Questo non è un post, ma un saggio, più lungo di un post normale. Riguarda il progetto Dragon Trainer, di cui ho già parlato qui: insieme ai colleghi di Università di Alicante e European Center for Living Technology sto cercando di sviluppare un software in grado di diagnosticare le dinamiche sociali emergenti nelle comunità online, e di aiutare i rispettivi community managers a prendere decisioni informate. Penso che sarà solo il primo di una serie. È solo in inglese, mi spiace!

Why is this important?

For some time now policy makers have been fascinated by entities like Wikipedia: non-organizations, loose communities of individuals with almost no money and no command structure that manage, despite this apparent lack of cohesion, to collaborate everyday in producing complex, coherent artifacts. Such phenomena are made even more tantalizing by the uncanny speed and efficiency with which they do what they do. Can we summon Wikipedia-like entities into existence, and order them to produce public goods? Can we steer them? Can we do public policy with them?

In order to do so, we will need to learn to craft policy into a new space, which – following Lane and others – we call the meso level. Such policies will not be targeted at individual behavioral change (micro policies); nor at the economy or the whole society (macro policies). They will be targeted at achieving certain patterns of interaction between a large group of people. Individual may and will move in and out of these patterns, just like individual water molecules move in and out of clouds; but this does not much affect the behavior of the cloud.

Operating at the meso level – running an online community of innovators, for example – entails managing a paradox. Structuring interaction among participants as a network of relationships, of which participants themselves are the nodes, can result in extremely effective and rewarding participation, because – under certain circumstances – each participant is exposed to information that is relevant to them, while not having to browse all the information the community knows. This results in a very high signal to noise ratio from the point of view of the participants; they often report experiences of greatly enhanced serendipity, as they seem to stumble into useful information that they did not know they were looking for and was sent their way by other participants.

This extraordinary efficiency cannot be planned a priori by community managers, who – after all – do not and cannot know what each individual participant knows and what she wants to know. The desirable properties of networks as information sharing tools arise from the link structure being emergent from the community’s endogenous social dynamics. The paradox stems from the fact that endogenous social dynamics can and often do steer online communities away from its goals and onto idle chitchat or “hanging out”, that seems to be the default attractor for large online networks. So, managers of communities of innovators need to let endogenous dynamics create a link structure to transport information efficiently across the network while ensuring that the community does not lose its focus on helping members to do what they participate in it to do.

Building Dragon Trainer: a case study

With this in mind, I joined forces with emergence theorists, network scientists and developers to build the prototype of Dragon Trainer, an online community management augmentation tool. It models an online community as a network of relationships, and uses network analysis as its main tool for drawing inferences about what goes on in the community. Generally speaking community managers build knowledge of their communities by spending a lot of time participating rather than using formal analysis; and they act on the basis of that knowledge by resorting to a repertoire of steering techniques learned by trial and error. The error component in trial-and-error is usually fairly large, because by construction there is no top-down control in online communities; the community manager can only attempt to direct emergent social dynamics towards the result that she sees as desirable. Control over the software does give her top-down control in the trivial case of prohibition: by disabling access, or comments, she can always dampen activity directly. What she cannot do without directing emergence is enhancing activity – which is what online communities of innovators are for.

DT aims at augmenting this approach in two ways. Firstly, it allows the community manager to enrich the “local” knowledge she acquires by simply spending time interacting with the community. Such knowledge is extremely rich and fairly accurate for small communities, but it does not scale well as the network grows. Network analysis, on the other hand, scales well: computing network metrics on large networks is conceptually not harder than doing it on small ones, though it can get computationally more intensive. In an ideal situation, a community manager might start to use DT when her network is still small and she has a good informal understanding of what goes on therein simply by participating in it; she could then build a repertoire of recipes. We define recipes as formalisms that map from changes in the mathematical characteristics of the network to social phenomena in the community represented by that network. Recipes of this kind enhance the community manager’s diagnostic abilities, and take the form:

Network metric A is a signature of social phenomenon B.

As she tries out different management techniques to yield her desired results, she would then proceed to build more recipes, this time mapping from management techniques to their outcomes – the latter being also be measured in terms of changes in the metrics of the network representing the community. Recipes of this kind enhance the community manager’s policy making, and take the form:

To get to social outcome C, try doing D. Success or failure would show up in network metric E.

She then might be able to lean on repertoires of recipes of both kinds to run the network as it gets larger, because the software does not lose its ability to monitor those changes. These repertoires of correspondences are going to be built by integrating inputs from two different sources. The first one is theoretical: the systemic theory of emergence in the social world that some of my colleagues are engaged in developing. The second one is practical: the firsthand experience of community managers, myself included. Once built, the two repertoires would make up DT’s knowledge base, its computational intelligence core.

What follows is an account of a concrete case in which network science helped formulate a policy goal, the completion of which could then be monitored through, again, network analysis. It is only a small example, but we believe directed emergence is at work in it. And if emergence can really be directed then yes, in principle public policies can happen in the mesolevel and become closer to Wikipedia.

Context

In March 2009 I was the director of an online community called Kublai, a project of the Italian Ministry of Economic Development. People use Kublai to develop business plans for creative industries projects or companies. At the time it was about 10 months old; we had about 600 registered members working on 80 projects. I directed a small team that did its best to encourage people to try and think out new things, and to help each other to do so. Most creatives find it hard to achieve critical distance from their pet ideas, and an external, disenchanted eye might help them become aware of weaknesses or untapped sources of strength. Even simple questions like “why do we need your project?” or “how do I know this is better than the competition?” can help.

