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Come scalano le conversazioni online, e perché questo è importante per le politiche pubbliche

Ho a cuore le politiche pubbliche, e cerco di contribuire al loro miglioramento. Sto esplorando l’Internet sociale come strumento per collegare i cittadini tra loro e alle istituzioni, analizzare i problemi di governance, progettarne soluzioni e realizzarle – il tutto in modo decentralizzato. Ho scritto un libro per mostrare che è stato fatto, e argomentare che si dovrebbe farlo più spesso.

Non è una discussione facile. Molti decisori rimangono scettici: cosa ci garantisce che la discussione online converga verso un consenso basato su argomenti razionali e dati empirici? Un ristretto numero di persone con un metodo di lavoro comune possono formare un gruppo efficace, ma grandi masse di cittadini diversi tra loro e autoselezionati sono destinate a crollare sotto il peso di controversie, trolling e puro e semplice sovraccarico informativo. Abbiamo esempi di casi in cui questo non è successo, ma non abbiamo una teoria a guidarci nella progettazione di ambienti per la conversazione che producano i risultati voluti. Non è abbastanza.

Recentemente ho fatto un po’ di ricerche che potrebbero aprire uno spiraglio. Si tratta di un’analisi di rete della conversazione su Edgeryders. L’ho scritta in inglese – la trovate qui sotto. Per chi non legge l’inglese ma fosse interessato: non esitare a metterti in contatto con me, è facile trovarmi in rete (basta anche lasciare un commento qui). Nel video qui sopra (anch’esso in inglese) si trova un’analisi più dettagliata dei dati e una visualizzazione carina della crescita della rete.

How online conversations scale, and why this matters for public policies

I care about public policies, and try to contribute to their betterment. The road I am exploring is to take advantage of the social Internet to connect citizens among themselves and with government institutions to assess governance problems, design solutions and implement them – all in a decentralized fashion. I wrote a book to show it has been done, and to argue for it to be done more.

But it remains a tough sell. Many decision makers remain skeptical: why should online conversations converge onto evidence-based consensus? A few people who share a common work method can make an effective group, but a large number of very diverse and self-selected citizens – what I have been arguing for – is likely to collapse under the weight of trolling, controversy and sheer information overload. We have examples in which this did not happen: but we don’t have a theory to guide us in designing conversation environment which produce the desired results. Not good enough.

Some work I have been doing recently might provide a lead. As the director of Edgeryders, I marveled at the uncanny ability of that community to process complex problems – as I had done many times before in my years as a participant to online conversations. But this time I had access to the database, and – together with my colleagues at the Council of Europe and the Dragon Trainer project – I used it to reconstruct a full model of the Edgeryders conversation as a network. The network works like this:

users are modeled as nodes in the network
comments are modeled as edges in the network
an edge from Alice to Bob is created every time Alice comments a post or a comment by Bob
edges are weighted: if Alice writes 3 comments to Bob’s content an edge of weight 3 is created connecting Alice to Bob

I looked at the growth over time of the Edgeryders network as defined above, by taking nine snapshots at 30 days intervals, working backwards from July 17th 2012. For each snapshot I looked at four parameters:

number of connected components (“islands” in the network)
Louvain modularity of the network. This parameter identifies the network’s subcommunities and computes the difference between its subcommunities structure and what you would expect in a random network. Modularity can take any value between 0 and 1: higher values indicate a topology that is unlikely to emerge by chance, so they are the signature that some force is giving the network its actual shape; low values mean that the breakdown into subcommunities is weak, and could well have emerged by chance.
for modularity values indicating significance (above 0.4), the number of subcommunities in which the network is broken down by the Louvain algorithm

These indicators for Edgeryders agree that there is no partitioning in the network. All active members are connected in one giant component, whose modularity values stay consistently low (around 0.3-0.2) throughout the period analyzed. This is not surprising: my team at Edgeryders had clear instructions to engage all newcomers into the conversation, commenting their work (and therefore connecting them to the giant component). From a network perspective, the job of the team was exactly to connect every user to the rest of the community, and this means compressing modularity.

