14. Diagnostica epistemologica (2/2)

Ma Bacon torna in forma prepotente su un altro fronte, totalmente inaspettato nel contesto dell’epistemologia popperiana: quello della raccolta dei dati. Il dato che Bacon conosceva era un dato elementare – tabula praesentiae, tabula absentiae, tabula graduum Per questo si offriva spontaneamente solo che ci si fosse messi in stato di ascolto.
La novità, propria del Ventunesimo Secolo, ma già adombrata alla fine del Ventesimo, è l’enormità del volume di dati che la connettività globale mette a disposizione di tutti con restrizioni sempre minori e sempre meno sostenibili. Il dato della connettività globale non è elementare  tuttavia è travolgente, anzi inondante, per quantità e varietà. Non si offre, cioè non è uno stato di cose – il Sachverhalt di Wittgenstein – da tradurre in dato, ma è già dato costruito algoritmicamente. Il dato offerto e messo a disposizione dall’iperconnettività globale è già trattato, lavorato e pronto all’uso. Il volume di dati disponibili sopravanza esponenzialmente gli stati di cose che venivano selezionati per diventare dati. Il vantaggio immenso del dato rispetto allo stato di cose è che non deve essere ulteriormente trattato per l’uso. Può essere usato immediatamente. Così, è quasi necessità che il dato venga sempre più a sostituire le cose – la realtà virtuale. Il dato è la cosa. E come per la cosa vera, il dato non ha bisogno di teorie per essere raccolto. Necessita solo dell’algoritmo che lo definisce.
Se il problema delle cose è una teoria che le spieghi, il problema del dato è un algoritmo che ne consenta la manipolazione. Il dato non necessita di spiegazione perché si riduce all’algoritmo che lo definisce. Il problema, drammatico a causa della crescita esponenziale della massa di dati, è la loro manipolazione. Alla quale si è provveduto non con teorie, ma con algoritmi di livello superiore, capaci non solo di manipolare la massa di dati esistente, ma di reggere, almeno per u tempo ragionevole, la marea montante dei dati che la Rete Globale mette sempre più a disposizione.
Il che tuttavia apre la prospettiva di un algoritmo di ordine ancora superiore, dopo l’algoritmo che definisce il dato e l’algoritmo che manipola il dato algoritmicamente definito: l’algoritmo che consenta di manipolare gli algoritmo che manipolano i dati. Con ciò, è inevitabile la domanda se esiste un motivo per fermarsi qui. Perché non anche algoritmi di quarto grado e, al limite, di ennesimo grado?
È il volume della massa di dati a decidere: più dati ci sono, più algoritmi servono per manipolarli. Più ci sono algoritmi di manipolazione del dato, più necessitano algoritmi di manipolazione dell’algoritmo. E così via. Fino a quale livello?
Non è dato sapere, al momento. Certo è che lo scenario non è più né baconiano, per la smisuratezza della quantità di dati disponibili, né popperiano, per la spontaneità con cui i dati si offrono senza nessuna teoria che li definisca preliminarmente.
Un orizzonte epistemologico tutto da esplorare.
(Fine)