These conversations happen online, in the context of a small, dedicated social network that used the Ning software-as-service platform. We customized Ning’s translation to change the names of the “groups” functionality into “projects”: the object in the database was still the same, but rhetorically we were encouraging people to come together to collaborate to a project’s business plan. Ning groups lent themselves well to the task, because each sports (1) a project wall for comments; (2) a forum for threaded discussion; (3) group-wide broadcast message functionalities at the disposal of the group creator. In March 2009 the largets projects/groups in Kublai had about 60/70 members.

Ruggero Rossi, like me, is passionate about self-organizing behavior in the social world. When he proposed to do his thesis by running a network analysis of the Kublai social graph, I supported him in every way I could. The thesis was supervised by David Lane, a complexity economist I admire, which was an added bonus.

March 2009: diagnosis

The first problem was to specify our network. We decided nodes would correspond to people: each user is a node. The links could be several things, since there are several types of relationships between members of a Ning social network: relationships might be created by adding someone as a friend, leaving a comment on her wall, sending her a message, joining the same group/project etcetera. We decided to focus on collaboration in writing business plans, which is Kublai’s core business; we also decided that, in the context of Kublai, only writing in the context of a group/project counts as collaboration.

So we defined the link as follows: Alice is connected to Bob if they both have posted a comment on the same project. This is a somewhat bold assumption, because positing some kind of communication between the two implies that everybody who ever posted anything within a project reads absolutely everything that is posted in that project. I thought that was reasonable in the context of Kublai, also given the short time frame in which the comments had been piling up. This implies a bidirectional relationship: in network parlance, the graph is called undirected, and its links are called edges. The edges are weighted: the edge connecting Alice to Bob has an intensity, or weight, equal to the number of comments posted by Alice on the project times the number of comments posted by Bob on the same project. If they collaborate on more than one project, we simply add the weight of the link created across all projects on which they are both posting comments.

Eventually Ruggero crunched the data and showed me his results, that boil down to this:

• all active (posting) members of Kublai were connected in a giant component: there was no “island”.
• a kernel of people who were highly connected to each other acted as Kublai’s hub, connecting each participant to everybody else in the network. All of the paid team members were part of this kernel: no surprise here. More surprisingly, many non-team members were also part of the kernel. So many, in fact, that if you removed all of the team members from the graph it would still not break down; everybody would still be connected to everybody else.

Summer-fall 2009: policy

This was an epiphany for me. I discussed these results with the team, and our interpretation was this: a core of dedicated community members was forming that was buying into Kublai’s peering ethics. They took time off developing their own projects to help others with theirs. This was a very good thing, in two ways.

1. it implied efficiency. With more people participating in more than one project, Kublai could do a better job of transporting information from one project to another, and that is the whole point of the exercise. Alice is stuck with her project on some issue, and it turns out that Charlie, somewhere else in the network, has run into the same problem before. Alice does not know this, but she does collaborate with Bob, and Bob is a collaborator on Charlie’s project. So Bob can point Alice to what Charlie already did: Alice needs not walk Charlie’s learning curve all over again.
2. it implied resilience. If enough people do this, we thought, maybe the Ministry can turn Kublai over to the community, which will keep running it at little or no cost to the taxpayer. This would have created a public good out of thin air. Not bad!

So, we decided to encourage this self-organizing feature. How to do it? A way to go about it was to encourage especially people who were developing projects (progettisti) to interact more. What could bring them together? Purely social stuff like football or celebrities discussion groups were not even considered: they would mar the informal, yet hardworking atmosphere of Kublai. According to my readings on the early days of online communities, something that any community loves to do is discussing itself. So, we thought we would turn over some of the control over the rules of Kublai to the community, and we would put a significant effort in it. We created a special group in Kublai, the only one that was not a project at that point, and called it “Club dei Progettisti”. Joining was unrestricted; also, we actively invited everybody in the kernel and everybody who had started a project up to that point. We did things like coordinate to welcome newcomers and discuss the renovation of the Second Life island we used for synchronous meetings. The atmosphere was that of the inner circle, the “tribe elders” of our community. This went on from about May to the end of 2009.

December 2009: policy assessment

Was the policy working? It was hard to say. The Club dei Progettisti grew to be by far the largest and most active in Kublai, but that does not mean that people interacting more in that context would then go on to collaborate on business plans in the context of individual projects, that was our real goal. It did feel like we had a vibrant community going – but not all the time. And then vibrant with respect to what? And how does vibrancy translate into effectiveness? We spent a lot of time online, and sailed by instinct. Instinct checked green, but let’s face it – after one thousand users and 150 projects it was hard not to lose the overview.

With another round of network analysis I would have been able to have a stab at policy assessment. In network terms, I wanted the kernel to be bigger: more people not from the Kublai team, collaborating across more projects, would facilitate the information flow across projects and improve efficiency. But Ruggero had finished his thesis, and the administrative structure running Kublai was at this point so rigid that contracting him was next to impossible.

Only recently, two years later, did I get the chance to crunch an export of the Kublai database. We at the Dragon Trainer group extracted a snapshot of Kublai at March 23rd 2009 (the same day Ruggero scraped it for his thesis) and one at December 31st 2009.

In these two images the nodes, representing members of the Kublai community, have been color coded according to a measure called betweenness centrality, indicating how often the node is in the shortest paths connecting other nodes (it is often interpreted as an indicator of brokerage efficacy). Yellow nodes are the least central and blue nodes the most central, with orange ones in an intermediate position; nodes representing the Kublai team employees (typically very central) have been dropped from the graph altogether. In March 2009, a handful of community members, less than ten, collaborated on several projects on a regular basis – and, as a result, did most of the brokerage of information across the network. In December, however, their number had about doubled, despite the fact that attaining orange or blue “status” required a lot more work (the most central node in the March network has betweenness centrality 1791, the one in the December network 7740). At the end of the year, Kublai’s kernel was both larger and more connected than it had been in March. This growth is an emergent social dynamics: there is no top-down control in these graphs, anybody I could tell “go form a link with X” has been dropped from the dataset. But this emergence is somehow directed: we wanted to get to a social arrangement whose graph looks like this.

