La questione del potere non è mai stata estranea alla cultura. Ogni epoca ha avuto i suoi meccanismi di distribuzione simbolica: la Chiesa medievale che decideva quali immagini potevano essere esposte, l’industria editoriale del XX secolo che determinava quali testi meritassero di essere pubblicati e la televisione che per decenni ha dettato i ritmi del consumo culturale di massa. Oggi, questo ruolo è svolto dagli algoritmi. Con un’efficienza senza precedenti e quasi senza alcuna visibilità, i sistemi di raccomandazione computazionale organizzano ciò che milioni di persone leggono, ascoltano, guardano e, in definitiva, pensano.
Questo articolo propone una lettura critica dell’algoritmo come dispositivo culturale: non uno strumento neutro al servizio degli utenti, bensì un’architettura di potere che produce soggetti, organizza comportamenti e distribuisce il visibile e l’invisibile nella sfera simbolica contemporanea. A tal fine, si avvale di quadri concettuali provenienti dagli studi culturali, dalla sociologia dei media e dalla teoria critica della tecnologia, integrando contributi di Michel Foucault, Shoshana Zuboff, Manuel Castells, Taina Bucher, Kate Crawford, José van Dijck, Eli Pariser, Néstor García Canclini, Safiya Umoja Noble e Jaume Colomer, tra gli altri.
L’approccio analitico è strutturato in cinque fasi. In primo luogo, viene esaminato il concetto foucaultiano di dispositivo come punto di partenza teorico per comprendere gli algoritmi al di là della loro dimensione tecnica. Successivamente, viene analizzato il contesto macroeconomico del capitalismo della sorveglianza in cui operano questi algoritmi, insieme alla loro relazione con la produzione del gusto e delle preferenze culturali. In terzo luogo, vengono affrontati gli effetti della personalizzazione algoritmica sulla formazione del pubblico e sulla frammentazione dell’esperienza culturale collettiva. Quindi, viene esaminata la dimensione del pregiudizio strutturale e della disuguaglianza simbolica riprodotti da questi sistemi. Infine, l’articolo si conclude con una riflessione sulle possibilità di sovranità e di azione critica di fronte alla mediazione algoritmica.
L’ipotesi alla base di questo testo è che gli algoritmi non riflettano le preferenze preesistenti, bensì le producano. E che questa produzione non sia politicamente innocente. Comprendere questo è il primo passo per contestarlo.
Dall’istruzione tecnica all’apparato sociale
C’è una scena che si ripete milioni di volte al giorno ed è ormai del tutto normalizzata: qualcuno apre una piattaforma di streaming , un social network o un motore di ricerca e, prima ancora che possa formulare un desiderio o una domanda, il sistema ha già deciso cosa vedrà per primo. Questa anticipazione – silenziosa, invisibile ed efficiente – è la principale operazione politica degli algoritmi nella vita contemporanea. Non è una decisione tecnica neutrale. È una forma di potere.
Esaminare gli algoritmi dal punto di vista delle scienze sociali e degli studi culturali implica un cambio di prospettiva. Non basta indagare su come funziona un sistema di raccomandazione; è necessario chiedersi per chi funziona, quali valori incorpora, quali gerarchie riproduce e quali stili di vita rende possibili o invisibili.
Il concetto di dispositivo, sviluppato da Michel Foucault (1977) nel contesto dell’analisi del potere, offre un approccio produttivo alla riflessione sugli algoritmi. Un dispositivo non è semplicemente uno strumento: è un insieme eterogeneo di discorsi, istituzioni, pratiche e tecniche che produce soggetti, organizza i comportamenti e distribuisce il visibile e l’invisibile.
In questo senso, Taina Bucher (2018) ha sostenuto che gli algoritmi operano secondo una logica condizionale non passiva, bensì attivamente performativa: non solo rispondono alle preferenze dell’utente, ma contribuiscono anche a produrle. La struttura causa-effetto alla base di qualsiasi sistema di raccomandazione — «se fai questo, allora succede quello» — genera un ambiente di possibilità che plasma il comportamento prima ancora che l’utente ne sia consapevole.
