Il tempo che ci precede: Vivere in un mondo che ci anticipa (Quando il campo cambia natura [VII])

Luca Lanzoni

Settimo capitolo del mio libro 𝗜𝗹 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗶 𝗽𝗿𝗲𝗰𝗲𝗱𝗲: 𝗩𝗶𝘃𝗲𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝘂𝗻 𝗺𝗼𝗻𝗱𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗶 𝗮𝗻𝘁𝗶𝗰𝗶𝗽𝗮.

Vi si parla di attenzione del fatto che l’attenzione era pienamente tua e che poi qualcuno te l’ha tolta. Dice qualcosa di meno visibile e più profondo: l’attenzione è sempre stata formata dal campo in cui vive.

La scuola, la famiglia, la lingua, i ritmi del lavoro, i luoghi in cui siamo cresciuti hanno sempre educato il modo in cui guardiamo, ascoltiamo, ci concentriamo, ci distraiamo.

Nessuna attenzione nasce fuori dal mondo che la forma.

VII. L’attenzione che non è più tua

Prima ancora di alzarci dal letto, spesso abbiamo consegnato la prima parte della nostra attenzione a un campo che l’ha preparata per noi durante la notte. Apriamo lo schermo, scorriamo, e in pochi secondi sappiamo di cosa indignarci, cosa desiderare, cosa temere, cosa rimandare. La giornata non è ancora cominciata, ma qualcosa ha già cominciato al posto nostro.

Per capire come siamo arrivati fin qui, conviene partire da un gesto apparentemente molto più innocente.

Nel 2006, un ingegnere di nome Paul Rademacher aggiunge al sito di annunci immobiliari Craigslist qualcosa che nessuno aveva chiesto: una mappa. Prende gli indirizzi degli appartamenti in affitto, li sovrappone a Google Maps, e pubblica il risultato.

È un gesto tecnico minimo, quasi laterale; uno script di poche righe che non produce informazioni nuove, perché gli annunci esistevano già e le mappe esistevano già. Eppure qualcosa cambia nel modo in cui quelle informazioni si comportano. Prima, gli appartamenti erano un elenco: si scorreva, si filtrava, si leggeva. Dopo, diventano territorio: si vede dove sono, si intuisce che quella zona è più cara, che quella strada è troppo lontana dalla metropolitana, che quella concentrazione di annunci segnala un quartiere in trasformazione.

L’informazione non è aumentata. È cambiata la relazione tra l’informazione e chi la legge.

L’episodio di Rademacher è minore, e proprio per questo è utile. Non segna l’inizio di un’epoca, non fonda una tecnologia, non produce un trauma visibile. Mostra però, in forma elementare, il gesto tecnico fondamentale della seconda parte di questo libro: la sovrapposizione. Prendere dati che esistono separatamente e comporli in una forma nuova, capace di orientare comportamenti che prima non si sarebbero prodotti nello stesso modo.

Il feed algoritmico nasce da una logica simile. Raccoglie materiali già presenti nella modernità — pubblicità, raccomandazione, intrattenimento — e li ricompone dentro un’infrastruttura capace di aggiornarsi in tempo reale, su scala individuale, per miliardi di persone.

La novità non è che il feed ci distragga. È che ha composto tutte le vecchie forme della distrazione in un ambiente che impara da noi mentre ci trattiene.

Ma qui accade qualcosa che nella prima parte del libro non era ancora accaduto fino in fondo. Gli artefatti storici lasciavano nel campo forme relativamente stabili: la campana dell’orologio, la griglia della prospettiva, la linea della mappa, la casella del modulo, il punteggio del test. Erano tracce che orientavano il comportamento perché rimanevano abbastanza ferme da essere interiorizzate.

Il feed introduce una discontinuità più sottile: la traccia non resta ferma. Si aggiorna. Risponde. Impara da chi la segue e modifica ciò che mostrerà al gesto successivo. Il campo non è più soltanto sedimentato; diventa responsivo. Non si limita a custodire il passato dei comportamenti: lo usa per anticipare il comportamento futuro.

Qui il campo cambia natura.

Fino a quel momento abitavamo campi che ci precedevano perché erano stati costruiti prima di noi. Con il feed cominciamo ad abitare campi che ci precedono perché si modificano mentre ci osservano.

Per capire che cosa il feed ha determinato, bisogna partire da ciò che esisteva prima. L’economia dell’attenzione, l’idea che l’attenzione umana sia una risorsa scarsa per cui imprese e istituzioni competono, ha una storia lunga quanto la pubblicità moderna. Nel 1833, il New York Sun abbassa il prezzo del giornale a un centesimo, rendendo la stampa quotidiana accessibile a un pubblico molto più ampio. La perdita sul prezzo di copertina viene recuperata vendendo l’attenzione dei lettori agli inserzionisti. Il modello è semplice: si produce contenuto capace di catturare attenzione, e quell’attenzione viene venduta a chi vuole orientare comportamenti di acquisto.