You can see how powerful this thing is. We can already say something just by looking at the graph; we have not even started to crunch the numbers, let alone do more sophisticated things. We could (and we will) compute and compare measures of network centralization; respecify the network in many different ways, allowing for link impermanence (if Alice and Bob are linked but don’t keep interacting, after a while the edge fades out), bipartite networks (what about a people-project graph?) directed graphs (links representing monodirectional help rather than bidirectional collaboration: if Alice posts on Bob’s project, she is helping him, but Bob might not reciprocate); and play with the data in as many ways as we can think of.

We keep working on this, and we will continue to share our results and our thoughts. If you want to be a part of this effort, you can, and are absolutely welcome. Everything we do (the data, the code, the papers, even the mailing list) is open source and reusable. Download what takes your fancy and let us know what you are doing. We are looking forward to learning from you.

• Download the raw data (database dump, anonymized).
• Download and improvethe code to export the data into file formats supported by the main network analysis software.
• Download the exported data if you would like to jump right into the network analysis. .net files (Pajek projects) are importable also in Gephi and Tulip.
• join our mailing list if you want to be involved in our discussion. Everyone welcome, no technical background is required. We are online community managers mathematicians, coders, public policy practictioners, committed to being interdisciplinary and therefore to going out of our way to make anyone feel welcome.

Gli esperti di politiche pubbliche insistono sulla valutazione quantitativa come meccanismo di accountability. La Commissione Europea si è messa alla testa di una campagna per l’adozione di tecniche di valutazione quantativa anche in aree tradizionalmente “morbide” come la coesione sociale o l’innovazione sociale. Il messaggio è semplice: sono tempi duri per i bilanci pubblici. Se volete che finanziamo qualcosa, dovete spiegare perché questa cosa è più importante di altre. Ha senso. Come potrebbe essere sbagliato?

Eppure non sono convinto. La valutazione ha solide basi teoriche quando misura i risultati nella stessa unità in cui è misurato l’input. Il gold standard in questo senso è il famoso rendimento dell’investimento (ROI): investi dollari. Raccogli dollari. Dividi i dollari raccolti per i dollari investiti. Facile. Se investi dollari per ottenere, diciamo, un aumento della popolazione di aironi di una zona umida, o una riduzione attesa dell mortalità del cancro ai polmoni, le cose iniziano a farsi più complicate. E se cerchi di paragonare un aumento della popolazione di aironi con una riduzione della mortalità da cancro ai polmoni si fanno molto più complicate.

Io lo so bene. Sono un veterano di una battaglia molto simile.

Negli anni 80, pensatori influenti come David Pearce, consigliere per l’ambiente della signora Thatcher, gli economisti dell’ambiente hanno tentato di quantificare il valore economico dei beni ambientali. L’obiettivo era di insegnare all’umanità ad abbandonare l’idea che l’ambiente si possa dare per scontato, e a cominciare a trattarlo come una risorsa scarsa. La roccaforte di questa scena era University College London, dove Pearce dirigeva un centro ricerche e un programma di Master. Mi sono iscritto al secondo nel 1992. Il nostro strumento principale era un’estensione dell’analisi costi-benefici, attrezzo ben collaudato dei valutatori dell’era del New Deal. Avevamo tutta una serie di trucchi intelligenti per tradurre i benefici ambientali in dollari o sterline: prezzi edonici, valutazione contingente, metodo dei costi di viaggio. Una volta convertiti in unità monetarie, costi e benefici ambientali potevano essere confrontati con qualunque cosa, rendendo possibile una valutazione rigorosa. O no?

Spostandoci dalle nostre aule londinesi alla pratica, abbiamo scoperto che le cose erano molto più complicate. Anzitutto c’era un grosso problema teorico: cercavamo di emulare i mercati per valutare i benefici ambientali perché, secondo la teoria economica standard, mercati ben funzionanti assegnano ai beni esattamente i prezzi che massimizzano il benessere collettivo. Sfortunatamente, le condizioni matematiche perché questo si verifichi sono molto restrittive, tanto da non verificarsi praticamente mai nella vita reale. Joseph Stiglitz, uno dei miei economisti preferiti, ha vinto un Nobel dimostrando che, rimuovendo una sola condizione (informazione perfetta e simmetrica), le proprietà virtuose dei mercati collassano completamente. In secondo luogo, anche se siamo disposti a un atto di fede nelle fondamenta teoriche, arrivare a quantificare è difficile. Molto. I dati necessari in genere non sono disponibili, ed è molto costoso generarli, quindi molti ricercatori si rifugiavano nei sondaggi di opinione (chiamati “valutazioni contingenti”, che suona più scientifico). Mossa sbagliata: ci siamo impantanati subito nei paradossi di psicologia cognitiva esplorati in dettaglio da Daniel Kahneman e Amos Tversky, che hanno mostrato in modo conclusivo che gli umani non valutano le cose allo stesso modo dei mercati – e hanno vinto un altro Nobel.

In più c’era una situazione politica molto sfavorevole per questo tipo di ricerche. Gli unici soggetti disposti a finanziare generosamente la valutazione ambientale erano le imprese inquinatrici più grandi e aggressive. Un’intera branca della letteratura è fiorita all’ombra del famigerato naufragio della petroliera Exxon Valdez: a Londra studiavamo i papers degli esperti incaricati da Exxon di produrre una valutazione dei danni causati all’ambiente artico da cento milioni di litri di greggio sversati in mare. Questi esperti avevano i mezzi per fare una valutazione vera, ma quelli che li pagavano non erano esattamente neutrali rispetto ai loro risultati. Non deve essere una situazione facile.

