Le società di controllo 2. Paradigma Matrix: Big Data, Prism, sorveglianza e business

by gabriella

matrixIn questa seconda lezione sulle società di controllo, esaminiamo le forme contemporanee di dominio e la loro tendenza a concentrarsi sul controllo dell’informazione a fini di sicurezza e di sfruttamento economico.

Dopo aver analizzato il paradigma della sorveglianza basato sulla prevenzione del crimine (Minority Report) ci avviciniamo perciò ad una forma di biopotere che fonde manipolazione delle coscienze e controllo a fini di sfruttamento economico dell’uomo (un «deserto del reale» che non può essere visto se non dopo essere passati per una forma brutale di risveglio neuronale. Matrix 24:43-44).

Come suggerisce Age of Big Data, un’inchiesta BBC del 2013 – qui tradotta quasi integralmente – e un altro videoclip BBC disponibile qui, l’era dei grandi dati ha reso le informazioni prodotte dai e sui cittadini il principale strumento di potere e sviluppo economico. La predicibilità e la modellizzazione dei comportamenti umani estratti dai Big Data sono ora la fonte planetaria del controllo e della creazione di ricchezza [la traduzione del documentario è lasciata in nero, il commento è evidenziato in amaranto].

Ad ogni tipo di società […] si può far corrispondere un tipo di macchina […]
Ma le macchine non spiegano nulla, si devono invece analizzare i concatenamenti collettivi
di cui le macchine non sono che un aspetto.

Gilles Deleuze, Controllo e divenire, 1990

 

Oltre Minority Report, la sperimentazione della Precrimine a Los Angeles

I Big Data ci aiutano a prevedere i luoghi dove può avvenire più facilmente il crimine
nelle prossime dodici ore, mentre nella city di Londra
c’è chi ne sta cercando l’algoritmo per farne miliardi.

BBC

In Minority Reminority reportport, il tentativo operato da Precrime di porre fine all’omicidio nella città di Washington DC, si rivela intessuto di crimini orrendi: dall’omicidio della madre di Agatha, alla schiavitù biopolitica dei precog, all’imprigionamento di possibili innocenti. Come mostra il documentario BBC sottostante, anche nell’uso dei Big Data come strumento di predizione del crimine si finisce per produrre delitti almeno altrettanto gravi di quelli che si intende prevenire.

I primi fotogrammi del documentario mostrano, infatti, la polizia di Los Angeles impiegare i metadati per predire i futuri comportamenti dei cittadini così da stimarne la pericolosità sociale e sottoporli a misure preventive, restrittive della libertà o di controllo. Per chi abbia presente Minority Report, se si sostituiscono i software ai precog, le differenze sono davvero minime:

Big data is now helping law enforcement in Los Angles predict crime before it happens – annuncia, infatti, il commentatore.

L’inchiesta mostra chiaramente come l’acquisizione, l’immagazzinamento, il trattamento e l’impiego delle informazioni prodotte dai cittadini e sui cittadini siano ora al centro dei principali cambiamenti sociali in corso.

 

Il paradigma antropologico. Jeff Brantingham e il Predictive Policing

Jeff BrantinghamIl Prof. Jeff Brantingham, antropologo, esperto di società di caccia e raccolta della Cina antica, è un cacciatore di criminali. E’ convinto che dalla Cina antica ai quartieri delle bande di Los Angeles, tutti i comportamenti umani siano più predicibili di quanto si sia ritenuto fino ad oggi. Ci piace pensare di controllare tutto, ma in effetti i nostri comportamenti sono molto regolari, molto modellizzati in modi che spesso ci sconvolgono. I criminali non fanno eccezione, fanno la stessa cosa in continuazione e il loro profilo criminale emerge proprio dalla regolarità del loro comportamento.

Jeff è convinto di poter trovare i modelli di comportamento criminale nel vasto archivio del Dipartimento di Polizia di Los Angeles. 13 milioni di crimini registrati in oltre ottant’anni. Il Dipartimento di Polizia ha fornito i dati di dove e quando i crimini sono stati commessi, ciò che rappresenta una miniera di potenziali informazioni per comprendere la natura del crimine. Il Dipartimento di polizia di Los Angeles usa già questi dati per identificare i focolai della criminalità, ma questo dice solo dove i crimini sono già avvenuti […] Jeff progetta invece di fare qualcosa di più radicale e utile: predire il futuro, predire quando e come il crimine accadrà.