Next, I looked at the induced conversation, the network of comments that were not by nor directed towards members of the Edgeryders team. It includes conversations that the Council of Europe got “for free”, without involving paid staff – and in a sense the most diverse, and therefore the most interesting. To do this, I dropped from the network the nodes representing myself and the other team members and recomputed the four parameters above. Results:

there is a significant number of “active singletons”, active nodes that are only talking to the team members, but not to each other. This might indicate a user life cycle effect: when a new user becomes active, she is first engaged by a member of the paid team, who tries to facilitate her connection to the rest of the community (by making introductions etc. My team has specific instructions to do this). The percentage of active singletons decreases over time, from about 10% to less than 5%.
not counting active singletons, there are several components in the induced conversation network. A giant component emerges in February; from that moment on, the number of components is roughly constant.
the modularity of the induced conversation network (excluding singletons) is high throughout the observation period (over 0.5),
the modularity of the giant component is also high throughout the period (over 0.5). Interestingly, modularity grows in the November-April period, indicating self-organization of the giant component. In February it crosses the 0.4 significance threshold
the number of subcommunities in which the Louvain algorithm partitions the giant component also grows over time, from 3 in April to 11 in July

Subcommunities are color coded. Knowing Edgeryders and being part of its community (and having access to non-anonymized data), I can easily see that some of those subcommunities correspond to subjects of conversation. For example, the yellow group in the upper part of the graph is involved in a web of conversation about the Occupy movement and how to build and share a pool of common resources. Also, looking at the growth of the graph over time, subcommunities seem to grow sequentially more than simultaneaneously. This might be related to the management structure of Edgeryders: we launched campaigns (roughly one every four weeks) to explore broad issues that have to do with the transition of youth to adulthood. Examples of issues are employment/income generation and learning. So, an interpretation could be this: each campaign summoned users interested in the campaign’s issue. These users connected to each other in clusters of conversation, and some of them act as “bridges” across the different cluster, giving rise to a connected, yet highly modular structure. The video above has some nice visualizations of the network’s growth and of the most relevant metrics.

This looks very much like parallel computing (except this computer is made of humans), and could be the engine of scalability. As more people join, online conversation does not necessarily become unmanageable: it could self-organize into clusters of conversation, increasing its ability to process a certain issue from many angles at the same time. Also, this interpretation is consistent with the idea that such an outcome can be helped by appropriate community management techniques.

Ten years ago, Clay Shirky warned us that communities don’t scale. He was right, by his own definition of community – which is what in network terms is called a clique, a structure in which everybody is connected to everybody else. I would argue, however, his definition is not the most appropriate to online communities. Communities do scale, by self-organizing into structures of tight clusters only weakly connected to each other.

If we could generalize what happens in Egderyders, the implications for online policies would be significant. It would mean we can attack almost any problem by throwing an online community at it; and that we can effectively tune how smart our governance is by recruiting more citizens. appropriately connected, into it. We at the Dragon Trainer project are following this line of investigation and developing tools for data-powered online community management. If you care about this issue too, you are welcome to join us onto the Dragon Trainer Google Group; if you want to play with Edgeryders data, you can find them on our Github repository.

Coming soon: posts about conversation diversity and community sustainability based on the same data.

Capire #LOTE: come le istituzioni imparano a fare cose nuove

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Con la conferenza Living On The Edge, altrimenti detta #LOTE, la squadra di Edgeryders al Consiglio d’Europa stava cercando di colpire più bersagli con una stessa freccia. Bersaglio numero uno: cominciare a condensare la massa di dati etnografici sulla transizione dei giovani europei che il progetto ha raccolto, per ottenerne una sintesi utilizzabile. Anche prima della conferenza avevamo raccolto oltre 400 storie di transizione, con 3000 commenti da oltre 1000 persone: una big picture è indispensabile per orientarsi. Bersaglio numero due: sperimentare una versione offline della delicata interfaccia tra comunità e istituzioni. Possiamo progettare un formato che sia i più radicali e brillanti tra i giovani europei sia politici e funzionari pubblici trovino significativo e appagante? Bersaglio numero tre: farsi un’idea del potenziale virale di progetti cutting-edge come Edgeryders all’interno delle istituzioni che li promuovono – ma poi devono cederne il controllo, almeno in parte, alle comunità che li usano se vogliono avere successo. Come reagiranno le istituzioni al protagonismo di cittadini che vogliono influenzare questi progetti? Con uno shock anafilattico e il rigetto del trapianto? Ignorandoli? Traendone ispirazione?