Eppure, valutare si doveva. Quindi ci abbiamo provato. E abbiamo scoperto una cosa interessante: con tutti i limiti, facendo un esercizio di valutazione su un progetto arrivi a capirlo molto meglio. Alla fine si ottiene un risultato, e si è in grado di difenderlo. Purtroppo, questo risultato non è mai uno scalare (tipo “questo lago vale 20 milioni di euro”); prende quasi sempre la forma “se realizzi questo progetto guadagnerai A ma perderai B e C”, con A, B e C misurati in unità completamente diverse e irriducibili. Inoltre, gli unici a imparare davvero da una valutazione sono i valutatori: tutti gli altri vedono solo il risultato finale, e non la logica sofisticata che serve per produrlo.

La causa della valutazione come requisito delle opere pubbliche ha fatto progressi innegabili. La valutazione di impatto ambientale, usata in America fino dagli anni 60, è stata resa obbligatoria in Europa per molti progetti pubblici da una direttiva del 1985. Si è investito. Molti consulenti hanno fatto qualche corso improbabile e si sono messi a vendere valutazioni di impatto ambientale. Questo ha favorito l’avvento di una valutazione oggettiva e sorretta dall’evidenza? Non credo. Anche adesso, venticinque anni dopo, ambientalisti e imprese appaltatrici continuano a combattersi in tribunale, ciascuna brandendo la propria valutazione di impatto ambientale, o semplicemente insistendo che l’altra parte ha fatto fare una VIA non imparziale per sostenere la propria posizione (questo è ciò che sta succedendo sul collegamento ad alta velocità Torino-Lione). Questo non significa che la VIA sia inutile: però significa che non è oggettiva. La promessa di valutazione quantitativa e quindi imparziale era illusoria. Sospetto che questo sia non un caso, ma parte della struttura fondamentale della valutazione: valutare, dopotutto, implica valori. Anche il ROI incorpora una serie di valori: in particolare, implica che tutta l’informazione rilevante è contenuta nei segnali di prezzo, per cui se stai facendo soldi vuol dire che stai aumentando il benessere della società.

Sarei curioso di tentare un approccio alternativo alla valutazione: l’emergenza di una comunità che partecipa a un progetto, contribuisce tempo, porta doni. Per esempio, nel corso di un progetto del Consiglio d’Europa che si chiama Edgeryders, ho registrato un breve video introduttivo in inglese. Un membro della nostra comunità lo ha caricato su Universal Subtitles, ha trascritto l’audio in sottotitoli inglesi e li ha tradotti in spagnolo. Due settimane dopo, erano stati tradotti in nove lingue. Cose così non succedono tutti i giorni ai dipendenti pubblici: il nostro piccolo gruppo di eurocrati ne è stato molto felice, ma soprattutto – insieme all’impegno sulla nostra piattaforma online ai continui apprezzamenti su Twitter e ad altre iniziative di comunità come la mappa dell’impegno civile – l’abbiamo preso come un segnale che stavamo facendo qualcosa di buono. Come una valutazione, un voto espresso in tempo-uomo e impegno. Una valutazione di questo tipo non è un’attività eseguita da un valutatore, ma una proprietà emergente del progetto stesso; e quindi rapida, a basso costo, impietosa nei riguardi dei progetti che non riescono a rendere la propria utilità chiara ai cittadini.

Certo, i progetti costruiti intorno a comunità online come Edgeryders o Kublai si prestano particolarmente bene a essere valutati in questo modo – contengono migliaia di ore, donate dai cittadini, di lavoro umano di alta qualità, un’unità di conto naturale per la valutazione. Ma è un criterio che può essere più generalizzabile di quanto sembri. Di recente un amico, che dirige una piccola azienda di software, mi ha stupito con questa considerazione:

Di questi tempi, metà del lavoro di un programmatore consiste nel far crescere e motivare una comunità su Github.

Quindi non è solo un mio errore di prospettiva: in un numero sempre maggiore di ambiti, la complessità dei problemi è diventata ingestibile a meno che non la affronti con gli strumenti dell’intelligenza collettiva, di sciame. Sempre più sono i problemi che possono – e forse devono – essere concepiti in termini di una comunità online che cresce loro intorno. Se questo è vero, quella comunità può essere usata come base di una valutazione. In realtà dovrebbe essere ovvio: non ho mai conosciuto un ecologo o un assistente sociale che pensi che valutare un impatto ambientale o sociale in termini di ROI abbia il minimo senso. Se riusciamo a inventare un percorso teoricamente solido e a basso costo per la valutazione possiamo e dovremmo sbarazzarci del ROI per le attività nonprofit. Non credo ne sentiremo la mancanza.

A tre mesi dal lancio di Edgeryders, mi colpiscono la generosità e la creatività con cui tanti giovani affrontano il loro viaggio nella vita. Alcuni abbandonano il percorso di carriera più naturale, in cerca di altro e a costo di sacrifici; moltissimi desiderano di “fare qualcosa di utile”. Pensano in grande, e non hanno paura di misurarsi con problemi globali come la sicurezza alimentare, la riprogettazione della socialità, l’accesso agli alloggi. Tutta questa energia si incanala in attività di innovazione, spesso molto ambiziosa e radicale: agricoltura urbana, co-housing, moneta sociale, dati pubblici aperti, giochi urbani per riappropriarsi di spazi pubblici, home schooling, apprendimento peer-to-peer.