La televisione commerciale replica lo stesso schema: prime time, audience share, interruzioni pubblicitarie calibrate sui momenti di massima esposizione. Un giornale vende l’attenzione dei propri lettori in media; sa che il suo pubblico ha certe caratteristiche, certi interessi, certe abitudini, e vende questa profilazione aggregata. La televisione fa lo stesso, con misurazioni di audience che arrivano, nel migliore dei casi, dopo l’esposizione.

Il feed algoritmico cambia la granularità e il tempo dell’operazione. Compra e vende attenzione individuale, momento per momento, in aste che si chiudono in millisecondi mentre la pagina si carica. Lavora su individui colti nell’istante in cui la loro attenzione è disponibile, e su ciò che di quegli individui è stato osservato nelle ore, nei giorni, negli anni precedenti.

Non siamo davanti alla stessa economia dell’attenzione portata a una scala maggiore. Siamo davanti a un campo diverso: non più pubblico medio, ma individuo; non più esposizione misurata dopo, ma previsione calcolata prima.

Il feed nasce, nella sua forma riconoscibile, nei laboratori di Facebook intorno al 2006, ma il meccanismo che lo governa — la raccomandazione personalizzata — ha radici più antiche. I sistemi di filtraggio collaborativo, che suggeriscono libri o film sulla base di ciò che utenti con gusti simili hanno apprezzato, esistono dagli anni Novanta. Amazon li usa sistematicamente dalla fine del decennio. Netflix costruisce la propria competitività su un algoritmo di raccomandazione.

C’è però una differenza cruciale tra raccomandare un film e costruire un feed. La raccomandazione risponde a una domanda che l’utente ha già formulato: cosa dovrei guardare? Il feed si colloca prima della domanda. Decide cosa mostrare a chi non ha ancora deciso cosa guardare, e lo fa in modo che la decisione sembri nascere spontaneamente.

Qui il feed smette di essere un servizio e diventa un campo.

Il feed è un campo in senso letterale: ogni contenuto che appare è prodotto dall’interazione tra il comportamento passato dell’utente e un modello che ha imparato a prevedere cosa manterrà l’attenzione più a lungo. Le tracce sono invisibili: il tempo trascorso su un contenuto, il punto in cui il pollice smette di scorrere, ciò che viene ignorato, ciò che viene condiviso, l’ora del giorno in cui si apre l’applicazione, la sequenza dei contenuti visti prima di chiuderla.

Il campo legge quelle tracce e si regola su di esse.

La parola chiave è anticipazione. Il feed non mostra ciò che l’utente vuole, nel senso pieno e deliberato della parola. Mostra ciò che il modello prevede che l’utente troverà abbastanza interessante da restare. La distinzione è sottile, ma decisiva. Un archivio risponde alla domanda che gli viene posta. Un motore di ricerca organizza le risposte intorno alla domanda. Il feed elimina quasi del tutto il momento della domanda: il contenuto arriva prima che l’intenzione si formi, e l’intenzione si costruisce dopo, come effetto dell’esposizione.

È la produzione sistematica di un’attenzione che si crede libera perché non ha dovuto scegliere.

Qui il meccanismo è facile da fraintendere come manipolazione intenzionale. Sarebbe una spiegazione troppo semplice. I sistemi che governano il feed non hanno intenzioni; hanno funzioni obiettivo. La funzione obiettivo originaria delle grandi piattaforme social era massimizzare il tempo trascorso sulla piattaforma, l’engagement, la probabilità che l’utente restasse, cliccasse, reagisse, tornasse.

Un sistema che massimizza l’engagement non decide di danneggiare nessuno. Ottimizza verso la propria funzione, e lascia che le conseguenze emergano come effetti di campo. Il contenuto emotivamente carico — rabbia, paura, indignazione, meraviglia — tende a trattenere l’attenzione più a lungo del contenuto neutro. Il sistema lo apprende. Lo premia. Lo distribuisce. Non serve che qualcuno abbia scelto di mostrare più rabbia. È sufficiente che la metrica premi ciò che trattiene.

Questa distinzione tra intenzione e struttura conta. Il danno più profondo non nasce necessariamente dall’intenzione di chi ha costruito il sistema. Nasce dalla struttura del campo che il sistema produce: un campo in cui l’attenzione è anticipata, il contenuto arriva prima dell’intenzione, la risposta emotiva viene amplificata perché la funzione obiettivo ha imparato che funziona.

