Big Data: la professoressa Fabiana Di Porto spiega dove ci condurrà la...

Big Data: la professoressa Fabiana Di Porto spiega dove ci condurrà la nuova frontiera della tecnologia

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Seconda parte dell’intervista, fonte: LUMSA Università di Luigi Crimella

Come è possibile questa targetizzazione?

Quando i dati da classificare hanno ordini di grandezza incommensurabili e riguardano non la realtà naturale ma quella sociale, storica, linguistica (fotografica, videografica, ecc.), i criteri tassonomici risentono dell’oggetto da classificare, per cui tendono a confondersi con i fatti sociali stessi. Ad esempio, discernere quali tra le migliaia di email che riceviamo ogni giorno siano spam e quali no è un fatto soggettivo, che richiede elevate capacità di analisi testuali e grafiche, oltre che molta disponibilità di tempo. Oggi queste funzioni o servizi sono svolte in maniera automatizzata, con sistemi di big data analytics che sfruttano le reti neurali mediante sistemi del cosiddetto deep learning. Questi programmi apprendono e migliorano in accuratezza fagocitando dati e sono oggi già impiegati, ad esempio dal motore di ricerca di Google, o nel tag automatico delle foto di Facebook, come pure nel riconoscimento vocale Siri dei telefonini Apple o nelle proposte di acquisto che ci appaiono su Amazon. Il fenomeno è già noto con l’appellativo di “determinismo dei dati”.

Se l’analisi e utilizzo dei Big Data comprime la libera concorrenza nel mercato cosa può succedere?

Già oggi, mentre il fenomeno è appena ai suoi albori, gli istituti tipici del diritto della concorrenza debbono declinarsi per cogliere lo specifico di questa nuova realtà. Pensiamo a nozioni consolidate come quella di mercato rilevante, di potere di mercato, delle vecchie e nuove theories of harm, come l’effetto di foreclosure o la discriminazione di prezzo, che attraverso i Big Data oggi si spinge sino al prezzo personalizzato. Una delle principali fonti di vischiosità è rappresentata dalla non rivalità dei Big Data: essi, cioè, sono suscettibili di raccolte ed elaborazioni illimitatamente ripetibili, dal momento che le fonti dei dati sono quasi sempre abbondanti e che i Big Data possono essere raccolti contemporaneamente da numerose imprese facilmente e a costi relativamente contenuti. Basti pensare agli acquisti online: tutte le volte che compriamo su un sito forniamo sempre gli stessi dati personali (nome, indirizzo, email, ecc.).

Pare di capire che gli interessi in gioco siano già ora giganteschi?

Rimanendo in ambito strettamente commerciale, e quindi di libero mercato, è così. Da parte degli studiosi, sia economisti, sia giuristi, vi è concordia nel ritenere che il possesso di Big Data conferisca alle imprese che li detengono un vantaggio competitivo nei mercati digitali, dal momento che consente di offrire migliori servizi e prodotti più ritagliati sui bisogni dei consumatori. Ciò è confermato dagli impressionanti investimenti che le imprese dei mercati digitali stanno destinando ai Big Data; secondo la società di analisi di dati Quid, nel 2015 negli USA sono stati investiti 8,5 miliardi di dollari nel settore, quasi il quadruplo di quanto investito nel 2010 (The Economist, 25.6.2016).

E nel caso un operatore in possesso di Big Data fosse dominante, cosa succederebbe?

La dinamicità del processo concorrenziale in questo mercato dovrebbe, anche in un caso come questo, restare forte, complice la ubiquità e non rivalità dei dati. Questo perché è possibile a nuove imprese di acquistare Big Data da intermediari terzi o di crearne di propri. Così ad esempio, un mercato caratterizzato dalla presenza di un operatore dominante può rimanere contendibile in quanto interessato dal fenomeno del cosiddetto multi-homing, per cui gli utenti si avvalgono di diversi fornitori per il medesimo servizio (come l’acquisto di mobili), ai quali, come detto, forniscono sempre gli stessi dati.

Ma se avviene che il possesso dei Big Data viene utilizzato non per indagini di massa, bensì per un singolo cliente, che valenza giuridica assume questa azione di mercato?

Qui ci potremmo trovare di fronte al fenomeno, in verità raro benché manifestatosi, dei cosiddetti prezzi personalizzati, resi possibili dai Big Data. Infatti, ben più che le vecchie indagini di mercato, la big data analytics consente oggi una clusterizzazione dei consumatori assai più granulare, tale da poter inferire non solo l’attitudine al consumo del singolo, ma anche le sue preferenze e la sua disponibilità a pagare per un determinato bene o servizio. Questa informazione può oggi essere impiegata dalle imprese per differenziare i prezzi, a prescindere dai costi del bene o servizio, a livello di singolo utente o di gruppo di utenti, con la conseguenza di praticare una discriminazione che può risultare in corrispettivi ritenuti eccessivi da coloro che pagano di più a causa del ricorso ai Big Data. Questo tipo di problematiche al momento non è molto diffuso, specie perché percepito dalla clientela come fortemente discriminatorio e dunque non praticato per ragioni di reputazione dalle imprese. Fa eccezione il mercato assicurativo ove, specie nel Regno Unito, da più parti si segnala l’esigenza di prevedere obblighi di trasparenza in capo alle imprese rispetto all’uso del big data analytics per la determinazione del prezzo profilato.

Quindi a suo avviso c’è al momento una certa cautela da parte delle autorità antitrust ad intervenire in questo nuovo mercato dei Big Data?

Direi di sì, per svariati motivi, che si possono riassumere in un esempio. La concentrazione tra due giganti come Microsoft e Yahoo! del 2010 fu autorizzata, tra le altre, sulla considerazione che all’entità post merger sarebbe stato possibile l’accesso ad una mole di dati talmente ampia (principio della scale effects defense) da rafforzare le capacità e la accuratezza delle reti neurali alla base degli algoritmi che fanno funzionare il motore di ricerca, e così di far concorrenza a Google. Sei anni sono quasi un’era geologica in campo digitale. La considerazione di fondo è che al momento l’ecosistema digitale è un precipitato di concorrenza dinamica, ove certamente possono sorgere applicazioni-killer e sono possibili comportamenti del tipo winner takes it all; ma dove, al tempo stesso, l’evoluzione dei processi concorrenziali rispetto ai differenti tipi di dati sono difficili da prevedere e, dunque, dal punto di vista della libera concorrenza, particolarmente promettenti. (…)

A presto con la terza ed ultima parte. (Leggi la prima parte qui)