A innovare è una minoranza, come e sempre stato. Ma questa minoranza ha due caratteristiche nuove rispetto al passato: è numericamente consistente, fatta di milioni di persone anziché di decine di migliaia; ed è autoselezionata, e molto diversificata al suo interno. Sebbene essa annoveri molti membri dell’élite, in possesso di credenziali accademiche prestigiose, ospita anche molti spiriti liberi, persone che non hanno finito gli studi perché insofferenti alle gerarchie accademiche, autodidatti. La distanza tra i giovani innovatori e l’élite è marcata da un fatto evidente: quasi tutti questi innovatori sono poveri , appena in grado di mantenersi ma impossibilitati ad accumulare ricchezza materiale (hat tip: Vinay Gupta). Circola la battuta che, se cerchi i capitali necessari a lanciare un’iniziativa di innovazione sociale, è inutile rivolgersi a banche, venture capitalists o pubblica amministrazione. Gli unici che ti aiuteranno sono le “tre F”: family, friends, e fools (hat tip: Alberto Masetti-Zannini).

La scala e la diversità della minoranza degli innovatori apre una prospettiva completamente nuova: quella di una politica adattiva dell’innovazione. Oggi le politiche dell’innovazione funzionano selezionando a priori, con l’aiuto di famosi accademici, poche direzioni di ricerca strategiche, in genere articolate in termini di big science (per esempio la fusione fredda o la nanotecnologia) e concentrandovi grandi quantità di denaro pubblico. Oggi è possibile un approccio diverso: fare molti piccoli investimenti, in una logica di diversificazione, lasciando che tantissimi innovatori scelgano da soli quali problemi affrontare e come; monitorare per l’emergenza di soluzioni interessanti e scalare poi gli investimenti su quelle, premiando quindi non la direzione delle attività innovative i loro risultati. Questo approccio ha i vantaggi di dipendere assai meno dalla saggezza a priori del policy maker; e di scoprire a posteriori quali sono i problemi che la comunità degli innovatori ritiene più pressanti, e quali le linee di lavoro più in grado di produrre risultati concreti per la loro soluzione. È un approccio low cost alla valutazione, attività molto costosa se fatta bene.

Pensavo a queste cose domenica, assistendo a un convegno in cui si discuteva di reddito minimo. Nella sua versione più semplice, si tratta di un reddito sganciato dal lavoro o dal possesso di ricchezza: vi hanno diritto tutti, per il solo fatto di esistere. Non sono un esperto, ma ho capito che viene inquadrato come una misura volta a ristabilire la dignità delle persone, a renderle più sicure meno ricattabili. Tutto questo ha molto senso, ma mi viene da pensare che il reddito minimo potrebbe essere anche una misura di politica dell’innovazione: liberi dal bisogno immediato, soprattutto i giovani sarebbero più in grado di assumersi dei rischi, lanciandosi in nuove idee. La maggior parte fallirebbe, come sempre accade, ma questi fallimenti costerebbero pochissimo), e quelle di successo potrebbero avere impatti straordinari, largamente in grado di pagare i costi dell’intera operazione. In effetti credo che il costo per la collettività del reddito minimo sia zero: anche adesso nessuno muore di fame, si tratta solo di spostare capacità di spesa da soggetti garantiti a soggetti non garantiti!

Tutto questo si traduce in un mix di politiche dell’innovazione che investe meno su attività (come la ricerca di laboratorio) o su organizzazioni (imprese o università) e più sulle persone. L’idea di base è metterle in grado di attaccare i problemi che ritengono importanti, poi togliersi di mezzo e valutarne i risultati. Che è poi semplice buon senso, a meno che non si ritenga che le persone – i giovani, in questo caso – siano normalmente ciniche, pigre o peggio.

La prossima settimana sarò a Venezia. Lunedì 23, insieme a Luigi Di Prinzio, Silvia Rebeschini e gli amici della Scuola di dottorato Nuove tecnologie dell’informazione territorio-ambiente, faremo il punto sulle frontiere delle politiche pubbliche collaborative al tempo della crisi. A quasi un anno mezzo dalla pubblicazione di Wikicrazia, queste frontiere sono in rapido movimento, e ha molto senso fermarsi un momento per aggiornarne le mappe. Info pratiche qui.

Il seminario è ovviamente collaborativo. Se avete delle esperienze di politiche pubbliche collaborative e volete condividerle (in un formato sintetico, per stimolare la discussione) scrivete a Silvia: srebeschini[chiocciola]gmail[punto]com.

Martedì e mercoledì mi fermo in laguna. Sarò ospite dell’European Center for Living Technology per l’incontro di inizio del progetto MD – Emergence by Design, nell’ambito del quale dirigerò lo sviluppo di un software per assistere i managers di comunità online (nome in codice: Dragon Trainer). L’incontro dell’ECLT non è aperto al pubblico, ma se ti interessa questa roba prova a scrivermi e vedo se riesco a farti entrare.

“Sei un radicale!” Quando ero un adolescente scontroso e polemico, mio padre intendeva questa frase come una critica. Nel mondo in cui siamo cresciuti, essere nella media era una buona cosa: bianco, maschio, un diploma superiore o una laurea presso un’università non troppo prestigiosa, un lavoro fisso, un appartamento ipotecato, 2.3 figli e una tessera del sindacato. L’obiettivo era essere una persona seria, e come tale protetta dall’ombrello della NATO e del welfare state europeo.

Il sogno di stabilità e inclusione sociale di una buona fetta della popolazione (certo non di tutta) è stato bello finché è durato. Ma sembra che l’egemonia della cultura moderata abbia condotto a una conseguenza imprevista: l’incapacità collettiva di riconoscere l’ascesa di problemi globali (disuguaglianze terribili, riscaldamento del pianeta, il rinselvatichimento dei ricchi e la società della sorveglianza) e affrontarli in modo credibile, pensando al di fuori dagli schemi. Non è tanto un problema di conoscenza (anche se certo, ci serve più conoscenza): per almeno alcuni di questi problemi abbiamo risultati scientifici indiscutibili, come ha osservato Stewart Brand (vedi anche il video qui sopra). La capacità cognitiva dell’elettore mediano, quello che fa vincere le elezioni… quella no, non l’abbiamo.

