Il riferimento è al progetto “Barcelona Cruise Passenger Behaviour”, Telefonicacatalunya.com, “Big Bang Data; un
mundo dadificado e hiperconectado”, 19 maggio 2014 http://telefonicacatalunya.com/big-bang-data-un-mundo-
datificado-e-hiperconectado/


E|C Serie Speciale – Anno XII, n. 23, 2018
La storia di quello che sembra un fenomeno piuttosto recente inizia tra gli anni Trenta e Quaranta
con il boom delle informazioni, collegato all’incremento della popolazione negli Stati Uniti2, mentre il
dibattito attuale investe questioni disparate che vanno dal management dei dati in real time alla
visualizzazione interattiva, fino alla cultura e al comportamento umano in generale, non di rado in
aperta critica all’abuso di metodologie quantitative (Lazer et al. 2009; Highfield, Leaver 2015;
Manovich 2015).

       “Too often, Big Data enables the practice of apophenia: seeing patterns where none actually exist,
       simply because enormous quantities of data can offer connections that radiate in all directions”
       (Boyd, Crawford 2012, p. 668).

        “However, traditional ‘small data’ often offer information that is not contained (or containable) in
       big data, and the very factors that have enabled big data are enabling more traditional data
       collection.” (Lazer et al. 2014, p. 3).


2. Il ciclo di vita dei Big Data. Alla scoperta della testualità

 “Ciclo di vita” è un’espressione usata in biologia per riferirsi alle serie di cambiamenti che
accompagnano un essere vivente dalla nascita alla morte. In ambito economico, tale modello
concettuale trova particolare fortuna nell’ottica della possibilità di impostare strategicamente l’attività
di impresa considerando le fasi attraversate da imprese, marchi e prodotti, senza però implicare
“l’inevitabile decadenza e morte delle medesime, né una sequenza immutabile di stadi evolutivi
assimilabili a quelli biosociali” (“Marketing”, Enciclopedia Treccani.it, Enciclopedia delle Scienze
Sociali 1996).
Questo modello è funzionale all’idea di un’analisi dei dati nel segno della cultura, poiché la
scomposizione in fasi e la loro considerazione strategica consente di evidenziare il loro statuto di
“prodotti” (culturali), in contrasto a una pretesa “purezza” (naturale) del dato stesso.




                   Fig. 1 – Ciclo di vita dei Big Data (Rappresentazione realizzata dall’autrice)


2Un riferimento utile alla cronologia dei Big Data: “A very short history of Big Data”, Gil Press, Forbes, 9 marzo
2013 http://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/09/a-very-short-history-of-big-data/#4676afa255da

                                                                                                               61
Come evidenziato dall’immagine in Fig. 1, il ciclo di vita dei big data può essere rappresentato in 5 fasi
fondamentali e relative sottofasi:

    •   Fonti – è la fase dell’esistenza, i dati esistono in forma dispersa e disorganizzata.
    •   Raccolta – i dati vengono registrati e raccolti mediante dispositivi/software; l’analista seleziona
        le fonti e gli strumenti pertinenti.
    •   Dataset o Organizzazione – si manifesta un insieme di dati tra loro in relazione. In questa fase
        la gestione dei metadata è particolarmente delicata. Questi sono presenti fin dalla prima fase,
        tuttavia la loro organizzazione formale nel dataset è determinante per la completezza e
        profondità del database. In essi si annidano spesso dettagli cruciali anche se non direttamente
        applicabili.
    •   Management - eventuale integrazione del dataset in un database, un insieme di dati organizzati
        secondo un modello logico scelto dall’analista (gerarchico, reticolare, relazionale etc.). Sono
        possibili operazioni di interazione con i dati, non solo archivio, ma anche processi di
        elaborazione e gestione. In seguito, si procede con l’analisi e la verifica dei dati. La presenza del
        management è tanto più importante quanto più è resa invisibile dalla successiva fase di
        visualizzazione.
    •   Visualizzazione - è una delle fasi più dense, da un lato, ancora legata alla figura dell’analista
        che ne sceglie la forma; dall’altro, è l’unica fase di confronto e relazione con “il lettore”.