Nessuno ha progettato interamente questo campo. È emerso dalla sedimentazione di milioni di ottimizzazioni locali, ciascuna ragionevole nel proprio contesto, la cui composizione ha prodotto qualcosa che nessuno dei progettisti avrebbe saputo descrivere in anticipo.

Harold Innis, scrivendo a metà del Novecento sulla storia dei media, distingueva i mezzi orientati al tempo da quelli orientati allo spazio. I primi trasmettono attraverso le generazioni, costruiscono continuità e memoria: il manoscritto, la cattedrale, il libro pensato per durare. I secondi trasmettono a distanza, costruiscono simultaneità e presenza: il telegrafo, la radio, la televisione.

Il feed algoritmico porta all’estremo la logica dei media orientati allo spazio: raggiungere molti punti nello stesso istante, accorciare la distanza, occupare il presente. Vive nel momento in cui l’attenzione è disponibile. Non chiede di essere ricordato; chiede di essere attraversato. Produce successione. Cerca continuità dell’esposizione.

C’è un esperimento mentale semplice per comprenderlo. Immagina di rileggere domani mattina tutto ciò che il tuo feed ti ha mostrato oggi. Quanto di quel contenuto ti sembrerà ancora necessario? Quanto di quella polemica, di quella notizia, di quel video, di quella battuta, manterrà un senso fuori dall’istante in cui è apparso?

La maggior parte dei contenuti del feed non è pensata per essere ricordata. È pensata per essere consumata nel momento in cui appare e sostituita dal contenuto successivo. Non è una critica morale al contenuto; è una descrizione del campo in cui quel contenuto viene prodotto. Un campo ottimizzato per l’engagement immediato non ha ragione di privilegiare ciò che dura su ciò che cattura, la complessità sulla semplificazione emotiva.

Questi privilegi richiederebbero un’altra funzione obiettivo: qualcosa di più lento, più difficile da misurare, meno traducibile in tempo di permanenza.

Il campo del feed ha una grammatica precisa, anche se nessuno l’ha scritta in un documento. Dice che ciò che è emotivamente intenso tende a vincere su ciò che è neutro; ciò che conferma una familiarità tende a vincere su ciò che costringe a riorientarsi; ciò che è breve tende a vincere su ciò che richiede tempo; ciò che accade ora tende a vincere su ciò che richiede contesto.

Sono effetti strutturali di una funzione obiettivo che ottimizza verso l’attenzione immediata. Chi produce contenuti in questo campo impara progressivamente a scrivere per quella grammatica. I titoli diventano più emotivi, le argomentazioni più brevi, le prese di posizione più nette. Non perché i produttori di contenuto siano diventati improvvisamente più superficiali, ma perché il campo premia alcune forme e ne penalizza altre. Chi abita a lungo un campo che premia alcune forme e ne penalizza altre finisce per impararne la grammatica.

Il meccanismo riguarda anche chi consuma. Un essere umano che trascorre ore al giorno in un campo che premia risposta immediata, brevità, familiarità, certezza, non resta uguale a prima. L’attenzione è una capacità plastica: si allena alla profondità se viene esercitata nella profondità, si orienta alla superficie se viene esercitata nella superficie. Il feed non è neutro rispetto all’attenzione che attraversa.

Chi vive per anni dentro un campo di stimoli rapidi sviluppa un’attenzione compatibile con quel campo: un’attenzione che si agita cerca il contenuto successivo prima che quello presente sia finito, fatica a distinguere il vuoto dalla mancanza di stimolo. È più di dipendenza, anche se talvolta ne assume la forma. È addestramento dell’attenzione.

Tristan Harris, ex design ethicist di Google, ha usato un’immagine efficace per descrivere questo processo: le piattaforme competono per l’attenzione scendendo verso le strutture più istintive della risposta umana — paura, sorpresa, rabbia — perché sono più rapide e meno governabili del ragionamento deliberativo. L’immagine è semplificata, ma coglie una verità strutturale: il feed non compete con la parte più lenta e riflessiva della nostra attenzione; compete con la soglia più rapida, più esposta, più facile da attivare.

E quando la competizione si gioca su quella soglia, la volontà individuale arriva tardi.

Qui il feed smette di essere soltanto un problema di distrazione e diventa un problema di campo. La distrazione è un fenomeno individuale: qualcosa interrompe l’attenzione, e uno sforzo può riportarla dove voleva stare. La trasformazione del campo è diversa: l’ambiente in cui si vive premia sistematicamente un tipo di attenzione e ne penalizza un altro. Questa selezione opera su ogni attore che abita il campo, anche su chi crede di saperla dominare.

