Succede sempre nello stesso periodo dell’anno. Dicembre, telefono in mano, Instagram pieno di schermate fluorescenti. Spotify lancia il suo Wrapped e in poche ore le storie si riempiono di classifiche personali. Artista più ascoltato, generi dominanti, minuti passati con la musica nelle orecchie. Un intero anno condensato in una sequenza di grafiche animate. Qualcuno ride perché il proprio artista più ascoltato è rimasto quello delle medie. Qualcun altro scopre che ha passato più tempo con una playlist che con alcune persone. La piattaforma propone dal 2023 anche una specie di oroscopo musicale: la città del mondo che vi assomiglia di più. In pochi minuti, un algoritmo racconta una versione della vostra identità .
Qualche giorno prima magari avete aperto Strava. Una mappa mostra i percorsi delle vostre corse o delle passeggiate del mese. Linee arancioni o verdi si intrecciano sopra la città creando una figura quasi calligrafica. Guardandola da lontano sembra una costellazione urbana, un disegno tracciato senza volerlo. Poi esiste un altro tipo di visualizzazione, ancora più potente. Basta aprire Google Maps e attivare le heatmap del traffico. La città diventa un organismo luminoso. Zone rosse dove le macchine si accumulano, zone verdi dove la mobilità scorre più fluida.
Oppure si può pensare alle dashboard pandemiche degli anni recenti, con curve che salivano e scendevano mentre milioni di persone imparavano a interpretare grafici epidemiologici. Ogni volta accade qualcosa di simile: comportamenti quotidiani, decisioni personali e fenomeni collettivi vengono trasformati in immagini. E quelle immagini producono una sensazione molto precisa.
E la sensazione che i dati raccontino la verità .
Il piccolo terremoto teorico delle digital humanities
Nel 2011 la studiosa Johanna Drucker pubblica un saggio destinato a diventare un riferimento per chiunque lavori con visualizzazioni culturali. Il testo, apparso su Digital Humanities Quarterly, propone una distinzione linguistica apparentemente minuscola ma capace di cambiare prospettiva: ciò che chiamiamo dati non dovrebbe essere chiamato data, ma capta.
La parola deriva dal latino capere, che significa prendere, catturare, selezionare. Per questo capta indica letteralmente: ciò che è stato catturato o estratto dalla realtà . L’idea è molto semplice ma potente: i dati non sono pezzi di mondo che esistono da soli e che qualcuno si limita a registrare. Sono invece frammenti di realtà scelti, raccolti e interpretati da qualcuno.
La parola dato suggerisce qualcosa che esiste già prima di essere osservato. Un fatto stabile, una realtà pronta per essere registrata. Il termine capta indica invece ciò che è stato catturato. Qualcosa che emerge da un processo di selezione.
Ogni dataset nasce, infatti, da una decisione. Qualcuno stabilisce cosa misurare, quali categorie usare, quale fenomeno considerare rilevante. Un archivio storico è il risultato di scelte editoriali; un database museale nasce da criteri curatoriali; un dataset digitale dipende dai parametri tecnici che stabiliscono cosa può essere registrato.
Il grafico come dispositivo di realtÃ
Quando queste informazioni vengono trasformate in visualizzazioni accade qualcosa di ancora più interessante. Grafici, mappe e diagrammi possiedono una capacità straordinaria di rendere il mondo leggibile. In pochi secondi una grande quantità di dati diventa un’immagine interpretabile. Questa grammatica visiva ha radici nella statistica e nelle scienze empiriche. Linee ordinate, assi cartesiani, scale numeriche precise suggeriscono stabilità e oggettività . Il grafico appare come una finestra neutrale sulla realtà .
Johanna Drucker osserva però che questa grammatica visiva porta con sé una promessa implicita: la promessa che ciò che vediamo sia una rappresentazione diretta del mondo.
Nelle humanities questa promessa si incrina. Fenomeni culturali, sociali o storici non possiedono la stessa stabilità dei fenomeni fisici. Interpretazioni diverse possono convivere nello stesso spazio. Una visualizzazione diventa quindi molto più di uno strumento analitico: diventa una narrazione.
Cultural analytics: la cultura vista dall’orbita
Negli ultimi vent’anni studiosi come Lev Manovich hanno sviluppato un campo chiamato cultural analytics, che utilizza strumenti computazionali per analizzare grandi archivi culturali. Milioni di immagini, video, post sui social network e opere digitalizzate diventano oggetti osservabili su scala enorme. Manovich ha analizzato archivi giganteschi di Instagram per studiare le estetiche urbane di diverse città . Intere gallerie fotografiche vengono trasformate in mappe visive dove colori, forme e composizioni rivelano pattern culturali.