Da dove vengono i dati? “I dati siamo noi” è una risposta diffusa che, però, è il risultato di
un’arbitraria sostituzione di “dati” con “fonti”. I dati possono riguardare azioni intenzionali e/o non
intenzionali di diversi tipi di soggetti, che, per questo motivo, sono incessanti produttori di dati. Nel
caso dei big data, la confusione si deve alla frequente coincidenza tra produttore e fonte di dati. Non è
così, ad esempio, per gli hacker, che provano a non essere fonti di dati, ma agiscono, e quindi
producono dati che, però, non si traducono in informazioni. Altro esempio, le indagini di polizia, dove
la fonte (il soggetto che rivela le informazioni) può non coincidere del tutto con il produttore (il
soggetto che ha commesso il reato). In questo testo, si intende con “fonte di dati” il soggetto o lo
strumento che rende disponibili i dati, ovvero, ne facilita la reperibilità e la possibilità di trarne
informazione e conoscenza. “Dato” è, quindi, ciò che è oggetto di interesse conoscitivo. Il fatto che un
soggetto x sia passato in un luogo y in un’ora z, assume il valore di dato solo all’interno del contesto
interpretativo “indagine di polizia”, ovvero:
     a) È un dato solo per i soggetti coinvolti nella ricerca e raccolta (l’investigatore, un indiziato etc.)
     b) È un dato solo in relazione ad altri dati, in questo caso, luogo y e ora z
La questione delle fonti, tutt’altro che scontata, è il punto di partenza di quell’operazione di ritaglio e
giustapposizione che determina l’esistenza e la validità del dato. Supponiamo che ci sia un soggetto
interessato ai percorsi dei turisti in città e che, per questo motivo, abbia necessità di accedere ai dati
frammentati e dispersi in diverse tracce e tecnologie. Nel suo percorso da A a B, il turista ha incrociato
nell’ordine: un ripetitore, la videocamera di una banca, quella di una gioielleria, poi è entrato in una
stazione metro e uscito da una diversa stazione metro dove il suo cellulare ha agganciato un nuovo
ripetitore. Non esiste ancora il dato “percorso da A a B”, ne esistono solo le singole tracce che lo
compongono che il soggetto interessato dovrà raccogliere. La completezza e l’esattezza di questo dato,
pertanto, dipendono: dalla possibilità di accedere ai diversi dispositivi e dalla quantità/qualità della
raccolta di queste tracce. I dispositivi che hanno catturato e conservato le tracce, diventano fonti per il
soggetto che sta operando la raccolta.
Si rivelano quindi due livelli di fonti e di raccolta: il primo, che potremmo chiamare “livello zero”, in
cui un soggetto è produttore e, spesso, fonte di dati per i dispositivi o i software che li catturano e li
conservano, ovvero li raccolgono; il secondo in cui tali dispostivi diventano la fonte dei dati che un
soggetto intenzionalmente raccoglie per uno scopo. Complessità ulteriore si manifesta quando il



                                                                                                          62
soggetto intenzionato alla raccolta, in aggiunta o in sostituzione dei dati già esistenti, dispone nuovi
strumenti3.
Uno dei motivi dell’attuale enfasi pluridisciplinare sui big data è proprio la cosiddetta “moltiplicazione
delle fonti”, legata all’avanzare della tecnologia che ha aumentato la disponibilità di dispositivi e
software di raccolta. Tali dispositivi e software di raccolta, come vedremo, non sono esenti dal
contenere (e quindi trasmettere ai dati) deviazioni, come evidenziato in particolare dalle più recenti
ricerche relative ai social media big data (Highfield, Leaver 2015; Zeynep 2014).
In definitiva, senza forme di raccolta non esistono “dati” ma solo “fonti di dati”, o meglio, esistono dati
che però diventano informazioni solo una volta raccolti per uno specifico scopo e messi in relazione ad
altri dati. Joanna Drucker (2011) sostiene l’inesistenza del dato scientificamente puro proprio perché
l’atto di raccolta è necessariamente orientato a specifici obiettivi con specifici strumenti. Per questo,
sarebbe utile parlare non di “data”, passiva accettazione di ciò che è dato, ma di “capta”, attiva
costruzione dell’oggetto di interesse.
Già da una considerazione delle prime due fasi, fonti e raccolta, si intende che l’unico modo di
conoscere o fare esperienza del dato è nella sua forma mediata.
Si propone un lavoro realizzato con Stefano Perna e Pierluigi Vitale, presso il laboratorio di Data
Factory dell’Università degli Studi di Salerno.
Case study: #grexit
Fonte di dati: twitter
Obiettivo: Individuare i maggiori influencer delle conversazioni sull’eventuale uscita della Grecia dal
sistema monetario europeo.