Che fare? In termini di velocità di reazione e rapporto risultati-risorse, credo che l’opzione di gran lunga la migliore sia mettere in campo i pensatori radicali. Esistono, e costituiscono una riserva di pensiero non utilizzata: come ha scritto di recente Vinay Gupta, molti dei problemi veramente importanti per l’umanità (e quasi tutte le soluzioni candidate a risolverli) occupano i pensieri e le giornate di molte persone interessanti. Quasi tutte sono povere, perché i loro progetti sono fuori dalla sfera finanziabile (con questo termine, Vinay intende l’insieme di quelle idee e progetti che i decision makers di buon senso nel mondo accademico, nel settore privato e nel governo ritengono “seri” e quindi meritevoli di attenzione). Questa riserva potrebbe essere messa a valore per mettere in piedi una risposta di policy in qualche modo evolutiva: dare a queste persone lo spazio per collaudare le loro soluzioni, provandone molte, ciascuna in un ambiente ben controllato e con risorse economiche limitate. Provare tutto: geoingegneria, colonizzazione dello spazio, autosufficienza energetica di piccole comunità, reputazione al posto del denaro. Scartare le cose che non funzionano, e investire su quelle che funzionano. Ripetere. Nassim Taleb lo chiamerebbe “posizionarsi per intercettare i Cigni Neri positivi“: ciascuna di queste idee ha una piccola probabilità di produrre benefici enormi, quindi ha senso fare piccoli investimenti in tutte.

Per questa ragione, applaudo la recente mossa di NESTA (l’agenzia britannica per la scienza, la tecnologia e le arti) di cercare e raccogliere intorno a se i pensatori radicali che potrebbero trasformare la società britannica. A quanto ne so, è la prima volta che la parola “radicale” viene usata in un’accezione positiva in un contesto di politiche pubbliche. Non mi sorprende che sia stata NESTA a farlo: il suo direttore, Geoff Mulgan, è uno dei policy makers più interessanti che conosco. La call di NESTA non è molto operativa: non ci sono risorse significative, o piani espliciti di dare leve vere a questi pensatori radicali. Ma è un inizio. Prevedo un’ondata di pensiero più radicale nelle politiche pubbliche: gli scienziati e i policy makers interagiscono in modo più stretto, e un po’ della hybris dei primi rimane attaccata ai secondi. Speriamo che non sia troppo tardi.

Secondo Business Insider la Khan Academy ha appena ricevuto altri cinque milioni di dollari di fondi. Tutto è cominciato nel 2004, quando un laureato del MIT, Salman Khan, ha cominciato a dare lezioni di matematica a sua cugna usando Doodle, il block notes virtuale di Yahoo. Ha funzionato così bene che altri membri della famiglia hanno chiesto di partecipare; così, Salman ha pensato di registrare le sue lezioni in video e metterle su YouTube. A questo punto potevano essere condivise, e lo sono state. Questo modo di imparare è diventato popolare: sette anni dopo, la Khan Academy è una charity ben finanziata, con 39 milioni di page views al mese.

Supponiamo che 20 pageviews (video) equivalgano a un giorno di scuola per uno studente; supponiamo che una classe (fisica, non virtuale) contenga 25 studenti, e che i giorni di scuola siano 22 al mese. Questo significa che la Khan Academy equivale a una scuola con 3500 classi, ma solo una decina di insegnanti molto bravi. In questa scuola, però, ogni studente procede al proprio passo, senza doversi sincronizzare con compagni di classe più lenti o più veloci, e può seguire le lezioni a qualsiasi ora del giorno o della notte. Visti i noti limiti dell’istruzione tradizionale è facile prevedere che queste iniziative continueranno ad avere successo.

Ci saranno conseguenze. Secondo il World Factbook della CIA, il 4,4% del PIL mondiale viene speso in istruzione (dato del 2007). E il PIL mondiale è stimato a 75mila miliardi di dollari (2010, parità di potere d’acquisto). Questo significa che il mercato mondiale dell’istruzione vale qualcosa come 3.300 miliardi di dollari all’anno, più del debito pubblico italiano. Il successo della Khan Academy indica che una parte significativa di quel mercato potrebbe essere sulla soglia di una trasformazione disruptive. Quando una cosa simile è successa all’industria musicale, questa ha reagito in modo aggressivo, assumendo lobbisti per costruire barriere legali intorno alle sue fonti di ricavi e avvocati per fare causa a studenti di liceo colpevoli di condividere illegalmente files musicali. Sono preoccupato di quello che potrebbero fare le università quando si accorgeranno che gli studenti le bypassano. E gli studenti – almeno in paesi come il Regno Unito, dove le tasse universitarie sono di 5000 euro all’anno – certamente cercheranno di bypassarle. L’alternativa è contrarre debiti per pagarsi l’istruzione, e la crisi finanziaria ci sta insegnando molto sulle conseguenze del debito. Le cose potrebbero mettersi male.

Marco De Rossi, il giovane fondatore della scuola peer-to-peer e online Oilproject, sogna di videoregistrare e mettere online, gratuitamente, tutte le lezioni di tutti i corsi di tutte le università italiane. Potrebbe farlo a costo zero, migliorando moltissimo l’accesso all’istruzione, ma per farlo ha bisogno di una legge di una riga che dice: tutte le lezioni pagate dal contribuente sono di pubblico dominio, e condividerle non costituisce violazione di nessun copyright. La mia ipotesi è che questa legge potrebbe essere fatta adesso, mentre l’attenzione politica è concentrata su altre cose, o mai più: questione di mesi e i lobbisti dell’accademia la bloccheranno per sempre. Fino alla prossima Tahrir Square.

