Così recita Wikipedia: “Il quintilione è il numero naturale che, nel sistema di denominazione chiamato ‘scala lunga’, corrisponde a mille quadriliardi, 1 000 000 di quadrilioni o 1 000 000 000 di triliardi. Quindi è uguale a 1 000 000⁵ = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 = 1030. Niente panico! L’importante è sapere che ogni giorno produciamo circa 25 quintilioni di byte.
Tutto ciò per dire che abbiamo di fronte a noi due strade: essere sommersi da dati che diventano, per forza di cose, insignificanti e inutilizzabili, oppure ricavare da una continua data analysis le informazioni e i servizi che ci servono. E su quest’ultimo punto si apre un altro bivio all’interno del controverso rapporto tra chi produce i dati (tutti noi) e chi (varie entità) si occupa di raccoglierli ed elaborarli: accettarne un utilizzo parziale, soprattutto finalizzato allo sviluppo del business di impresa oppure, accanto a questo, ricercare e usare una serie di servizi utili e sviluppati attorno ad un approccio ai dati “human centric”?
Sono aspetti sui quali ha cercato di indagare il World Economic Forum attraverso un suo recente white paper finalizzato ad evidenziare quanto l’analisi e la relazione tra i dati possa essere effettuata seguendo un approccio più vicino alle esigenze delle persone e della società. Il documento è frutto di una collaborazione annuale tra Wef e il Governo finlandese per riuscire ad implementare nella città di Helsinki un approccio, tradotto poi in un framework organizzativo, tecnologico e di processi, in cui gli aspetti-guida sono proprio l’interesse sociale nel trattamento dei dati e nella costruzione di servizi.
La prima parte del documento enfatizza due elementi nella costruzione di questa impostazione virtuosa: il primo è il ruolo, fondamentale, che deve giocare una cooperazione pubblico-privato: aziende, enti governativi, realtà della società civile riusciranno a realizzare una gestione dei dati “human centric” soltanto attraverso una vera cooperazione basata su impianti normativi chiari, condivisi e su reciproche convenienze. Il secondo aspetto è quello della fiducia tra chi genera i dati e chi li cattura e li elabora. Il concetto di “trust” è infatti considerato fondamentale e il superamento dell’attuale “trust gap”, cioè quel venir meno al patto di fiducia in essere tra l’utente che genera il dato, e chi lo elabora, spesso a fini non esplicitamente dichiarati e che sfruttano la buona fede dell’utente, rappresenta la precondizione a un nuovo sviluppo di società più democratica ed inclusiva basata sui dati.
Un percorso tortuoso
Arrivare a un’integrazione dei dati che generi servizi di valore vantaggiosi prima di tutto per la società e le persone, considerando anche l’interesse di business delle imprese, non è un percorso semplice. Spesso i dati restano archiviati in silos tecnologici e organizzativi. I processi di governance adeguati a renderli poi correttamente supervisionati, trasparenti, unitamente all’identificazione della corretta responsabilità nella loro gestione sono molto difficili da essere univocamente definiti; per non parlare della salvaguardia degli interessi e della prospettiva di chi fornisce i dati, cioè gli utenti, i primi ad essere impattati da attività di insight fortemente condizionanti e talvolta al limite della violazione della privacy.
Le policy nel trattamento dei dati sono spesso il frutto di una scelta tra due direttrici talvolta tra loro in contrasto: da un lato l’esigenza delle varie entità di capitalizzare un processo di innovazione e dall’altro l’obbligo di proteggere diritti fondamentali come la privacy delle persone. Ma si tratta, sostiene il documento del Wef, di un approccio che ha le sue radici soprattutto in un’impostazione di sviluppo business e di performance aziendali. La sfida è ora estendere questo paradigma, aggiungendo una prospettiva che parta anche dall’esigenza della persona, beneficiando così di dati e informazioni attraverso servizi frutto di questo approccio.
Come dimostra il caso della Città di Helsinki, di cui parleremo in un prossimo articolo, integrare nello sviluppo di algoritmi e servizi elementi distintivi e di valore per persone e community può generare un circolo virtuoso con la crescita di un ruolo attivo delle persone all’interno di quell’ecosistema di dati che sono oggi le nostre società.