La mathesis universalis del XXI secolo

George MohlerA lungo abbiamo usato modelli in natura per fare previsioni. Osservando l’alba abbiamo capito cosa dobbiamo aspettarci da un nuovo giorno, osservando le fasi lunari l’andamento delle maree e osservando le stelle siamo diventati capaci di navigare, ma Jeff Brantingham vuole fare qualcosa di più ambizioso: vuole estrarre modelli dal caos apparente del comportamento umano, per scoprire i quali il Dipartimento di Polizia gli ha messo a disposizione un data base di 30 milioni di crimini.

Si può avere un buon fiuto per capire il crimine ma oggi lo si deve studiare con modelli matematici, perché la matematica ci dà la capacità di comprendere esattamente perché le cose sono successe [abbiamo già avuto una mathesis universalis e conosciamo gli effetti della sua hýbris sulla natura e sull’uomo, ndr] in un modo che l’intuito non fa [di nuovo, esprit de géometrie vs esprit de finesse]. Jeff aveva bisogno di un esperto in modelli di investigazione, si è rivolto al matematico, suo collega all’UCLA, George Mohler.

[Mohler] Come matematici siamo interessati a comprendere ciò che abbiamo intorno, come le onde si propagano quando getti un sasso nello stagno o la distribuzione degli alberi nella foresta. I modelli matematici possono aiutarci a capire questo tipo di cose.

George può usare modelli matematici per vedere cosa si nasconde nei dati del crimine. Ciò che si può vedere è che dopo che un crimine è accaduto c’è un elevato rischio e che il rischio si propaga negli spazi vicini. [Mohler] Così ciò che vogliamo fare è sviluppare un modello che ne tenga conto, così che la polizia possa forse usare quelle informazioni per prevenire che questi eventi accadano.

Mohler ha iniziato con un modello matematico che è sempre stato usato fino ad ora sulla costa occidentale degli Stati Uniti. La California del sud, il paese dei terremoti […] Santa Cruz: immagini da un forte terremoto. Per il momento non ci sono modelli matematici che possano prevedere terremoti come questo, ma dopo un terremoto arrivano gli shock successivi, che sono un problema diverso […] George ha elaborato un algoritmo capace di predire l’insieme delle scosse d’assestamealgoritmo prevenzione criminento. Questo algoritmo può essere usato anche in relazione agli effetti successivi di un crimine.

George e Jeff hanno cominciato ad adattare questo modello alla prevenzione del crimine […] e a testarlo nelle strade di Los Angeles, inserendo i dati dei vecchi crimini per confrontare le previsioni con ciò che è successo in passato [11:27], ma il modello può anche predire il futuro. I due hanno infatti iniziato a produrre previsioni quotidiane di crimini identificando i focolai in cui il delitto colpirà in futuro.

[…] anche il Dipartimento di Polizia li sta testando. Ogni poliziotto ha avuto da osservare uno spazio di 500 piedi in cui avverrà un crimine nelle successive 12 ore. ..

omicidio[Alla centrale di Polizia osservano un monitor] C’è un omicidio che sta lampeggiando là […] tutto ciò che osserviamo è stato prodotto da un software […] un poliziotto fa notare che l’algoritmo ha identificato aree precise dove possono verificarsi eventi criminosi, cosa molto utile per chi in centrale deve inviare una squadra di intervento. […] verificano una targa: è un’auto rubata. Da quando hanno iniziato a usare gli algoritmi, i reati contro la proprietà sono scesi del 12% e i furti con scasso del 26%..

Il modello continua ad essere raffinato, aiutando ad emettere previsioni sempre più accurate, mentre il tasso di criminalità in specifiche zone di Los Angeles diminuisce di settimana in settimana. Così la “polizia predittiva” sarà estesa a tutta Los Angeles e sarà impiegata in altre 150 città americane. E la predicibilità del crimine è solo uno dei modi in cui l’estrazione di dati cambierà la nostra vita.

Infatti, lo strumento che Jeff ha usato per predire il crimine, può essere applicato a ogni altro insieme di dati: la vasta complessità dell’universo, la diversità del comportamento umano, così come i dati che creiamo noi stessi ogni giorno. L’estrazione di dati sta entrando in ogni ambito della nostra vita, dalla medicina, alla pubblicità, al mondo dell’alta finanza.

 

Oltre il paradigma della sorveglianza: il business dei Big Data

I dati stanno diventando una merce potente.
Si stanno legando a intuizioni scientifiche e a nuovi modi di comprendere il comportamento umano.
E possono anche farti ricco, molto ricco.