Colpire il bersaglio numero uno era relativamente facile: avevamo mirato con molta cura. Edgeryders è progettato con supporto nativo per l’indagine scientifica. L’infrastruttura legale è tale che tutto ciò che produce ha licenza Creative Commons-attribuzione, e quindi può essere riutilizzato e condiviso legalmente e in tutta sicurezza. Un Privacy Manager (volontario membro della comunità), neodynos (grazie!), controlla che il nostro condividere non comprometta il senso di sicurezza che uno spazio pubblico come Edgeryders dovrebbe avere. Estraiamo dati per l’analisi di rete direttamente dal database, attraverso un modulo di Drupal che si chiama Views e uno script di estrazione in Ruby scritto da Luca, mio collaboratore al progetto Dragon Trainer (grazie!) (github). Stiamo facendo – nel nostro piccolo, ma orgogliosamente – open science. Il resto è solo implementazione.

Il bersaglio numero due è stato difficile. Mentre progettavamo il programma della conferenza, ammetto che a volte ci siamo sentiti un po’ limitati. Per fortuna i miei colleghi al Consiglio d’Europa – e specialmente Gilda Farrell, il direttore della divisione per cui lavoro– sono stati negoziatori pazienti anche se tenaci, e ci hanno spiegato che sì, abbiamo davvero bisogno di un discorso di apertura, e tre di chiusura. E che è importante assicurarsi che diverse istituzioni siano rappresentate, e che vi sia equilibrio di genere e nazionalità tra gli oratori. È un problema di legittimità, e una conferenza in cui le istituzioni non fossero sufficientemente visibili avrebbe mandato il segnale, sbagliato, che stessimo solo giocando mentre gli adulti si occupavano del lavoro serio di progettare le politiche pubbliche.

Ha funzionato, però. Ha funzionato quasi troppo bene. La sala era pienissima, con gente che arrivava da tutta Europa, ma anche da posti come il Sudafrica o gli Emirati Arabi Uniti. L’impronta online era assolutamente fuori scala – penso sia la prima volta che un evento del Consiglio d’Europa diventa trending topic su Twitter. Il Twitter wall ha funzionato benissimo. Ci sono stati disaccordi, e opinioni espresse in modo franco, ma sempre con rispetto. Tutti quelli con cui ho parlato – sia dal lato della comunità che da quello istituzionale – hanno molto apprezzato, e hanno imparato molto. La comunità è tornata a casa super-energizzata, e si è messa con entusiasmo a fare le cose più avanzate che abbia visto fare finora a un progetto pubblico. Basta guardare DemSoc, che guida la scrittura collaborativa di una “lettera ai finanziatori” che propone un negoziato per riscrivere le regole di allocazione per i fondi pubblici in modo da renderli più efficaci e equi. O Nadia, che collauda la vita senza denaro, guidata dal moneyless sensei Elf Pavlik. Il Consiglio d’Europa si è comportato magnificamente, dimostrando attenzione e apprezzamento per i giovani europei che avevano fatto lo sforzo di raggiungere Strasburgo e contribuire al progetto. Quando gli addetti alla sicurezza hanno accettato di fare entrare Elf – che non crede negli Stati e si rifiuta di usare documenti di identità, ho capito che la battaglia culturale era vinta. Ho imparato due cose: che un’istituzione e un gruppo di cittadini autoselezionati possono intrecciare una conversazione utile ed entusiasmante offline; e che una socializzazione online precedente è necessaria perché quella conversazione non si disintegri tra polemiche sul processo e sulle definizioni.

Quanto al terzo bersaglio, non ho tutte le informazioni, né l’autorità di parlare a nome del Consiglio d’Europa o di qualunque altra istituzione. So che Edgeryders, che ha cominciato come un progetto assolutamente periferico, un po’ di denaro e un paio di contratti a tempo ai margini dell’organizzazione, è entrata nel radar dei decisori del livello più senior; e che si sta riflettendo su un prototipo per usare una metodologia stile Edgeryders per dare input a conferenze ministeriali sui temi più diversi. Questo era prima di #LOTE: il giorno dopo abbiamo ricevuto due nuove proposte – una delle quali è di chiedere alla comunità di consigliare le città europee su come condurre la lotta alla povertà. Abbiamo sfondato una porta, e il Consiglio d’Europa sta esplorando lo spazio oltre la soglia.