                                   Fig. 2 – #grexit (Twitter, 19 settembre 2015)

Le immagini si riferiscono a tweet diversi rispetto al periodo esaminato dal 19 al 23 aprile, quando cioè
la keyword grexit è diventata un trending topic arrivando a raccogliere circa 40.000 mentions senza
contare gli hashtag collegati. La raccolta è stata fatta con un tool4 di interrogazione delle API scelto
dall’analista. I dati sono stati esportati in un dataset che spesso può arrivare a comprendere anche più
di venti colonne. Nel caso in analisi, il dataset comprende tutti i tweet, gli utenti, gli eventuali
destinatari, il numero di follower e il numero di following, ora del tweet, lingua con cui l’utente usa
twitter, geolocation, tipologia: mention/replies/tweet, numero di retweet e di preferiti per ciascun
tweet. Su queste basi, l’analista può avviare altri tipi di operazioni come estrarre hashtag e domini
web.


3 Es. Campagna cuoredinapoli in cui all’interno del tessuto urbano viene appositamente collocata una scultura
antropologica-relazionale che stimola l’attività e la partecipazione degli utenti. L’utente è un produttore di dati
consapevole, per quanto sia variabile il grado di consapevolezza e/o intenzionalità che possiede come fonte di
dati. Allo stesso tempo, l’operazione di scelta e selezione degli strumenti di raccolta viene svolta al principio,
prima della stessa produzione di dati. http://www.nuovetecnologiedellarte.it/cuoredinapoli/
http://www.mediaintegrati.it/cuoredinapoli/
4 Attraverso questi tool è possibile fare estrazioni di circa 18.000 tweet su un periodo di 7 giorni, ma esistono

anche metodi per operare raccolte più lunghe.

                                                                                                                  63
                                                 Fig. 3 – dataset

Per il management dei dati, l’analista ha esportato i dati in un formato supportato da Gephi5 per
compiere due operazioni principali:

    -    Elaborazione dei nodi in base ad alcuni algoritmi basati su criteri di centralità che
         restituiscono la posizione di un attore nella rete6. I nodi corrispondono ad ogni singolo utente e
         le misure riguardano la sua importanza nella rete.
    -    Colorazione dei nodi in base all’appartenenza a delle community individuate grazie a un
         algoritmo di clustering (modularity class) che individua statisticamente i gruppi.

La fase di verifica può aprire nuovi scenari nel ciclo di vita e interrompere la linearità obbligando
l’analista a tornare al database per nuove operazioni. Per la visualizzazione, l’analista ha scelto di
esportare il grafo in formato interattivo7.




5 “Gephi is the leading visualization and exploration software for all kinds of graphs and networks” da

https://gephi.org/
6 Betweenness centrality indica la capacità di orientare la conversazione attraverso la rete; closeness centrality

riguarda la vicinanza tra i nodi (un nodo centrale avrà una minore distanza con gli altri nodi). Per un
approfondimento si consiglia di consultare http://www.martingrandjean.ch/gephi-introduction/
7         Grafo          in         formato          interattivo        con          linguaggio          sigmajs:
http://www.socialistening.it/networkviz/grexit/network/index.html#

                                                                                                               64
                                            Fig. 4 – Grafo interattivo




                                              Fig. 5 – Nodo isolato

Anche la fase di visualizzazione può aprire nuovi scenari di intervento dell’analista nel ciclo di vita.
Quando, ad esempio, il nodo principale si rivela un account ufficiale, l’analista potrebbe scegliere di
escluderlo lasciando emergere nodi e relazioni in precedenza sottovalutati. Nel caso specifico, è emerso
un cluster importante di partecipanti (quelli in color verde chiaro) afferenti alla sfera Bloomberg, una
tra le più note agenzie di stampa internazionale. Esplorando i nodi principali e la breve descrizione
che accompagna gli account è chiara una “competenza” nell’ambito economico e geopolitico
internazionale:

      -    Zoe Schneeweiss, Bloomberg Economy Editor in Switzerland;
      -    Maxime Sbaihi, Euro-Area Economist, Bloomberg Intelligence;
      -    Alberto Gallo – Head of Macro Strategies at Algebris Macro Credit Found;
      -    Yannis Koutsomitis, European affair Analyst;
      -    Simon Asselbergs, la cui descrizione rimanda a una visione sarcastica del mondo finanziario,
           ha un profilo twitter privato, ragion per cui è stata accompagnata una ricerca ad hoc8
      -    The Greek Analyst, rimanda a un blog9 dedicato all’economia e alla geopolitica con focus sulla
           Grecia e sull’Europa.