La normativa come guida, la fiducia…come carburante
Tecnologie e normative (come il Gdpr in Europa) rappresentano il framework-guida nella costruzione del rapporto tra chi produce e chi utilizza i dati. Sono “disegni regolatori” che oltre a cercare di prevenire frodi e violazioni, possono garantire una migliore governance e disponibilità dei dati. Hanno un compito strategico a livello di crescita digitale del singolo paese, e questo vale a maggior ragione tra le realtà più disagiate in cui l’utilizzo dei dati da parte del settore privato rappresenta un rischio di condizionamento sociale non indifferente: si pensi ad esempio ai paesi in via di sviluppo e alla gestione dei dati derivanti dalla diffusione capillare di tecnologie mobile in quelle zone. Integrità e correttezza dei dati assicurandone una equa condivisione è il compito primario di questi framework tecnologici e normativi. È un percorso organico e di interesse collettivo nell’utilizzo corretto dei dati rappresentato da policy, regole e assegnazione di ruoli di verifica e controllo all’interno di una vision orientata all’incremento dello sviluppo economico generale del paese.
Nonostante tutto ciò, la fiducia, il cosiddetto trust, è però secondo il Wef l’elemento fondamentale per un rapporto virtuoso tra le parti. Non solo in un’ottica di sviluppo di servizi per la collettività: anche tra chi, come le imprese, deve fare business e chi, l’utente attraverso l’acquisto, genera il business per l’impresa, deve instaurarsi un vero, misurabile rapporto di fiducia nel trattamento delle informazioni, un’affidabilità basata su concrete azioni allineate alle promesse e su una coerenza complessiva di comportamenti. Senza dimenticare un corretto bilanciamento di interessi dei vari attori coinvolti. Più questi elementi vengono coltivati e più in misura diretta aumenta la quantità e la qualità dei dati erogati e gestiti (figura 1).
In una data society la fiducia non è un elemento etereo, ma la costruzione continua e reciproca di un rapporto basato su accettazione condivisa, interazione frequente, conoscenza reciproca, solidarietà, visione comune, identificazione, controllo trasparente. Ma attenzione: una volta faticosamente costruita, questa fiducia non può essere tradita; in questo caso il danno sarebbe enorme e di difficile recupero.
Data minimization: ci servono davvero tutti questi dati?
Anche se è noto il fatto che sia meglio raccogliere dati di cui non si può conoscerne l’utilizzo oggi ma che si potranno rivelare utilissimi nelle loro correlazioni un domani, la fiducia tra il generatore di dati e chi si occupa della loro gestione può essere rinforzata oltre che dalla normativa da un concetto di “data minimization”. Si tratta del ripensamento parziale di alcuni business model oggi basati sulla raccolta indiscriminata di dati. Un approccio “minimalista” al data collecting attuale, che lascia negli utenti un senso di perdita di privacy, obbligandoli ad accettare una navigazione in una specie di “universo dati parallelo”, di cui si sentono vittime e impotenti nell’attuare una qualsiasi forma di governance (ad esempio: terze parti sconosciute che accedono a dati anche critici; quantità e tipologia di dati spesso decise unilateralmente dal fornitore del servizio che non viene erogato se non attraverso questo obbligo di compilazione, ecc.). Questa “data minimization”, dice il Wef, è uno dei parametri da applicare in uno human centric approach per lo sviluppo di una società basata sui dati. Bisogna trattare i dati sensibili come asset delicati, altamente critici, da gestire con la massima cautela, favorendo il più possibile logiche di aggregazione (cluster) e di anonimizzazione. E consentendo a chiunque eroghi i propri dati la possibilità di intervenire attraverso meccanismi standard di correzione diretta e semplificata nel caso di esposizione indesiderata di informazioni. L’obiettivo di tutto ciò è trovare un punto di equilibrio tra valore dei dati, fiducia tra le parti e salvaguardia dei reciproci interessi in una logica di equità che costituisca una sorta di contratto sociale in cui il dato è considerato preziosa risorsa da tutti (figura 2).
