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Lavorare con i dati · Leggere i dati

Osservare i dati a occhio nudo

Come raccogliere informazioni sulle persone online, e dare vita alle storie delle community. Intervista ad Alice Avallone sugli small data a partire dal suo ultimo libro #Datastories
18 marzo 2021
9 minuti

Che la rete sia pervasa di dati che possiamo sfruttare per conoscere le persone che la popolano è ormai noto. Sia che rappresentiamo un brand, una pagina pubblica o che gestiamo un profilo social personale, sappiamo che se vogliamo parlare al giusto pubblico dobbiamo raccogliere informazioni e costruire User Persona, meglio se basate su dati. Dobbiamo capire quale linguaggio usare, gli argomenti da affrontare e quali contenuti condividere.

Quello che spesso ci sfugge è come raccogliere queste informazioni, quei dati che Alice Avallone definisce small data, o che qui abbiamo chiamato thick data. Ricercatrice indipendente e esperta di etnografia digitale, si occupa di tracciare con le parole le linee necessarie ad unire le tracce che lasciamo online, “le impronte umane sul digitale”. Ha pubblicato un libro uscito proprio a marzo per Hoepli dal titolo #Datastories e l’abbiamo intervistata per chiederle quali solo le strategie e i modi che l’etnografia e l’antropologia del digitale consigliano per rintracciare le storie degli abitanti della rete.

Per rompere il ghiaccio partiremmo dalle ragioni che ti hanno spinta a scrivere sul tema degli small data e sulla loro importanza nel raccontare e comunicare online.

Mi sono avvicinata all’osservazione degli small data per un ente turistico sei anni fa, quando mi è stato chiesto di capire perché le persone scegliessero proprio quella meta di viaggio. Un cambio di passo notevole per me che, fino a quel momento, avevo sempre ragionato sul cosa: cosa preferiscono i turisti tra A e B? Cosa ne pensano di quella proposta? Il mio lavoro di digital strategist si era sempre nutrito di personas e sentiment, ma alla fine ho realizzato che mancava qualcosa, uno sguardo profondo. 

E così, rispolverato il mio background di studi umanistici, mi sono avvicinata alla netnografia e più in generale all’antropologia digitale, grazie alla letteratura legata ai pionieri Daniel Miller, Sherry Turkle, Robert Kozinets. Mi si è aperto un mondo, e ho iniziato a integrare l’approccio agli small data a tutte le mie consulenze, nonché alle attività di formazione. Così, due anni fa ho aperto un osservatorio di tracce umane in Rete, Be Unsocial, dove pubblico svariate mie ricerche con l’intento di portare alla luce l’importanza e la bellezza degli small data. Farne un libro con Hoepli è stato poi il passaggio successivo più naturale. 

Come si possono esercitare le persone a osservare, rintracciare o anche solo essere più sensibili e ricettive nei confronti degli small data, e quindi di tutte quelle informazioni che gli permettono di conoscere meglio i propri interlocutori?

Iniziamo a osservare da quando apriamo per la prima volta gli occhi, con tutta probabilità addirittura lo facciamo già dentro la pancia della mamma. Crescendo, osserviamo le persone che ci circondano per definire la nostra identità, far nostri comportamenti e linguaggi. Si tratta dunque di un gesto innato, ma che va esercitato come un muscolo vero e proprio. Possiamo fare palestra nella vita quotidiana, in ogni momento, tanto per strada quanto nei territori digitali, eliminando il giudizio verso gli altri e limitandoci a registrare quello che succede, le conversazioni che si svolgono, i contenuti che vengono condivisi. 

Mettersi in ascolto è una sfida entusiasmante, e lo è ancora di più raccogliere tutte quelle piccole o grandi conoscenze che ci permettono di imbastire una relazione autentica con chi è davanti a noi o dietro lo schermo. Porto spesso l’esempio della vicina di casa: più cose sappiamo della signora che vive sul nostro pianerottolo, più potremmo andare oltre al solito che-bel-tempo-oggi in ascensore. Non è questione di essere invadenti o fare domande inopportune, ma di osservare: potrei notare che con una certa ricorrenza la signora indossa sempre una spilla sul cappotto, che esce sempre prima delle 9, che parla in piemontese solo con il portinaio, oppure che coltiva cactus rari sul balcone. E così accade in Rete, osservando cosa accade intorno a un tal hashtag oppure all’interno delle community che ci interessano.

Essendo l’etnografia un metodo che si serve principalmente di dati qualitativi, qual è nelle tue ricerche il rapporto tra queste informazioni e le metriche e i dati quantitativi?

Uno dei più grandi fraintendimenti su questi temi è quello di pensare che gli small data siano l’esatto opposto dei big data. La verità è che le tracce umane si nascondono proprio nelle pieghe dei dati quantitativi, tra le ricerche di mercato, analisi e report. È il nostro occhio umano e la nostra sensibilità a restituire un senso, un significato più umano a tabelle e sfilze di numeri. 