BBC

city Londra

transazioni alla city di Londra

I Big Data sono i dati prodotti e immagazzinati da ogni tipo di mezzo digitale dal computer ai mezzi di trasporto, alle banche alle telecamere, le cui dimensioni sono calcolabili in petabyte (PB) [un PB è mille terabyte (TB), cioè un milione di giga (GB)]. Questa massa di informazioni stoccate perlopiù in forma aggregata, serve ad elaborare analisi e predizioni di comportamenti umani, flussi finanziari, fenomeni naturali e di ogni genere di traffico. Di qui il suo valore economico e commerciale. La possibilità di utilizzare i metadati per prevedere e orientare fenomeni complessi ne fa infatti un business che, secondo diverse stime, può raggiungere nel prossimo decennio l’8% del PIL europeo.

Ciò significa che la presenza massiva di dispositivi di controllo – telecamere, password, cookies, tracciamento – in ogni ambiente della vita individuale e collettiva, non è più legata alla sola sfera della sorveglianza, cioè al controllo dei comportamenti a fini di sicurezza, ma è faceebookgià intrecciata ad altri fini commerciali e governativi, in particolare al controllo di massa per lo sfruttamento economico delle informazioni personali e all’orientamento dei comportamenti pubblici e di consumo.

Esemplare, in proposito, il caso di Facebook, nel quale non è la piattaforma o la macchina a estorcere informazioni dai comportamenti d’uso, ma è lo stesso utente a fornirli spontaneamente in ogni tipo di conversazione privata, i cui risultati sono venduti e comprati, quotati in borsa, o semplicemente impiegati per decidere l’assunzione o il licenziamento dell’intestatario del profilo – emblematici alcuni casi di infedeltà aziendale sanzionati con il licenziamento di dipendenti che avevano criticato o divulgato su fb pratiche discutibili del proprio datore di lavoro [vedi qui, qui e qui].

Stiamo vivendo, osserva il documentario, un’esplosione di dati. Solo negli ultimi anni sono stati prodotti più dati di quanti lo siano stati in tutta la storia umana. Il loro volume e la loro natura dinamica stanno cambiando il modo in cui viviamo le nostre vite. Nel video seguente vediamo come le persone estraggono energia e potere (power) da quella che ne sta diventando la più grande fonte del XXI secolo: i Big Data.

dati merce potente[23:47] I dati stanno diventando una merce potente. Si stanno legando a intuizioni scientifiche e a nuovi modi di comprendere il comportamento umano. E possono anche farti ricco, molto ricco.

Quando si tratta di estrarre soldi dai big data, David Harding è la persona giusta. Trent’anni fa ha cominciato a analizzare i dati attraverso gli algoritmi, utili per studiare le trattative all’interno della city. 

[osservazione della city di Londra] Questi sono strumenti utili per capire ambienti come questo […]. Gli scambi di compravendite sono rumorosi, disordinati, caotici. Quando trent’anni fa venni nella city, li credevo efficienti e razionali, disciplinati ma scoprii che non lo erano affatto. Le strategie di compravendita tendono a essere governate dall’istinto e dall’intuizione […]. Il problema è quello di applicare modelli matematici a comportamenti che appaiono completamente random.

In quanto cacciatore di dati David Harding ha bisogno di molti dati e di algoritmi in grado di analizzarli. A partire dalla metà degli anni ’80, con lo sviluppo del p.c., lo scienziato ha contribuito a sviluppare i metodi di creazione e analisi dei grandi dati. Attualmente sta lavorando a un nuovo programma capace di studiare il comportamento degli attori di borsa attraverso i big data […]. La compagnia fondata da David Harding una ventina d’anni fa adesso investe milioni di sterline nei big data. Solo la sua compagnia impiega un centinaio di analisti.

In definitiva, Harding è un fisico che ha applicato le teorie del caos, già popolari dalla seconda metà degli anni ’70, al comportamento degli operatori di borsa, fornendo modelli previsionali sempre più sofisticati, elaborati a partire dagli anni ’80. Ai nostri giorni, la società di Harding investe milioni di sterline sui big data – creati dalle transazioni finanziarie della city di Londra – intesi come materiale informativo grezzo il cui raffinamento, tramite l’analisi algoritmica, rende possibile la costruzione di modelli di comportamento degli operatori di borsa sempre più efficaci.