Il campo in cui viviamo ci forma prima ancora che possiamo prenderne distanza. Accade con la lingua madre, con la scuola, con i ritmi del lavoro. Accade anche con il feed. Prima impariamo ad abitarlo; solo dopo, forse, riusciamo a interrogarlo.

C’è un aspetto del feed che la critica ordinaria fatica a nominare: il feed non è uno specchio che distorce la realtà. È un sistema che produce la realtà che poi sembra rispecchiare.

Quando l’algoritmo impara che un certo contenuto trattiene l’attenzione dell’utente, lo mostra di più. Quando lo mostra di più, l’utente interagisce di più con quel contenuto. Quando l’utente interagisce di più, il modello aggiorna la propria stima di ciò che l’utente preferisce. Il ciclo si alimenta. Le preferenze non sono un dato preesistente che l’algoritmo si limita a rilevare; sono anche un effetto delle condizioni che l’algoritmo ha prodotto.

Non possiamo sapere con precisione cosa avrebbe preferito un utente in assenza del feed, perché quell’utente — con quella soglia di attenzione, quella sensibilità, quella familiarità con certi contenuti — è stato in parte formato dal feed stesso.

Donald MacKenzie, studiando i modelli finanziari, ha mostrato che le teorie economiche non si accontentano di descrivere i mercati: li performano. Il modello non fotografa soltanto ciò che trova; contribuisce a costruire il campo in cui ciò che trova diventa vero. Il feed agisce allo stesso modo. Non misura soltanto le preferenze degli utenti. Partecipa alla loro produzione. E come i modelli finanziari possono rendere instabile il mercato che pretendono di descrivere, il feed può rendere instabile il campo dell’attenzione collettiva che pretende di servire.

Conviene fermarsi sul momento in cui il feed ha cambiato natura. Fino ai primi anni Duemiladieci, i feed delle principali piattaforme erano in larga parte cronologici: mostravano ciò che i contatti avevano pubblicato, in ordine di tempo. L’algoritmo filtrava, ma non governava interamente la sequenza. Nel 2011, Facebook introduce EdgeRank, un sistema di ranking algoritmico esplicito, con la promessa di mostrare a ciascun utente i contenuti più rilevanti invece di quelli più recenti.

La parola rilevanti è decisiva. È il momento in cui la piattaforma assume la funzione di giudicare cosa merita l’attenzione dell’utente. Prima, il feed era una rete: mostrava ciò che dicevano le persone che avevi scelto di seguire. Dopo, diventa un editore: decide quale porzione di quel mondo vale la pena che tu veda.

Il passaggio dalla rete all’editore non viene annunciato come tale. Viene presentato come miglioramento dell’esperienza: meno rumore, più rilevanza, contenuti più adatti a te. E, in un senso immediato, lo è. Il feed cronologico è dispersivo, faticoso, pieno di attrito. Il feed algoritmico è più fluido, più coinvolgente, più facile da consumare.

Il problema non è nella qualità dell’esperienza immediata. È in ciò che quella qualità produce nel campo.

Un feed — dal verbo inglese antico fēdan, alimentare, far crescere — non si accontenta di mostrarti qualcosa: nutre un campo. Se incontra poca resistenza, cresce più in fretta; se cresce più in fretta, modifica la struttura dell’attenzione prima che la coscienza abbia il tempo di accorgersene.

Negli anni successivi, la logica del feed si propaga ben oltre i social media. I motori di ricerca incorporano la personalizzazione: due persone che cercano la stessa parola in città diverse, con storie di navigazione diverse, possono vedere risultati diversi. Le piattaforme di streaming sostituiscono la scelta del film con la raccomandazione: il sistema non aspetta che l’utente sappia cosa vuole, cerca di intercettare l’attenzione prima che l’incertezza diventi abbandono. Le applicazioni di notizie adottano il modello del feed infinito: nessuna pagina, nessun fondo, nessun momento in cui si è davvero finito di leggere.

Il contenuto successivo appare prima che tu abbia deciso se cercarlo.

La stessa grammatica entra nelle organizzazioni. La comunicazione interna di molte aziende migra verso piattaforme che replicano la struttura del feed: canali che scorrono in tempo reale, notifiche che interrompono il lavoro in corso, metriche di engagement che misurano chi legge cosa e quando. Il documento scritto — il testo che richiedeva di essere prodotto con intenzione e ricevuto con attenzione — cede spazio al messaggio, alla notifica, all’aggiornamento istantaneo.