Manuel Castells (2009) aveva già sottolineato come il potere nell’era dell’informazione si eserciti, fondamentalmente, attraverso il controllo dei nodi comunicativi. Controllare ciò che circola e ciò che non circola nelle reti – quale artista acquisisce visibilità, quale notizia emerge e quale voce rimane ai margini – è un modo di esercitare potere sull’ordine simbolico che trascende la vecchia questione della proprietà dei media.
Da parte sua, Kate Crawford (2021) ci ricorda che dietro ogni algoritmo si cela un’infrastruttura materiale concreta: data center, minerali estratti da territori impoveriti e corpi umani sottoposti a condizioni precarie nelle catene globali di etichettatura delle informazioni. L’algoritmo non esiste nello spazio astratto del codice; è anche un’operazione economica, politica ed ecologica. Comprenderlo come un dispositivo implica vederne, simultaneamente, la logica simbolica e la materialità irriducibile.
Il mercato delle preferenze
Il contesto macroeconomico in cui operano gli algoritmi non è uno sfondo secondario: è costitutivo della loro natura. Shoshana Zuboff (2019) ha coniato il concetto di capitalismo della sorveglianza per descrivere un regime in cui l’esperienza umana diventa materia prima per pratiche commerciali che, per la maggior parte, rimangono nascoste agli utenti stessi.
Questa descrizione non è una metafora. Descrive accuratamente il modello di business delle principali piattaforme digitali. I dati comportamentali vengono estratti, elaborati e convertiti in previsioni comportamentali che vengono poi vendute agli inserzionisti. Gusti, curiosità, incertezza quotidiana: tutto viene tradotto in segnali che alimentano i sistemi di raccomandazione.
Nick Couldry e Ulises Mejias (2019) hanno definito questa dinamica «colonialismo dei dati «, tracciando un’analogia scomoda ma necessaria con le forme storiche di colonialismo. Proprio come le potenze coloniali estraevano risorse dai territori sottomessi, le piattaforme estraggono i beni più intimi delle persone – le loro abitudini, i loro affetti e i loro schemi di attenzione – e li trasformano in capitale. Questa metafora risuona in modo particolarmente forte nei contesti latinoamericani, dove la dipendenza tecnologica riproduce strutture di asimmetria fin troppo familiari: i dati vengono generati in periferia, mentre il valore è concentrato nei centri.
José Van Dijck (2013) ha dimostrato che le piattaforme non sono spazi neutri di connessione, bensì architetture che privilegiano comportamenti quantificabili – like, condivisioni e tempo di visualizzazione – scoraggiando al contempo forme di consumo più lente, riflessive o complesse. Ciò che viene considerato cultura su una piattaforma non è sempre ciò che ha maggiore profondità o rilevanza. Spesso è ciò che genera la reazione più forte nel minor tempo possibile. L’algoritmo non si limita a raccomandare contenuti culturali: spesso li definisce, stabilendo i parametri di ciò che merita di circolare e di ciò che rimane invisibile.
Bolle epistemiche e frammentazione della cultura
Uno degli effetti più documentati della mediazione algoritmica è la formazione di bolle informative . Eli Pariser (2011) ha descritto come gli algoritmi di personalizzazione tendano a mostrare a ciascun utente informazioni che confermano i suoi pregiudizi preesistenti, riducendo l’esposizione a prospettive divergenti e creando ecosistemi informativi parzialmente paralleli. Questa dinamica non influenza solo l’informazione politica: permea profondamente anche l’esperienza culturale, limitando l’orizzonte di ciò che ogni persona può conoscere, apprezzare o dibattere.