Lungi dall’essere il luogo democratico dell’incontro di microdecisioni economiche che determinano i prezzi, la borsa appare quindi come uno strumento sempre più verticale e scalabile per pochi analisti e per un numero limitato di operatori capaci di concentrare gigantesche risorse economiche con le quali mettono in discussione la sicurezza economica del pianeta.

controllo

Los Angeles, fermo preventivo di latinos

speculazione prezzi

Wall Street, la speculazione sulle derrate alimentari

Si vede quindi, come il paradigma di controllo che si sta realizzando attraverso la costruzione e lo studio dei big data confronti l’individuo con forze enormemente più grandi di lui, in grado di ridurne la libertà personale – in base al profilo socio-economico d’appartenenza, al modello di vita o alla residenza – e di determinarne il destino economico, attraverso l’espropriazione della ricchezza – informazioni e creazioni digitali – e l’attivazione di potenti flussi speculativi capaci di agire sul meccanismo dei prezzi nel link l’inchiesta 2010 della rivista americana Harper’s sulla bolla alimentare – e del debito.

 

Lo scandalo Prism

Echelon

Echelon

La vicenda Snowden e le sue rivelazioni prima sulla raccolta dati in patria effettuata dalla NSA sulla popolazione e poi su una simile raccolta effettuata in Europa è stata rispettivamente classificata, dai media italiani, come vicenda da guerra fredda interna (una sorta di maccartismo digitale) poi come riedizione della guerra fredda esterna (in versione spionaggio, via “cimici”, degli alleati ma anche di nuove frizioni con Mosca sulla sorte di Snowden) e infine secondo il modello Echelon (il grande impianto di spionaggio, emerso tra gli anni novanta e il decennio scorso, a paradigma di raccolta dati prevalentemente securitario-industriale).

Non che in questi schemi non ci sia un granello di verità ma insistere a rappresentare le notizie con forme cognitive di ritardo non permette di cogliere l’evoluzione paradigmatica, del controllo e dell’estrazione dati, che è intrecciata alla vicenda Obama-Datagate. Ma dove si coglie la novità, il salto paradigmatico in questa vicenda?

Sicuramente non nello spionaggio della propria popolazione, sempre praticato secondo le evoluzioni tecnologie e dei dispositivi giuridici, né quello degli alleati che è sempre servito a ribadire la superiorità tecnologica americana e le gerarchie di potere all’interno delle alleanze. La vera novità, la rottura paradigmatica co gli schemi di controllo del passato la si comincia a cogliere quando si analizzano notizie come questa.

SpiegelDallo Spiegel in lingua inglese emerge la dimensione delle rivelazioni di Snowden riguardo all’estrazione di dati dalla Germania verso gli Usa. Dimensione che non riguarda tanto dati provenienti da “cimici” di nuova generazione, comunque limitate a uffici o a diplomatici e top manager, ma proprio l’estrazione di big data provenienti da ampie e significative porzioni di popolazione. Lo Spiegel parla infatti apertamente di mezzo miliardo di connessioni comunicative (telefonate, email, sms, chat, dati skype etc.) spiate in Germania ogni mese. Non si tratta quindi di una questione da barbe finte di una volta, di spiare solo diplomatici, membri di governo top manager e militari. Per quanto producano dati corposi la necessità di aspirare informazioni da queste categorie non spiega il carotaggio di una così immensa parte di dati rappresentativa non di una élite ma di una popolazione.

Qualche altro dato? La NSA americana, che ha così riadattato le basi in Germania provenienti dalla guerra  fredda, secondo la fonte Spiegel ha aspirato, negli ultimi mesi, dati da 20 milioni di telefonate tedesche e dieci milioni di scambi via Internet tedesca al giorno. A Natale 2012, la NSA americana ha collezionato dati su circa 13 milioni di telefonate tedesche e circa 6-7 milioni di scambi via Internet. In un giorno ad alto traffico lavorativo come il 7 gennaio 2013, la NSA ha messo sotto sorveglianza 60 milioni di connessioni comunicative. La zona più analizzata della Germania è stata Francoforte, maggiore snodo internet del paese e punto di incrocio, sul piano strategico, tra finanza, politica e tecnologia. La Germania risulta sorvegliata quanto l’Iraq e la Cina, che ha protestato in modo vibrante (quanto rimosso in occidente) e dieci volte più della Francia. Siamo di fronte quindi ad un’estrazione dati che va ben oltre la necessità di sorvegliare qualche migliaio di persone strategiche in un paese. O comunque, anche se la logica fosse quella della pesca a strascico (pescare molto per prendere i pesci giusti) siamo di fronte ad un processo di generazione di dati che va ben oltre la sola dimensione della sorveglianza delle élite. Perché quindi spiare la Germania, anche il giorno di Natale, e la sua popolazione come se fosse una potenza nemica da invadere?