Se fossi più bravo ad autopromuovermi, a questo punto vi racconterei quanto è stato difficile, e come abbiamo eroicamente superato ostacoli enormi. Il senso di questo racconto sarebbe che io sono molto intelligente, e fareste bene a pagarmi molto per lavorare con voi. Ma purtroppo io non sono affatto bravo ad autopromuovermi, e la verità è che fare tutto questo è stato facile in modo quasi imbarazzante. Naturalemente abbiamo dovuto lavorare come schiavi, ma questo è più una conseguenza dei tempi serratissimi (sette mesi dal lancio a #LOTE) che non del lavoro in sè. Non c’è stato bisogno di nuova regolamentazione. Non c’è stato bisogno di un cambio di leadership. Non c’è stato bisogno di innovazione, a meno di un po’ di cosmesi su Drupal e qualche linea di Rails. Non c’è stato bisogno nemmeno di una esecuzione impeccabile: abbiamo fatto molti errori, io più di tutti. Tutto quello che ci è servito è integrità morale, un atteggiamento rispettoso e inclusivo, e il riutilizzo intelligente dell’infrastruttura amministrativa del Consiglio d’Europa. Saprei rifarlo. Sapreste rifarlo anche voi.

Questo è un motivo per essere, cautamente, ottimisti. In generale, non potevo chiedere di più al mio anno da eurocrate, che ora è finito.

Racconto, divinazione, perdono: le mie abilità più importanti e come le ho imparate

4 Repliche

Ho scritto questo post come una missione di Edgeryders sul come si impara. L’idea è di fare una specie di test sull’istruzione: quali sono le nostre abilità più importanti? E dove, come le impariamo? In teoria io dovrei dirigere Edgeryders, non giocarci, ma questa missione era così intrigante che non ho resistito. Se volete vedere come altri rispondono alla stessa domanda, guardate qui.

Sono un lavoratore delle conoscenza. Passo la maggior parte del mio tempo a interagire (per lo più online) con altri umani per produrre e manipolare informazione, e trasformarla in conoscenza. Quindi, in prima approssimazione, le abilità che uso ogni giorno sono leggere, scrivere, sintetizzare, ricercercare informazioni. Uso molto l’inglese, occasionalmente il francese. Leggo e scrivo budgets e contratti. In qualche caso uso la matematica (teoria dei giochi, teoria del grafi o calcolo differenziale o algebra lineare standard) per decodificare un modello teorico. Ma questo non dice molto: è solo un elenco di attività, non un modello di ciò che faccio. Credo che possa essere riassunto in tre “abilità composite”, i miei strumenti di lavoro più preziosi.

La prima è raccontare. Le scienze cognitive ci dicono che noi umani pensiamo in termini di storie, e risolviamo le incertezze collegate al fatto che viviamo in un mondo in rapido cambiamento immaginandoci come personaggi di una storia (presa da un repertorio abbastanza piccolo di storie archetipiche, tipo “lo straniero cavalca in città, risolve il problema e riparte al tramonto”). Immagina di dovere decidere tra un percorso professionale sicuro, magari un po’ noioso, e uno più rischioso, ma che può avere un impatto sociale rilevante. Calcolare probabilità è impossibile: semplicemente non puoi soppesare tutto ciò che potrebbe succedere lungo i due percorsi. Ma sai che sei come Neo in Matrix, e Morpheus è lì che ti guarda con in mano una pillola rossa e una blu, e a quel punto la scelta è ovvia. Sei l’Eletto, questo è il tuo percorso, e non c’è altro da dire.

L’abilità di raccontare consente di indirizzare la tua carriera e la tua vita. Per esempio, rende possibile il fundraising: a meno che tu non faccia cose standardizzate, per cui la decisione di acquisto è semplice, otterrai risorse per i tuoi progetti quando i tuoi finanziatori riconosceranno una storia, e il loro ruolo in quella storia è di aiutarti. Un mio vecchio progetto, Kublai, si basava fortemente sulla narrativa dello “Stato buono”, che usciva dalle mura del castello per lavorare insieme ai suoi cittadini e non contro di loro. Questa storia ha avuto, credo, una parte importante nella decisione del Ministero di affidarmi la responsabilità del progetto, e in quella di tanti creativi italiani di collaborare. Oggi cerco di costruire narrative su tutte le cose importanti che faccio: i progetti professionali, ma anche quelli personali come andare a vivere all’estero.