Inutile negarlo: noi economisti non siamo simpatici alla gente. La nostra disciplina è soprannominata “la scienza triste”; veniamo accusati, in modo più o meno velato, di complicità con i peggiori eccessi del capitalismo di rapina; alcuni dei più famosi e rispettati esponenti della professione si sono visti affibbiare dalla stampa soprannomi da supercriminale dei fumetti, come “Dottor Destino” (Nouriel Roubini) e “Il Cigno Nero” (Nassim Taleb). Non mi risulta che questo succeda ai linguisti o agli astronomi.

La scienza economica, proprio come la scienza in generale, ha i suoi scheletri nell’armadio: posizioni ideologiche a cui è stata data una copertura di pretesa oggettività; previsioni completamente sbagliate; prescrizioni di politica economica che hanno causato molta povertà e sofferenza. Ma altrettante sono state le vittorie intellettuali, le invenzioni straordinarie, i contributi di valore alla prosperità umana. A mio modo di vedere, questo dualismo è inevitabile, perché l’economia politica nasce da una costola della filosofia morale: Adam Smith, da molti considerato il fondatore della disciplina, scrisse una Teoria dei sentimenti morali a cui teneva almeno quanto alla più famosa Ricchezza delle nazioni. E la filosofia morale non è un pranzo di gala: è un campo in cui devi fare scelte terribili ad ogni passo. Libertà o eguaglianza? Meritocrazia o sicurezza? Come i Cavalieri Jedi di Guerre Stellari, i filosofi morali e i loro cugini economisti sono sempre esposti sia al lato luminoso che a quello oscuro della Forza.

Di recente mi è capitato di leggere Towards a General Theory of Consumerism: Reflecions on Keynes’s Economic Possibilities for Our Grandchildren (in questo libro) di Joseph Stiglitz e Governing the Commons di Elinor Ostrom. Stiglitz usa da maestro la teoria neoclassica per illuminare un problema su cui si riflette troppo poco, e cioè il perché, pur potendoselo permettere, le società moderne non scelgano di lavorare meno, rinunciando a un po’ di consumi in cambio di tempo libero. Tra le altre cose, Stiglitz mostra come semplicissime estensioni del modello standard conducano a ribaltarne le previsioni: per esempio, in un modello a due settori non è necessariamente vero che l’aumento del salario in un settore conduce a una riduzione dell’offerta complessiva di lavoro. In me questo suscita ammirazione per la potenza e la flessibilità del modello e un certo imbarazzo nel riscontrare quanto male venga utilizzato nella discussione comune.

Ostrom racconta gli sforzi di diverse comunità umane, dalla Svizzera alle Filippine, nel coordinarsi per gestire in modo sostenibile risorse comuni come tratti di mare pescoso, foreste o sistemi di irrigazione. Successi, fallimenti, episodi di auto-organizzazione e tentativi di riforma dall’esterno sono analizzati con rigore teorico, potenza esplicativa, radicalità, empatia.

Joseph, Elinor: grazie. Questa è l’economia del Lato Luminoso, quella che volevo studiare da ragazzo e che mi rende orgoglioso di essere, nel mio piccolo, un lontano parente dei grandi pensatori come voi. Se organizzate una parata per rivendicare l’orgoglio di essere economisti – un po’ sul modello del Gay Pride, che ha funzionato bene – contate su di me.

Una bella notizia: un progetto di ricerca che ho contribuito a scrivere è stato approvato per un finanziamento nell’ambito del programma Future and Emerging Technologies della Commissione Europea. Il progetto è guidato da uno degli scienziati che ammiro di più, David Lane, e si inserisce fortemente nella tradizione di scienze della complessità associata al Santa Fe Institute. Intendiamo attaccare un problema molto grande e molto fondamentale: l’innovazione è fuori controllo. L’umanità inventa per risolvere problemi, ma finisce per crearne di nuovi: l’automobile migliora la mobilità, ma comporta riscaldamento globale e l’isolamento dello stile di vita suburbano; l’agroindustria hi-tech attenua la scarsità di cibo, ma partorisce l’epidemia dell’obesità. Dice uno dei nostri documenti di lavoro:

While newly invented artifacts are designed, innovation as a process is emergent. It happens in the context of ongoing interaction between agents that attribute new meanings to existing things and highlight new needs to be satisfied by new things. This process displays a positive feedback [...] and is clearly not controlled by any one agent or restricted set of agents. As a consequence, the history of innovation is ripe with stories of completely unexpected turns. Some of these turns are toxic for humanity: phenomena like global warming or the obesity epidemics can be directly traced back to innovative activities. We try to address these phenomena by innovation, but we can’t control for more unintended consequences, perhaps even more lethal, stemming from this new innovation.

Noi vogliamo (1) costruire una teoria solida che colleghi progettazione e emergenza nell’innovazione e (2) usarla per costruire strumenti che la società civile possa usare per prevenire le conseguenze negative del progresso tecnico. Una cosa da niente! E infatti la valutazione del progetto è stellare: 4,5 su 5 per l’eccellenza tecnica e scientifica, e 5 su 5 per l’impatto sociale.

Il progetto contiene la realizzazione di Dragon Trainer, un software che dovrebbe aiutare i responsabili di comunità online ad “ammaestrarle” come si ammaestrerebbe un animale molto grande e forte (un drago, appunto), che non si può costringere con la forza ma solo influenzare. Il responsabile della creazione di Dragon Trainer sono io, ed è una bella responsabilità.