La risposta è molto semplice e spiega anche come l’estrazione di dati, da parte della NSA, sulla popolazione americana non abbia fini esclusivamente militari e di controllo. Si annida in una parola semplice, quanto di grande uso nel marketing attuale: economia dei Big Data. Vediamo di cosa si tratta non prima di rilevare come il genere di carotaggio, al quale è stata sottoposta la popolazione tedesca, è avvenuto anche in Italia nell’ordine di quattro-cinque milioni di connessioni comunicative analizzate al giorno […]

Nei giorni scorsi la Germania, ai suoi massimi livelli, ha chiesto ufficialmente agli Usa di non essere trattata come un nemico. Bisogna quindi intendersi su cosa siMicrosofta il nemico in questo scenario. La  Kölnische Rundschau, riprendendo questa discussione, ha parlato di Germania trattata come uno “stato canaglia”. Ma va compresa una cosa: amico e nemico qui non si dispongono secondo criteri puramente antropologico-militari. Ma entro questa nuova mutualità di militare, tecnologico, economico e finanziario. Per la Germania e le imprese tedesche di punta si tratta di capire come essere sinergiche a questi processi. Perchè la superiorità Usa (militare, tecnologica, sul campo dell’analisi economica dei big data intesi come volano dell’economia del futuro) è marcata. Anche geograficamente, con basi americane, allargatesi durante il periodo della guerra fredda, ed evidentenmente riconvertite a monitoraggio e produzione di big data sulla popolazione tedesca. Significativamente la base NSA di Teufelberg (vicino Berlino) accreditata come facente parte del progefakebooktto Echelon è stata smantellata mentre c’è incertezza sulla location esatta degli attuali impianti NSA in Germania.

La nuova catena del valore, frutto di una evoluzione della concezione del militare, si lascia dietro Echelon come archeologia industriale. E gli altri paesi, per non rimanere indietro, sono costretti prima a protestare pubblicamente poi ad inserirsi, in qualche modo, sulla scia del comportamento americano.

Queste considerazioni attribuibili allo staff di Angela Merkel, provenienti dal Rheinische Post, meritano un commento. L’attuale cancelliera teme che gli Stati Uniti, una volta in grado di analizzare i big data sulla popolazione tedesca, possano prevedere i comportamenti dell’elettorato tedesco e l’esito elettorale in maniera più sofisticata degli stessi partiti tedeschi. Per Berman l’analisi,e quindi l’economia, dei Big Data è in grado di sostituire sia il business che il ruolo dei sondaggi. E’ evidente che avendo enormi dati strutturati sulla popolazione (inclinazioni politiche, scelte comportamentali in materia politica, dibattiti, letture, frequentazioni) la complessità dell’analisi si eleva. E la questione non è solamente elettorale ma riguarda anche il settore finanziario. Porzioni significative del mercato dei future e dei bond sono legati ai risultati elettorali specie per un paese chiave come la Germania. Una maggiore capacità di previsione, non più basata su qualche migliaio di interviste ma sui dati incrociati di milioni di persone, è intuibile quanto potente valore economico-finanziario.

Deleuze

Gilles Deleuze (1925-1995)

A questo punto qualche ragionamento di paradigma (sociale, antropologico, politico) si impone. Gilles Deleuze, all’inizio degli anni ’90 nella sua celeberrima analisi del passaggio dalle società disciplinari alle società di controllo definiva uno spostamento nelle modalità di governo della popolazione e quindi dell’esercizio della politica tout court. Questo spostamento era determinato, nella funzione del governo della popolazione, dal passaggio dalla centralità delle strutture fisiche disciplinari (l’ospedale, la fabbrica, la prigione etc.) a quella delle tecnologie del controllo a distanza. Si era all’inizio degli anni ’90, diversi passaggi delle rivoluzioni tecnologiche dovevano ancora accadere (si pensi non solo al mobile, ma anche ad internet che non c’era ancora) ma l’indirizzo di sostituzione, controllo tecnologico a distanza in luogo di disciplinamento diretto, erano chiari proprio in materia di governo della popolazione.