Come scrive Martin Lindstrom nel suo libro Small Data. I piccoli indizi che svelano i grandi trend, si tratta di andare “alla ricerca di regolarità, parallelismi, correlazioni e – non da ultimo – equilibri ed esagerazioni.” E allora, ecco il secondo mito da sfatare: la raccolta di dati qualitativi da sola non basta mai, occorre diffidare da chi la propone come unica metodologia per analizzare un contesto e restituirne delle linee strategiche. Al contrario, è sempre bene partire dai dati quantitativi, per rintracciare eventuali anomalie, raccogliere conferme, confrontare risultati. L’etnografia digitale è il metodo che ci fa arrivare a rispondere proprio a quei famosi perché di cui parlavo a inizio chiacchierata.

Mi farebbe piacere sapere cosa risponderesti a domanda che ci stiamo ponendo nelle ultime settimane tra noi del team di Dataninja: se avessi una bacchetta magica, cosa faresti, ora in Italia, per favorire la data literacy?

Vorrei avvicinare il più possibile il mondo informatico a quello umanistico. Come scrivo anche nel libro, per capire la nostra società e per dare significato ai dati servono innanzitutto umanisti, scrittori, filosofi, semiologi, comunicatori. Persone che, davanti a un foglio Excel, sappiano intercettare la magia dei numeri che raccontano storie di noi esseri umani. E, sebbene all’estero esista una lunga tradizione soprattutto nei paesi anglosassoni, c’è ancora tanta diffidenza e resistenza culturale in Italia, basti vedere l’approccio della maggior parte delle agenzie di comunicazione, reparti marketing di aziende, per non parlare poi a livello istituzionale.

Abbiamo molto apprezzato il capitolo in cui hai sottolineato la sempre maggiore richiesta di valori come inclusione e sostenibilità nei confronti dei brand. Pensi che, da un punto di vista comunicativo, fornire dati e informazioni pratiche, rispetto alle attività svolte in tal senso da parte dei brand, possa essere una strategia utile per farsi comprendere dalle persone?

La pandemia ha portato alla luce l’esigenza delle persone di ristabilire le proprie priorità, nel quotidiano, nella vita professionale, e anche nelle comunicazioni online. Tutti noi abbiamo iniziato a cercare più profondità, coerenza e autenticità, anche sui social media. Brand e influencer ne hanno dovuto prendere velocemente atto, e rimodellare le relazioni con i destinatari. A distanza di un anno dall’inizio dell’emergenza sanitaria, a noi pubblico non interessa vedere il prodotto, ma sapere cosa può fare per noi quel prodotto: come può migliorare la nostra vita. 

Tale cambio di passo ha portato le aziende e i creator online a ragionare sulla restituzione di informazioni pratiche, liste di ingredienti, dati tangibili. Pensiamo al gruppo online dei cosiddetti #skinintellectual, gli intellettuali della pelle che conoscono ogni aspetto dei prodotti beauty, dal giusto peso molecolare dell’acido ialuronico alle capacità esfolianti dell’acido lattico. Nel suo ultimo report The Future 100: Trend and change to watch in 2021, Wunderman Thompson indica le “Brand Academy”, ovvero la strutturazione di forti progetti a sfondo educativo, come fenomeno in crescita. In fondo, il concetto di “branded education” non è nuovo, pensiamo ad esempio a Illy con la sua Università del Caffè, con la quale da 20 anni diffonde in tutto il mondo la cultura del caffè di qualità attraverso la formazione, la ricerca e l’innovazione.

Ultima curiosità, ti è mai capitato, durante le tue analisi etnografiche, di analizzare il rapporto di un certo gruppo con il mondo dei dati o della conoscenza scientifica in generale?

Mi è capitato di recente di analizzare le identità culturali delle persone che prendono (o meno) decisioni in merito alla divulgazione dei dati. Un tema per me estremamente interessante, davanti a un crescente senso di impotenza di fronte alla inevitabile raccolta delle tracce umane da parte di algoritmi e intelligenze artificiali. Ho scoperto così che la preoccupazione per la propria privacy non si riflette direttamente, né tantomeno in modo coerente, nel modo in cui le persone si comportano online. Negli Stati Uniti, ad esempio, più di un terzo degli adulti ha ammesso di non aver mai letto una politica sulla privacy prima di spuntarla e accettarla. Un simile divario tra le dichiarazioni di timore degli utenti e i comportamenti reali è noto come “the privacy paradox”, il “paradosso della privacy”. 
Dalla ricerca sono emersi quattro diversi macro-atteggiamenti, da chi vede i propri dati come merce di scambio a chi valuta attentamente pro e contro, da chi è senza se e senza ma protezionista a chi ne è del tutto indifferente. Ma a colpire è soprattutto come sia il linguaggio ad avere un ruolo protagonista: traducendo le informative con un registro più naturale e semplice, le persone potrebbero prendere decisioni più consapevoli e informate rispetto alla condivisione delle proprie tracce in Rete. Ad esempio, due anni fa Apple ha deciso di semplificare la lingua e il formato delle sue pagine sulla privacy per incrementarne proprio la chiarezza. Nel frattempo, anche una serie di strumenti di intelligenza artificiale, tra cui Guard e Reclame Aqui, stanno aiutando le persone a decodificare le dense e chilometriche politiche di termini e condizioni. Con la medesima finalità, i ricercatori della Carnegie Mellon University stanno sperimentando una sorta di “etichetta nutrizionale” per i dispositivi connessi in Rete, capace di informare le persone su come vengono raccolti i dati, per cosa vengono utilizzati, come vengono archiviati e, punto fondamentale della questione, se vengono venduti.

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