8   http://cv.simon-asselbergs.com/?page=skills
9   https://greekanalyst.wordpress.com/

                                                                                                      65
Nell’ambito del lavoro del laboratorio Data Factory, il caso è stato inserito in un progetto più ampio di
ricerca volto a testare metodologie quali-quantitative. La validità del caso, infatti, non risiede tanto
nell’individuazione dei sei principali influencer della conversazione e degli specifici cluster, quanto nel
procedimento sotteso di prove ed errori che ha accompagnato l’utilizzo dei software e corretto la
direzione di ricerca: individuare gli influencer è un punto di partenza per nuovi procedimenti analitici.
Sulla base degli stessi dati, infatti, si è deciso di procedere a una seconda visualizzazione (Fig. 6)
realizzata con il software Tableau10 al fine di cogliere la complessità e il valore del portato semantico
dei dati analizzati, nonché il quadro completo di competenze. In particolare:

- l’intero flusso della conversazione, individuando i momenti di maggiore attività e intensità di
partecipazione;
- l’andamento di specifici temi, che consente una sorta di “co-topic” analysis (Fig. 7);
- tutti i tweet di un utente (Fig. 8);
- tutte le lingue dei tweet.




                      Fig. 6 – visualizzazione con Tableau   Fig. 7 – “co-topic” analysis




10   https://www.tableau.com/

                                                                                                        66
                                           Fig. 8 – @macrocredit tweets.


Uno dei problemi principali legati all’analisi dei big data è quello di una eccessiva semplificazione
incapace di rappresentare realmente la complessità socio-culturale cui si riferisce (Highfield, Leaver
2015; Zeynep 2014). A questo, è necessario rispondere sia con analisi multi-piattaforma, sia con
procedimenti analitici incrociati sugli stessi dati, senza mai dimenticare l’aspetto off-line dell’attività
umana.
Il procedimento effettuato non vuole essere un modello né esaustivo, né conclusivo dell’analisi dei
social big data, lasciando comunque aperte nuove direzioni di ricerca (es. linguistica computazionale;
text mining; topic modelling). Senza dubbio, ha l’intento di muovere i primi passi nella direzione del
rispetto della complessità, promuovendo procedimenti integrati. In ultimo, le due visualizzazioni sono
state condivise sul web, dove restano disponibili per la consultazione e la condivisione. Il ciclo di vita
dei big data è, cioè, un processo tutt’altro che lineare e chiuso, in cui, conclusa la fase di
visualizzazione, si aprono gli spazi della diffusione e della circolazione.




   Fig. 9 – Ciclo di vita dei Big Data con relazioni tra le fasi visibili (Rappresentazione realizzata dall’autrice)


Ne segue l’evidenza di alcuni snodi teorici fondamentali:

    -   le caratteristiche di veridicità e valore dei dati, riconosciute come cruciali (Zikopoulos et al.
        2013), non appartengono all’insieme dei dati in quanto tali, ma dipendono dal modo in cui
        questi vengono trattati, organizzati e presentati, palesando così, le istanze soggettive presenti
        nel discorso dei dati.
    -   la questione interpretativa (Boyd, Crawford 2011; Gonzalez-Bailon 2013), solitamente messa
        in luce in riferimento al lavoro dell’analista, nella fase che segue quella della visualizzazione,
        non può tralasciare la considerazione delle competenze e delle esperienze del lettore.



                                                                                                                       67
1.1     Alla scoperta della testualità

Il ciclo di vita dei big data può essere definito un processo di disambiguazione testuale per gradi di
leggibilità e complessità:

        1. COMPLESSO ILLEGGIBILE (dati prima e durante la raccolta)
        2. SEMPLICE ILLEGGIBILE (database e management)
        3. COMPLESSO LEGGIBILE (visualizzazione e circolazione)

Definiamo “complessità” la “caratteristica di un sistema […] concepito come un aggregato organico e
strutturato di parti tra loro interagenti, in base alla quale il comportamento globale del sistema non è
immediatamente riconducibile a quello dei singoli costituenti, dipendendo dal modo in cui essi
interagiscono” (Enciclopedia Treccani.it).
La “leggibilità” è, invece, “[…] Il fatto d’esser leggibile, con riguardo alla scrittura, oppure alla
comprensibilità” (Enciclopedia Treccani.it).