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Michel Foucault (1926-1984)

La vicenda Prism, lo scandalo Obama-Snowden, ci aiutano invece ad inquadrare un altro salto di paradigma. Salto che non è solo antropologico-politico ma riguarda anche un nuovo modo di interpretare le leggi del valore. La tecnologia va infatti considerata, se si guarda a tutta la vicenda Datagate, non tanto con il paradigma del controllo a distanza della popolazione ma con quello della produzione di valore. I Big data sono, come abbiamo visto, elementi costituenti delle tecnologie di controllo della popolazione ma soprattutto sono dispositivi di produzione di valore. Del resto lo stesso Foucault, sul quale montava Deleuze per descrivere le società disciplinari e il loro salto di paradigma, ricorda come le grandi istituzioni dell’imprigionamento (la prigione, l’ospedale) possedessero l’esigenza di rendere produttiva la popolazione. Bentham, per Foucault, non è tanto un classico del prigionismo ma della messa a funzionalità produttiva dei comportamenti tramite il disciplinamento dell’istituzione prigione. La fabbrica, in Foucault, deve quindi al benthamismo il prestito di tecnologie e strategie della messa a produzione dei comportamenti.

La vicenda Obama-Snowden va quindi letta in questo modo: come il segno di un compiuto passaggio delle tecnologie digitali che fanno direttamente presa sulla popolazione dalla dimensione del controllo a quella, più  diretta, di produzione di valore economico. Produzione di valore che avviene attraverso l’analisi dei dati estratti nel monitoraggio della popolazione. Si apre quindi la stagione dell’economia dell’analisi dei dati come elemento regolatore dello sviluppo e della evoluzione delle tecnologie di monitoraggio della popolazione.

Controllare il crimimale, il tossico, il reo, il pervertito, l’elettore, la famiglia, il manager, il consumo del teen-ager, l’amorale non è più questione di monitoraggio, di controllo digitale come sorveglianza ma di diretta produzione di dati che generano un’economia i cui processi di estrazione di valore inseguono dei big data che crescono al ritmo impetuoso delle 3 “V”. In questo Prism marca concettualmente il passaggio dell’uso e della pensabilità delle tecnologie di monitoraggio da quelle che era definita come società di controllo a quella che è definibile come economia dell’analisi dei dati.

Con poco rispetto di ciò che è società e con molta attenzione a ciò che produce dati e quindi valore. In questo senso la società, definita dell’eccedenza nei paradigmi di analisi securitaria di inzio secolo, con questo genere di economia è presa in considerazione in quando fonte di produzione di dati.

L’inedita pericolosità dello scandalo Obama-Snowden non sta quindi tanto nel fatto che siamo di fronte ad una nuova generazione di tecnologie di monitoraggio della popolazione. Nuova sia rispetto all’uso tfascism is the enemyecnologico delle società di controllo, sviluppatesi con gli anni ’90 dal braccialetto elettronico a Echelon. Ma in quella dell’evidenza di una sperimentazione di una economia dei big data le cui tecniche di estrazione di valore e le relative tecnologie di governo della popolazione sono in mano ad un gruppo di imprese, ad una amministrazione governativa e a due-tre agenzie di intelligence. Una verticalizzazione del potere del comando sull’economia e sui processi decisionali di tipo politico, tecnologico e commerciale dalle dimensioni imprevedibili e, fino ad adesso, in poche e discrete mani. In questo il militare, che tende a verticalizzare le catene di comando, si fa davvero paradigma dell’economico […]

[Morpheus] Matrix è il mondo che ti è stato messo davanti agli occhi per nasconderti la verità.
[Neo] Quale verità?
[Morpheus] Che tu sei uno schiavo, Neo. Come tutti gli altri sei nato in catene. Sei nato in una prigione che non ha sbarre, che non ha mura, che non ha odore. Una prigione per la tua mente. Nessuno di noi purtroppo è in grado di descrivere Matrix agli altri, dovrai scoprire con i tuoi occhi che cos’è. E’ la tua ultima occasione. Se rinunci non ne avrai altre. Pillola azzurra: fine della storia. Domani ti sveglierai in camera tua e crederai a quello che vorrai. Pillola rossa: resti nel paese delle meraviglie e vedrai quant’è profonda la tana del bianconiglio. Ti sto offrendo solo la verità. Ricordalo! Niente di più […] Sei vissuto in un mondo fittizio, Neo. Questo è il mondo che esiste oggi. Benvenuto nella tua desertica nuova realtà.


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