Questi progetti permettono di osservare la cultura da una prospettiva quasi astronomica. Interi sistemi visivi diventano costellazioni di dati. Eppure anche qui la questione posta da Drucker rimane centrale. Ogni dataset culturale è una selezione. I dati disponibili raccontano soprattutto il sistema che li ha raccolti.
Il momento in cui entrano in scena le piattaforme
Le piattaforme digitali hanno trasformato la visualizzazione dei dati in un’esperienza quotidiana; ogni servizio che utilizziamo produce una rappresentazione grafica delle nostre attività .
Netflix osserva le nostre abitudini di visione e costruisce mappe invisibili delle preferenze culturali. L’algoritmo impara quali generi guardiamo la sera, quali abbandoniamo dopo pochi minuti, quali serie diventano rituali settimanali. Salute di Apple trasforma il corpo in un flusso continuo di grafici: battito cardiaco, sonno, passi quotidiani. La vita biologica diventa una timeline fatta di picchi e curve. Google Maps mostra il movimento collettivo delle città attraverso mappe di traffico e flussi di mobilità . Le strade diventano arterie di un organismo urbano che pulsa in tempo reale.
In ciascuno di questi casi la visualizzazione non descrive soltanto la realtà . Contribuisce a costruire il modo in cui la percepiamo.
Dear Data e il ritorno dell’esperienza umana
Negli stessi anni in cui la cultura digitale si riempiva di dashboard e analytics, alcuni designer hanno iniziato a esplorare un approccio diverso alla visualizzazione.
Tra i progetti più celebri c’è Dear Data, realizzato da Giorgia Lupi e Stefanie Posavec. Per un anno le due designer si sono scambiate cartoline illustrate a mano. Ogni settimana raccoglievano micro-dati sulla propria vita quotidiana: quante volte avevano sorriso, quanti momenti di distrazione avevano avuto, quante porte avevano attraversato. Queste informazioni venivano trasformate in disegni. Linee, colori e simboli diventavano una forma visiva di autobiografia.
Dear Data dimostrava che i dati possono essere racconti. Piccole storie visive che restituiscono la dimensione emotiva dell’esperienza. Questo approccio ha contribuito a diffondere il concetto – pluricitato qui su BUNS! – di Data Humanism: l’idea che i dati siano tracce di vita e relazioni.
Bruno Latour e il mito dei fatti puri
Le riflessioni sulle visualizzazioni trovano una risonanza interessante nel lavoro del sociologo Bruno Latour. Nella sua analisi delle pratiche scientifiche Latour mostra come i fatti non emergano semplicemente dalla realtà ma vengano costruiti attraverso reti di strumenti, osservatori e procedure.
Laboratori, grafici, tabelle e diagrammi non rappresentano semplicemente la realtà . Partecipano alla sua costruzione. Applicata alle visualizzazioni digitali, questa prospettiva suggerisce che ogni grafico sia un oggetto culturale. Un dispositivo che rende alcune cose visibili e altre invisibili.
Disegnare l’incertezza
La proposta di Johanna Drucker diventa allora estremamente affascinante: immaginare visualizzazioni capaci di mostrare l’incertezza e l’interpretazione. Invece di presentare i dati come fatti definitivi, queste rappresentazioni potrebbero includere prospettive multiple, zone di ambiguità e contesti interpretativi.
Una timeline potrebbe cambiare forma a seconda del punto di vista. Una mappa potrebbe integrare dimensioni emotive e culturali. Un grafico potrebbe rappresentare probabilità e interpretazioni diverse. Queste soluzioni trasformano la visualizzazione in uno spazio di riflessione critica.
La sera in cui guardiamo i nostri dati
Immaginate la scena finale di una giornata qualunque. Il telefono sul tavolo, lo schermo illuminato. Una app mostra quanti passi avete fatto, quante ore avete dormito, quanto tempo avete passato ascoltando musica. Linee e numeri riassumono ore di vita vissuta. Guardando quei grafici si ha la sensazione di osservare qualcosa di oggettivo. Una specie di specchio digitale dell’esistenza. Eppure dietro ogni numero c’è una storia: una decisione su cosa misurare, una scelta su come rappresentarlo, un algoritmo che stabilisce quali dati contano davvero.
I dati non sono la realtà . Sono tracce lasciate dalla realtà mentre attraversa sistemi di misura, categorie e strumenti. Il Data Humanism nasce proprio qui. Nel momento in cui ci accorgiamo che ogni grafico è anche un racconto, come si descrive bene anche nel libro Dati sensibili. Il lato umano e consapevole dei numeri. Ogni visualizzazione è una piccola narrazione del mondo. E forse il compito più interessante delle humanities, nell’epoca delle dashboard permanenti, consiste proprio in questo: ricordarci che dietro ogni linea, ogni curva e ogni mappa luminosa esiste qualcosa di molto più semplice.