Chiamerò la seconda abilità divinazione. Con questa parola denoto un atteggiamento che combina analisi formale con un atteggiamento umile, attento a non sopravvalutare il ruolo di singole persone o organizzazioni nell’infuenzare gli eventi. Quasi tutte le persone che consideriamo potenti sentono invece di avere poca presa, di essere nelle mani delle organizzazioni che, in teoria, dovrebbero dirigere, o semplicemente di eventi esterni, incontrollabili e imprevedibili. Quindi, divinazione per me significa cercare le cause profonde delle cose, e le forze con cui mi voglio allineare, alla base della società, nelle innumerevoli interazioni in cui ci impegnamo ogni giorno, e non al suo vertice. Questa abilità consente l’analisi disincantata: quando la possiedi, non ti illudi che, se solo il ministro o il presidente cambiasse idea, tutto sarebbe diverso. In più, ti fa scartare le teorie della cospirazione e ti libera dal bisogno di trovare capri espiatori (i politici, le banche, i media).

La terza abilità è il perdono. Con questo intendo l’accettazione profonda che non ha senso spingere le persone a conformarsi a qualche standard: le persone sono quelle che sono, ed è più costruttivo capire cosa sanno fare bene e organizzare le attività in funzione di questo piuttosto che piegare loro per adattarle alle attività (che in genere è comunque impossibile). Anni fa ho lavorato con un giovane che era matto. Non intendo solo dire che è eccentrico: a un certo punto è stato ospedalizzato di autorità e messo sotto psicofarmaci, in seguito a una diagnosi psichiatrica piuttosto pesante. Eppure, questa persona è un collega brillante nel tipo di progetti in cui tendo a essere coinvolto. Lavora moltissimo, e con entusiasmo. È un grande connettore. Ha sempre tempo per tutti, e tende a stare online 16 ore al giorno. Attenzione: non è brillante nonostante la sua condizione psichiatrica. È brillante a causa di essa. È un ossessivo, e se incanali la sua ossessione diventa una persona felice, realizzata e ammirata per i suoi risultati. Non è bravo in tutto, ma del resto questo vale anche per me o per chiunque altro. Questa abilità consente il management: una volta che abbandoni gli standard puoi cominciare a fare il lavoro che conta davvero, cioè progettare ambienti in cui le persone (le persone come sono veramente, non come sarebbero in qualche mondo ideale) ottengono risultati. È anche utile nella vita personale: se non hai standard puoi godere della compagnia di persone molto diverse da te.

Ho imparato a raccontare soprattutto leggendo narrativa e fumetti. Un economista di nome David lane mi ha spiegato perché la narrazione è così importante in une seminario universitario sulla teoria dell’innovazione, molto tempo dopo che avevo terminato i miei studi. La scuola superiore mi ha in parte aiutato a sviluppare questa abilità, soprattutto attraverso lo studio della storia. In retrospettiva, se avessi avuto un buon insegnante di storia dell’arte avrei potuto imparare molto sulla narrazione dalla pittura del rinascimento, ma non ho avuto fortuna.
Ho imparato la divinazione dall’economia. Mi è rimasta in mente una frase di Albert Hirschman (presa dall’introduzione ad Ascesa e declino dell’economia dello sviluppo: spiegava di avere preso parte all’esecuzione del piano Marshall, e che quella esperienza “gli aveva inculcato un sano rispetto nell’abilità del mercato di batterti in astuzia.” Un’affermazione così umile da parte di un uomo che partecipava al più grande successo di pianificazione economica di tutti i tempi mi è rimasto impresso in profondità. Più tardi, le scienze della complessità mi hanno dato un modo rigoroso per approcciare i fenomeni sociali in questo modo.
Ho imparato il perdono da un collega più esperto nel mio primo lavoro; collega che, più tardi, è diventato uno dei miei migliori amici.

Non vedo perché queste cose non si potrebbero imparare a scuola. Quando andavo a scuola (anni 70-80m, nella provincia italiana) l’approccio alla conoscenza era abbastanza ottocentesco: imparavi nozioni, non abilità. Ma forse le cose sono cambiate, e adesso le insegnano.