Anche qui non c’è stata una grande decisione. È accaduto per sedimentazione. Ogni strumento prometteva velocità, collaborazione, connessione. Ogni adozione locale sembrava ragionevole. La composizione di quelle adozioni ha prodotto un campo organizzativo con la stessa grammatica del feed: premia l’immediato, l’urgente, il visibile, ciò che genera risposta; penalizza il riflessivo, il complesso, il lento, ciò che ha bisogno di silenzio per prendere forma.

A questo punto la domanda diventa inevitabile: cosa si perde quando il campo dell’attenzione viene strutturato così?

La risposta più ovvia è la concentrazione: la capacità di sostenere l’attenzione su un oggetto difficile per il tempo necessario a comprenderlo. È una risposta corretta, ma incompleta. Ciò che si perde non è solo la concentrazione. È la condizione perché la concentrazione sia scelta.

Un essere umano che ha passato anni in un campo che anticipa continuamente la sua attenzione — che offre sempre il passo successivo prima che quello attuale sia finito — disimpara lentamente a decidere dove portarla. Impara ad attendere che il campo la porti.

Qui il capitolo VII si collega ai capitoli che seguiranno e alle patologie della terza parte. La cattura algoritmica del giudizio non comincia quando le organizzazioni adottano sistemi agentici. Comincia prima, nel campo dell’attenzione che il feed ha strutturato. Un essere umano che ha imparato ad attendere che il campo porti l’attenzione ha già ridotto la distanza tra il proprio giudizio e le aspettative del sistema. Non è ancora catturato; è disposto alla cattura.

Il feed è l’antefatto che prepara il campo in cui la patologia troverà condizioni favorevoli.

Shoshana Zuboff ha chiamato questo processo capitalismo della sorveglianza, e il nome ha il merito di rendere visibile una struttura di potere che altrimenti resterebbe opaca. Ma il nome porta con sé un limite: evoca un soggetto che sorveglia, un’intenzione, una regia. La tesi di questo libro è più sottile e forse più inquietante. Il campo prodotto dal feed non richiede sorveglianza intenzionale per funzionare. Richiede ottimizzazione locale: ogni piattaforma che massimizza la propria metrica, ogni utente che risponde ai propri impulsi, ogni produttore di contenuto che si adatta alla grammatica del campo.

La composizione di queste ottimizzazioni locali produce un campo che nessuno ha progettato integralmente e che nessuno sa smontare da solo.

È più di capitalismo della sorveglianza. È stigmergia dell’attenzione: un campo che si è coordinato per sedimentazione intorno alla propria funzione obiettivo, e che ora coordina i comportamenti degli attori che lo abitano senza bisogno di istruzioni esplicite.

C’è un’ultima cosa da nominare prima di chiudere, e riguarda il possessivo del titolo.

L’attenzione che non è più tua sembra indicare una perdita: qualcosa era tuo, e poi qualcuno te l’ha tolto. Ma il punto è più sottile. L’attenzione non viene rubata in un istante; viene formata, giorno dopo giorno, dal campo che la anticipa.

Il feed non si accontenta di mostrarti contenuti. Impara da ogni tuo gesto e usa quella memoria per preparare il gesto successivo. Così la tua attenzione nasce sempre meno da una scelta isolata e sempre più da un ambiente che ha già disposto davanti a te ciò che potresti guardare.

Tu credi di scegliere liberamente dove guardare, ma molte strade sono già state rese più facili, più visibili, più immediate.

Riletto alla fine del capitolo, il titolo non parla di una semplice sottrazione. Non dice che l’attenzione era pienamente tua e che poi qualcuno te l’ha tolta. Dice qualcosa di meno visibile e più profondo: l’attenzione è sempre stata formata dal campo in cui vive.

La scuola, la famiglia, la lingua, i ritmi del lavoro, i luoghi in cui siamo cresciuti hanno sempre educato il modo in cui guardiamo, ascoltiamo, ci concentriamo, ci distraiamo. Nessuna attenzione nasce fuori dal mondo che la forma.

Il feed non ha inventato questa dipendenza dal campo. Ha cambiato la sua velocità. Ha reso il campo capace di aggiornarsi continuamente, di adattarsi a ciascun individuo, di imparare dai suoi gesti e di restituirgli stimoli sempre più compatibili con le sue reazioni.

Un’attenzione senza margine non è semplicemente un’attenzione persa. È un’attenzione che fatica a riconoscere la differenza tra ciò che ha scelto e ciò che le è stato offerto prima che potesse scegliere.

Un campo che ha imparato ad arrivare prima dell'attenzione non la sottrae, le insegna a non chiedersi da dove viene.