Chiaramente, il proposito di rendere leggibile la complessità, non necessariamente trova il suo
compimento. Scopo del processo di visualizzazione è la ricerca della traduzione formale più adatta
affinché emergano relazioni e significati, ma il processo di disambiguazione non può ritenersi completo
quando vengono rappresentati dati semplici (o pattern isolati) e, solo per questo, leggibili. Il lavoro di
Manovich (2010), ad esempio, si è basato a lungo sulla questione della visualizzazione per risolvere i
problemi legati alla “data reduction” ammettendo che, anche laddove si riesca a preservare la forma
originale dei dati attraverso una riorganizzazione senza riduzione, sono inevitabili trasformazioni dei
dati, come ad esempio, la misura.
Se già la dimensione testuale emersa attraverso la ricostruzione del ciclo di vita consentiva uno spazio
di riflessione per un approccio semiotico ai big data, la questione culturale (Manovich 2015) ne
evidenzia ulteriormente la necessità. In questo senso, la semiotica raccoglie la sfida di pensare i Big
Data11, non tanto sulla base di una metafora “considerare i Big Data come se fossero testi”12, ma, in seno alla
semiotica della cultura, proprio in ragione della loro testualità, intendendo con testo “qualcosa che il
mondo, la cultura, riconosce come tale” (Lorusso 2010, p. 20). La possibilità di un approccio testuale ai
big data esiste, perciò, non in ragione di una simulazione, ma di un approccio che non ha mai derivato
la sua specificità da quella del suo oggetto analitico13.
Quando si parla di big cultural data, tutte le analisi devono rispondere del fatto che il dato sia solo un
sostituto, una parziale rappresentazione dell’oggetto culturale che ci si propone di analizzare. Proprio
per questo, il contesto (Lotman 2006, Lorusso 2010, Marrone 2011, 2013b) è un’informazione
essenziale al fine di intendere il rapporto e le dinamiche tra il testo e il suo sfondo. Viene considerato,
cioè, il modo in cui il senso del discorso dei big data si manifesta tanto nelle strutture interne al testo,
quanto in quelle esterne, nelle relazioni e nei fenomeni culturali agganciati, usi, pratiche, circolazione,
“la vita del testo nel mondo” 14. L’ultima fase del ciclo di vita, quella della diffusione e circolazione,
obbliga a un ripensamento della questione interpretativa in termini di competenze del lettore e
esperienze del lettore. Cosa accade quando il testo confezionato dagli analisti circola attraverso i media
e incontra i suoi destinatari? Cosa accade quando i destinatari non possiedono tutte le competenze
necessarie a decifrare i processi e le fasi sottesi al testo visualizzato che incontrano e che, per questo,
interpretano male, o in maniera parziale?

11   Sfida lanciata da Paul Buissac nel 2012 dalle pagine del blog SemiotiX: Occupy Semiotics
http://semioticon.com/semiotix/2012/12/occupy-semiotics/
12      Carlos    A.     Scolari,   Occupy      Semiotics    (Hacia     una     semiotica  del     big     data)
http://hipermediaciones.com/2012/12/16/occupy-semiotics-big-data/; anche gli ultimi lavori Los ecos de
McLuhan: ecología de los medios, semiótica e interfaces. (2015); Prologo in Cultura Transmedia (Jenkins, 2015).
13 Cfr. Lorusso A. M (2010) p.20
14 Il riferimento è a Lotman (2006), vedi anche Lotman in Lorusso A.M. (2010).



                                                                                                             68
Un esempio illuminante è la mostra presso la Public Library di New York del progetto On Broadway
(Manovich 2015a). Durante la mostra, i visitatori hanno “personalizzato i big data” selezionando una
particolare zona della città, per loro significativa, e navigandola attraverso l’interfaccia interattiva.
Sono i “prodotti culturali” considerati non più “come dati a partire dai quali elaborare statistiche sulla
loro circolazione o individuare i meccanismi economici della loro diffusione, ma come il repertorio in
base al quale i fruitori li utilizzano secondo modalità proprie. Questi fatti pertanto non sono più i dati
dei nostri calcoli, bensì il lessico delle loro pratiche” (De Certeau 1990, p. 65).