Sono molto contento, ma anche preoccupato. Ci sono fondi pubblici di ricerca, e quindi è ancora più importante produrre il miglior risultato che siamo in grado di portare a casa. Dovrò studiare come un dannato. Sto pensando seriamente di dedicarmi alla ricerca a tempo pieno per un paio d’anni a partire dal 2012. Che ne dite, faccio bene?

Il rapporto 2011 sui giovani del mondo della Fondation pour l’innovation politique contiene il grafico riprodotto qui sopra. I sondaggi di opinione vanno presi con molta cautela (le persone tendono a mentire nelle risposte), ma fa una certa impressione. C’è stato uno scambio completo di ruoli: dieci anni fa l’establishment era a favore della globalizzazione e i giovani protestavano. Oggi l’establishment sembra a disagio e i giovani sono a favore. Cosa succede?

Forse Joseph Stiglitz è stato profetico nel suo libro del 2001: la globalizzazione è stata gestita male, ma è un fenomeno generalmente benefico, perché fornisce opportunità prima impensabili. I giovani nel mondo – e soprattutto nel mondo in via di sviluppo – stanno semplicemente riconoscendo i suoi benefici.

Eppure ci potrebbe essere un’altra spiegazione, più inquietante: che i giovani (soprattutto quelli più istruiti) stiano decidendo di essere leali più verso i loro coetanei ovunque nel mondo che verso i loro paesi di origine, sempre meno in grado di dare loro una vita attiva e felice, e sempre meno interessati a farlo. L’economia e la società globalizzate sono il luogo dove questi giovani trovano le loro opportunità: da che parte staranno se se esse entrano in conflitto con i vecchi stati-nazione?

La crisi finanziaria ha riaperto gli orizzonti del dibattito sulla politica economica. Pressati dalle rispettive opinioni pubbliche, i leaders mondiali hanno bisogno di nuove idee, e in fretta. Nonostante questo, a prima vista può sorprendere che la cancelliera tedesca Angela Merkel e il presidente francese Nicholas Sarkozy abbiano rispolverato l’idea di una tassa sulle transazioni finanziarie. Adesso i giornalisti la chiamano Robin Hood tax, ma negli anni 90 si chiamava Tobin tax ed era parte dell’arsenale teorico del movimento anti-globalizzazione. Non era nuova nemmeno allora: era stata proposta (in una forma riferita alle transazioni di valuta estera) dal premio Nobel per l’economia James Tobin nel 1972.

L’idea è tassare con un’aliquota molto bassa (0,01-0,05%) le vendite di attività finanziarie (azioni e/o bonds e derivati). L’aliquota è troppo bassa per scoraggiare lo spostamento di capitali da attività che hanno un rendimento strutturalmente basso ad attività che ne hanno uno strutturalmente più alto (per esempio da azioni di un’azienda decotta ad azioni di un’azienda molto redditizia), perché questo spostamento avviene una volta sola e il costo della tassa viene rapidamente riassorbito dai maggiori rendimenti: in questo modo, il mercato mantiene le sue proprietà di efficienza. Ma un’aliquota così è comunque abbastanza alta per scoraggiare la speculazione, che si basa sul comprare e rivendere rapidamente le stesse attività.

Il principale problema pratico della Tobin tax è che, a meno che non venga introdotta simultaneamente in tutto il mondo, la speculazione può eluderla semplicemente spostandosi in un mercato finanziario dove essa è assente. In effetti, alcune varianti di Tobin Tax sono state sperimentate in Svezia negli anni 80. Risultati: gettito basso, diminuzione secca del volume di compravendite e successiva migrazione di molti dei titoli più attivi dalla borsa di Stoccolma a quella di Londra. La tassa è stata successivamente abolita. Quindi non funziona, giusto? Perché ritirarla fuori adesso?

Beh, non è così semplice. Probabilmente non funziona se il suo obiettivo è quello di bloccare la speculazione e generare gettito fiscale. Ma potrebbe funzionare molto bene per un obiettivo diverso: allontanare dal paese le frange del settore finanzario che generano più instabilità (e che su questa guadagnano, come ci ricorda Nicholas Taleb). Il loro abbandono può essere doloroso: si tratta di contribuenti molto ricchi, che si suppone portino benessere. Ma potrebbe anche essere una liberazione, perché il settore finanziario è diventato molto potente politicamente: questo (1) rende molto difficile fare politica economica, perché i super-ricchi bloccano qualsiasi manovra che non contenga benefici per loro (lo sostiene autorevolmente Joseph Stiglitz); (2) introduce disuguaglianza sociale, esasperando il 99% non privilegiato della popolazione; e infine (3) ormai non è più nemmeno chiaro che i super-ricchi portano benessere. Sicuramente non pagano molte tasse: Warren Buffett ha recentemente dichiarato di pagare un’aliquota più bassa di quella della sua donna delle pulizie.

Insomma, forse stiamo assistendo a uno spostamento culturale. Intendiamoci, l’uomo della strada non si è mai fidato della finanza, e non l’ha mai capita. La novità è vedere due leader mondiali del calibro di Merkel e Sarkozy allinearsi con gente come il fiscalista e blogger progressista Richard Murphy (con la benedizione del Guardian), che ha applaudito l’iniziativa franco-tedesca come “una mossa necessaria per riportare sotto controllo la finanza inselvatichita”. Negli anni 90 i militanti di Attac, che manifestavano per la Tobin tax durante gli incontri del G8, venivano trattati come un disturbo dalle polizie di tutti gli stati: c’è una bella differenza!

Sono tentato di leggere questa storia come uno scontro finale tra due principi ordinatori alternativi, gli Stati nazionali e la finanza globale. Mi sto lasciando suggestionare?