Néstor García Canclini (2020) ha sottolineato come gli algoritmi stiano ridefinendo il consumo culturale in modi che sfidano sia la logica civica che quella di mercato come le conoscevamo. Mentre storicamente l’accesso alla cultura era mediato da istituzioni – scuole, musei, case editrici o sale da concerto – oggi è sempre più mediato da piattaforme la cui ragion d’essere è massimizzare il tempo trascorso davanti allo schermo, non promuovere il pensiero critico. Questa trasformazione produce un pubblico atomizzato, disconnesso dai contesti collettivi che danno significato all’esperienza estetica e politica.
Dal punto di vista della gestione culturale, Jaume Colomer (2013) ha sottolineato la necessità di considerare lo sviluppo del pubblico come una pratica che va ben oltre la semplice attrazione di spettatori. La questione rilevante non è quanti utenti consumano contenuti, ma piuttosto che tipo di relazione instaurano con essi e quali capacità di pensiero critico sviluppano attraverso tale interazione.
La mediazione algoritmica sfida questa prospettiva alla radice: se il sistema preseleziona ciò che ogni persona vedrà, lo spazio per l’incontro con l’ignoto – per lo straniamento che rende possibile un’esperienza estetica autentica – si riduce significativamente. La sorpresa, una delle forze motrici storiche dell’esperienza culturale, diventa una rarità controllata.
In *Audiences and Algorithms: Strategies for Cultural Emancipation *, l’opera più recente di Colomer (2025), l’autore propone di ripensare il rapporto tra piattaforme e pubblico da una prospettiva che recupera la dimensione emancipatrice dell’incontro con la cultura. Secondo la sua analisi, l’empowerment nel rapporto tra persone e sistemi algoritmici implica la comprensione, la messa in discussione e la modellazione attiva della tecnologia che organizza la nostra vita culturale, il che richiede una partecipazione informata che non può essere ridotta alle abitudini di consumo individuali.
Pregiudizi algoritmici e disuguaglianza simbolica
La discussione sugli algoritmi non può essere separata dalla questione di quali corpi e voci vengano sistematicamente subordinati da questi sistemi. Safiya Umoja Noble (2018) ha dimostrato, nella sua analisi dei motori di ricerca, che gli algoritmi non sono neutrali: incorporano i pregiudizi storici dei loro creatori e i set di dati con cui sono stati addestrati. La sua ricerca ha mostrato come le ricerche associate alle donne nere restituiscano sistematicamente risultati degradanti, non per una consapevole intenzione di discriminare, ma perché il sistema riproduce e amplifica i pregiudizi già presenti nella cultura dominante.
Il pregiudizio non è un’anomalia tecnica che si può correggere con una patch; è una conseguenza strutturale della progettazione di sistemi basati su dati storici che riflettono le disuguaglianze storiche.
Questa osservazione ha implicazioni dirette per le politiche culturali. Se gli algoritmi che distribuiscono la visibilità sono orientati verso determinate estetiche, lingue e mercati – a scapito delle produzioni provenienti dalle culture del Sud del mondo, dalle lingue minoritarie o dalle forme di espressione non mercificate – allora la promessa di democratizzazione culturale inaugurata dalle piattaforme digitali è, per lo meno, radicalmente ambivalente. La diversità che appare sullo schermo può essere il risultato di una scelta progettuale consapevole, ma può anche essere il prodotto di un pregiudizio strutturale mascherato da personalizzazione.
Il problema si aggrava in contesti come quello latinoamericano, dove le industrie creative locali competono per la visibilità in ecosistemi progettati per i mercati anglofoni, con criteri di rilevanza che privilegiano il volume delle interazioni rispetto alla profondità culturale dei contenuti. La conseguenza non è solo economica, ma anche epistemica. Ciò che non è visibile negli algoritmi tende a non esistere nell’immaginario collettivo delle nuove generazioni.