2. The dark side of Big Data. Il ruolo anti-ideologico della semiotica

Il ciclo di vita dei big data palesa le istanze enunciative del discorso, dagli analisti impegnati nelle
prime fasi di reperimento e analisi, alle figure coinvolte nella circolazione (es. giornalisti) e uso (utenti
finali), senza contare la necessità di considerare i diversi strumenti tecnologici impiegati nelle varie fasi
del processo, da quelli atti a registrare dati, agli ambienti digitali (e non) in cui hanno luogo i
comportamenti che li originano, ai software utilizzati per processarli e visualizzarli.

“Analizzare la struttura di un testo artistico significa, in questo quadro, spiegare come esso ‘diventi portatore di
un pensiero determinato, di un’idea’ e, nello stesso tempo, ‘come la struttura del testo si rapporti a quest’idea’
(Lotman, 1976, p. 11)” (Marrone 2013b, p. 439).

I Big Data sono “tracce documentali” il cui interesse risiede nel “modo in cui queste tracce fanno
sistema, le relazioni che le collegano e il modo in cui danno identità a chi le utilizza” 15 (Schöch 2013).
Chi utilizza i Big Data? Per capirlo, bisogna chiedersi piuttosto: chi avvia l’azione? In risposta,
possiamo immaginare due schemi di azione. La prima, in cui un soggetto (un’azienda, un’istituzione,
una testata giornalistica) incarica un altro soggetto di realizzare un’indagine per un proprio scopo. Il
soggetto mandante dell’analisi potrebbe essere anche il ricevente ultimo dei dati, che non circoleranno
pubblicamente; oppure, i dati analizzati e visualizzati saranno poi condivisi, resi fruibili da una
porzione estesa di pubblico. Il più delle volte, in questi casi, la circolazione riguarderà solo i dati nella
loro ultima forma, visualizzata. La seconda, in cui è il soggetto stesso o un suo dipartimento interno a
dare avvio all’indagine. In questo caso, cioè, non c’è un soggetto esterno mandante dell’azione, ma è la
stessa azienda, università, testata giornalistica, a decidere di avviare la ricerca.
In conclusione, i big data sono utilizzati per scopi diversi e con diversi gradi di coinvolgimento da16:
     • Aziende;
     • Istituzioni;
     • Università e gruppi di ricerca;
     • Utenti finali;
     • Testate giornalistiche.

È l’ultima fase del ciclo di vita a illuminare la necessità di un approccio anti-ideologico ai big data,
volto a svelare da un lato, il modo in cui il testo finale si rende portatore di un’idea, dall’altro, il modo
in cui questa idea viene accolta/rifiutata/utilizzata nelle pratiche dei fruitori secondo le loro modalità,
ma soprattutto, il modo in cui i big data conferiscono identità a chi li utilizza.
La spesa in armi dei paesi europei. I percorsi dei turisti in città. La città in cui si sorride di più nei
selfie.


15Traduzione personale
16Gli esempi sono molteplici: Obama è stato definito “The big data President” (The Washington Post, 2013);
laboratori          universitari         (UniTo,             http://www.despina.unito.it/;          Unisa,
http://www.unisa.it/news/index/idStructure/2405/id/15260; MIT Media Lab, https://www.media.mit.edu/;
Cambridge, http://www.bigdata.cam.ac.uk/); giornalismo (datajournalism.it; followthemoney.lastampa.it/;
http://www.opentg.it/controlla-i-tg/).

                                                                                                                69
Quale isotopia comune attraversa il “data-driven discourse”? I big data forniscono inedite capacità
conoscitive dell’ambiente circostante, che possono poi essere tradotte per obiettivi di business o di
dissertazione accademica, essere usate a scopo civico o politico, eticamente o con obiettivi di
manipolazione.
Gianfranco Marrone ha scritto che per la scena informativa

      “i regimi del sapere si configurano diversamente a seconda delle moltiplicazioni e delle relative
      unificazioni dell’osservatore e dell’informatore. È chiaro infatti, per esempio, che se le fonti di
      informazione sono molteplici e contraddittorie, il sapere tende a sgretolarsi, a perdere di credibilità,
      mentre se l’informatore è unico viene prodotta una specie di discorso realistico, veritiero.” (Marrone
      2001, p. 119)

Tutto torna al principio, a quell’information explosion da cui si fa incominciare la storia dei big data. Il
moltiplicarsi delle fonti di informazione, in particolare con il web, ha minato i regimi di credibilità che
hanno da sempre sostenuto i discorsi politici, economici, giornalistici. La mancanza di distinzione tra
diffusione, popolarità e veridicità, la moltiplicazione delle possibilità espressive, la distanza sempre più
infinitesimale tra utenti e fonti, tutto ciò ha eroso fortemente non solo la credibilità, ma anche
l’autorevolezza delle fonti di informazione. Nessuna fonte è autorevole, o meglio, tutte le fonti sono
autorevoli, fino a tweet contrario.
Il “data-driven discourse” sembra costruire un’isotopia di credibilità proponendosi come informatore
unico e trasversale. Fonte dell’informazione non è più, pertanto, l’azienda, il politico, la testata
giornalistica, ma i dati stessi. Per riabilitare la propria autorevolezza, i soggetti “delegano” la
produzione di credibilità ai dati, proponendosi esclusivamente come “ambasciatori”, portatori di
questo discorso. Ma questa operazione è un’ulteriore mediazione, un camouflage (Paolo Fabbri, 2008).
La pretesa di oggettività fonda le sue radici in un’operazione di compressione (ma non sintesi) delle
molteplici fonti in una sola, i dati. Il discorso scientifico neutralizza le istanze enunciative nell’uso
dell’impersonale, allo stesso modo, il discorso dei dati nasconde istanze enunciative e, con esse, il
processo di produzione dei dati, che così si presentano come “naturali”, puri, appunto, “dati”. La
stessa tecnologia impiegata nelle diverse fasi del processo si fa portatrice di questa ideologia, come se lo
strumento fosse garanzia di oggettività. Al contrario, ogni strumento ha in sé categorie e deviazioni
analitiche: in primo luogo, suggerendo “forme” di comportamenti, rendendo disponibili e diffuse
determinate funzioni “aggregatrici” e non altre (hashtag, reaction, retweet, mentions, like etc.); in
secondo luogo, il comportamento umano è infinitamente più complesso e l’uso che fa di queste
funzioni è spesso arbitrario (es. ironia, sarcasmo, visibilità etc.) e non misurabile, o almeno, non senza
l’integrazione di analisi qualitative profonde.
Il meccanismo che tende a rendere naturale ciò che è costruito strategicamente è l’ideologia17, a cui la
semiotica risponde con un lavoro di demistificazione, ripercorrendo le stratificazioni testuali, le catene
connotative, le mediazioni.




17   Il tema dell’ideologia è centrale in tutto il lavoro di Roland Barthes (1957, 1998)




                                                                                                                 70
Bibliografia
Nel testo, l’anno che accompagna i rinvii bibliografici è quello dell’edizione in lingua originale, mentre i rimandi
ai numeri di pagina si riferiscono alla traduzione italiana, qualora sia presente nella bibliografia.