L’emancipazione come compito collettivo
Considerato questo scenario, vale la pena chiedersi se esista una forma di relazione con gli algoritmi diversa dalla sottomissione passiva. La risposta non può essere ingenua – il potere strutturale delle grandi piattaforme è immenso – ma non può nemmeno essere deterministica. Il determinismo tecnologico, che presenta il dominio algoritmico come un destino inevitabile, è di per sé una posizione politica che impedisce qualsiasi possibilità di trasformazione.
L’emancipazione algoritmica richiede, prima di tutto, una regolamentazione pubblica e trasparenza nella progettazione dei sistemi. Richiede inoltre un’alfabetizzazione digitale che vada ben oltre il semplice utilizzo delle applicazioni: un’educazione che prepari le persone a comprendere come funzionano questi sistemi, quali valori codificano e come possono essere contestati. Ma richiede anche qualcosa di più difficile da legiferare: la volontà collettiva di non delegare al codice le decisioni su quale cultura meriti di circolare, quali voci meritino di essere ascoltate e quale pubblico meriti di esistere.
In definitiva, questa volontà è una decisione politica che nessun algoritmo può prendere per noi. E riappropriarsi di quello spazio decisionale è forse la forma di emancipazione più radicale disponibile ai nostri tempi.
L’algoritmo che possiamo ancora trasformare
Gli algoritmi non sono il destino inevitabile della cultura. Sono, per ora, la sua condizione più urgente e più controversa. Esaminarli con rigore critico, comprenderli nelle loro dimensioni politiche e storiche e mettere in discussione i valori che codificano è un compito che riguarda non solo ingegneri o regolatori, ma chiunque abbia a cuore il tipo di società che sta costruendo.
La cultura non può più essere il residuo di ciò che l’algoritmo non è riuscito a filtrare. Merita di essere il risultato di decisioni collettive, deliberate e consapevoli. Questo è l’orizzonte politico che questo articolo ha cercato di aprire: non una nostalgia per il mondo analogico, ma la richiesta che la mediazione tecnologica sia posta al servizio della diversità, dell’equità e dell’esperienza autenticamente umana del simbolico.
Riconquistare quello spazio non è un compito tecnico. È un compito culturale, politico ed etico. E inizia, come sempre, ponendosi le domande giuste.
Riferimenti
- Bucher, T. (2018). Se…Allora: Potere algoritmico e politica. Oxford University Press.
- Castells, M. (2009). Il potere della comunicazione. Oxford University Press.
- Colomer, J. (2013). Sviluppo del pubblico e gestione culturale. Interarts.
- Colomer, J. (2025). Pubblico e algoritmi. Strategie per l’emancipazione culturale. Edizioni RGC.
- Couldry, N., & Mejias, U. (2019). I costi della connessione: come i dati stanno colonizzando la vita umana e appropriandosene per il capitalismo. Stanford University Press.
- Crawford, K. (2021). AI Atlas: Potere, politica e costi planetari dell’intelligenza artificiale. Yale University Press.
- Foucault, M. (1977). Il gioco di Michel Foucault [intervista]. ¿Ornicar?, 10, 62–93. Raccolto in Ritrovamenti e scritti, 1976–1979 (pp. 298–329). Gallimard, 1994.
- García Canclini, N. (2020). Cittadini sostituiti da algoritmi. CALAS.
- Marín-Marín, AE (2024). Uomo-Algoritmo, una correlazione che trasforma profondamente la società. Anesma. https://www.anesma.com/humano-algoritmo-una-correlacion-que-transforma-profundamente-a-la-sociedad/
- Noble, SU (2018). Algoritmi di oppressione: come i motori di ricerca rafforzano il razzismo. NYU Press.
- Pariser, E. (2011). La bolla dei filtri: cosa ti nasconde Internet. Penguin Press.
- Van Dijck, J. (2013). La cultura della connettività: una storia critica dei social media. Oxford University Press.
- Zuboff, S. (2019). L’era del capitalismo della sorveglianza: la lotta per un futuro umano sulla nuova frontiera del potere. PublicAffairs.