Barthes, R., 1957, Mythologies, Paris, Editions du Seuil; trad. it. Miti d’oggi, Torino, Einaudi, 2005
Barthes, R., Marrone, G., a cura, 1998, Roland Barthes. Scritti: società, testo, comunicazione, Torino, Einaudi.
Boyd, D., Crawford, K., 2011, “Six Provocations for Big Data”, in Social Science Research Network, www.ssrn.com
Buissac, P., 2012, “Occupy Semiotics”, SemiotiX, in semioticon.com/semiotix, consultato il 3 settembre 2015
De Certeau, M., 1990, L’invention du quotidien. I Arts de faire, Paris, Editions Gallimard; trad. it. L’invenzione del
          quotidiano, Roma, Edizioni Lavoro, 2012.
Drucker, J., 2011, “Humanities Approaches to Graphical Display”, in DHQ: Digital Humanities Quarterly, vol. 5.1,
          disponibile su www.digitalhumanities.org/dhq/
Fabbri P., 2008, “Paolo Fabbri: Estrategias del camuflaje”, Intervista di Tiziana Migliore, in Revista de Occidente,
          Fundación José Ortega y Gasset, Madrid, Número 330, Noviembre 2008; trad. it “Lo sguardo
          dell’altro. Strategie del Camouflage”, 2008 in www.paolofabbri.it/interviste
Forbes, 2013, “A very short history of Big Data”, 9 marzo
Gonzalez-Bailon, S., 2013, “Social Science in the Era of Big Data”, in Social Science Research Network,
          www.ssrn.com
Highfield, T., Leaver, T., 2015, “A methodology for mapping Instagram hashtags”, in First Monday, vol. 20, nn.
          1-5.
Jenkis H., Green J., Ford S., 2015, Cultura Transmedia. La creación de contenido de valor en una cultura en red, Barcelona,
          Gedisa.
Lazer, D., Kennedy, R., King, G., Vespignani, A., 2014, “The Parable of Google Flu: Traps in Big Data
          Analysis”, in Science, vol. 343, pp. 1203-1205
Lazer, D., et al., 2009, “Computational Social Science”, in Science, vol. 323, N. 5915, pp. 721-723
Lorusso, A.M., 2010, Semiotica della cultura, Bari, Editori Laterza
Lotman J.M, Sedda, F., a cura, 2006, Tesi per una semiotica delle culture, Roma, Meltemi.
Manovich, L., 2010, “What is Visualization?”, in Visual Studies, vo. 26, No 1, disponibile su www.academia.edu
Manovich, L., 2015a, “Exploring urban social media: Selfiecity and On Broadway”, disponibile su
          www.academia.edu
Manovich, L., 2015b, “The Science of Culture? Social Computing, Digital Humanities and Cultural Analytics”,
          disponibile su www.academia.edu
Marbach, G., 1996, Lemma “Marketing”, in Enciclopedia Treccani, Enciclopedia delle scienze sociali, disponibile su
          www.treccani.it/enciclopedia/marketing_(Enciclopedia-delle-scienze-sociali)/, consultato il 3 febbraio
          2016
Marrone, G., 2001, Corpi Sociali. Processi comunicativi e semiotica del testo, Torino, Einaudi.
Marrone, G., 2011, Introduzione alla semiotica del testo, Roma, Bari, Editori Laterza.
Marrone, G., 2013b, “Divergenze parallele. La nozione di testo in Greimas e Lotman”, in P. Fabbri, D. Mangano,
          a cura, La competenza semiotica: basi di teoria della significazione, Roma, Carocci, pp. 427-443.
Schöch, C., 2013 “Big? Smart? Clean? Messy? Data in the Humanities”, in Journal of Digital Humanities, Vol. 2,
          No. 3, journalofdigitalhumanities.org
Scolari, C. A., 2012, “Occupy Semiotics (Hacia una semiotica del Big Data)”, in hipermediaciones. com:
          consultato il 3 settembre 2015
Scolari, C. A., 2015, “Los ecos de McLuhan: ecología de los medios, semiótica e interfaces.” in Palabra clave,
          http://palabraclave.unisabana.edu.co/ consultato il 10 gennaio 2016Scolari, C., A., 2015, “Prologo” in
          “Cultura Transmedia” in H. Jenkins, J. Green, S. Ford, 2015, pp. 9-13
The Washington Post, 2013, “Obama, the ‘big data’ president”, june 14
Zeynep, T., 2014, “Big Questions for Social Media Big Data: Representativeness, Validity and Other Methodological Pitfalls.”,
          in “ICWSM ’14: Proceedings of the 8th International AAAI Conference on Weblogs and Social
          Media”, http://arxiv.org/pdf/1403.7400v2.pdf
Zikopoulos, P. C., et al., 2013, Harness the Power of Big Data, The IBM Big Data Platform, McGrawHill




                                                                                                                         71
Sitografia

www.academia.edu
www.datajournalism.it/noi-altrove-a-stronger-loving-world/
www.digitalhumanities.org/
followthemoney.lastampa.it/
www.forbes.com/
gephi.org/
hipermediaciones.com/2012/12/16/occupy-semiotics-big-data/
journalofdigitalhumanities.org/
manovich.net/
www.martingrandjean.ch/gephi-introduction/
www.mediaintegrati.it/cuoredinapoli/
www.nuovetecnologiedellarte.it/cuoredinapoli/
www.on-broadway.nyc/
www.opentg.it/controlla-i-tg/
research.doing.com/
semioticon.com/semiotix/2012/12/occupy-semiotics/
www.socialistening.it/networkviz/grexit/network/index.html#
www.tableau.com/
telefonicacatalunya.com/big-bang-data-un-mundo-datificado-e-hiperconectado/
www.treccani.it
www.washingtonpost.com/opinions/obama-the-big-data-president/2013/06/14/1d71fe2e-d391-11e2-b05f-
3ea3f0e7bb5a_story.html




                                                                                                   72
