Svelare la Governance: Un Intrigante Puzzle di Reti, Democrazia e Decisioni
Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che tocca le vite di tutti noi, ma da una prospettiva un po’ diversa, forse più affascinante: la governance. Siamo abituati a pensare ai governi come a delle piramidi gerarchiche, con qualcuno in cima che prende le decisioni. Ma se vi dicessi che c’è un modo più moderno, e forse più efficace, di vederla? Immaginiamola come una rete sociale complessa, un groviglio interconnesso dove le decisioni emergono. Ma come dovrebbe essere strutturata questa rete per funzionare al meglio?
Il Dilemma delle Decisioni Collettive
Partiamo da un presupposto: governare significa prendere decisioni. Decisioni che risolvano problemi della società, rispettando il più possibile la volontà delle persone. L’ideale della democrazia diretta, dove tutti votano su tutto, è bello sulla carta, ma impraticabile. Immaginate il caos! E poi, siamo onesti, non sempre le decisioni prese a maggioranza sono coerenti. Le persone non sono robot razionali, le opinioni sono spesso polarizzate e le informazioni incomplete. D’altro canto, semplificare troppo porta a dittature o a piccole élite che difficilmente rappresentano tutti. Un bel dilemma, vero?
Qui entra in gioco l’idea di modellare la governance in modo nuovo. Pensiamo alle decisioni che una società deve prendere come a un gigantesco problema di soddisfacibilità (in gergo tecnico si chiama SAT problem, Boolean Satisfiability Problem). Cosa significa? Semplicemente che molte decisioni sono legate tra loro da vincoli logici.
Facciamo un esempio banale: non puoi decidere contemporaneamente di trasformare un terreno in una diga idroelettrica e in un parco agricolo pubblico. Una scelta esclude l’altra. Oppure, entrambe le opzioni potrebbero richiedere un aumento delle tasse (un vincolo di tipo “E”, AND logico). Le decisioni sono come variabili (vero/falso, sì/no) e i vincoli sono le regole logiche che devono essere rispettate. Trovare un insieme di decisioni che funzioni, che soddisfi tutte le regole, è come risolvere un puzzle logico complesso. A volte, questo puzzle è così difficile (NP-completo, per i più tecnici) che trovare la soluzione perfetta è quasi impossibile, costringendoci a usare scorciatoie o ad accontentarci di soluzioni non perfettamente coerenti.
La Governance come Rete Intelligente
Negli ultimi vent’anni, si è fatta strada l’idea di “governance” come un processo che coinvolge non solo lo Stato, ma anche attori non statali (stakeholder, cittadini, esperti). Non più una piramide, ma una rete di unità decisionali, ognuna specializzata su temi specifici. Immaginate tanti gruppi di discussione, composti da persone con interessi e competenze diverse, che affrontano problemi specifici.
Questo modello si basa sull’idea che coinvolgere più persone porti a decisioni più informate e accettate, meno soggette a pressioni di lobby o a conoscenze limitate. Si punta sulla condivisione di informazioni, sull’apprendimento collettivo. Pensate a sfide enormi come il cambiamento climatico o le pandemie: richiedono dati di qualità, prospettive diverse, adattabilità. Una governance a rete sembra fatta apposta per questo.
Per studiare queste dinamiche, abbiamo sviluppato un modello computazionale. Qui le cose si fanno interessanti! Abbiamo unito due concetti: il problema di soddisfacibilità (per i vincoli logici tra le decisioni) e un modello basato sugli ipergrafi (per rappresentare i gruppi di discussione).
Un ipergrafo è come un grafico, ma invece di avere solo connessioni tra due punti (linee), può avere connessioni che coinvolgono gruppi di punti (immaginatele come “macchie” che collegano più persone). Nel nostro modello, i nodi sono le persone (stakeholder, agenti governativi) e gli iperarchi (le “macchie”) sono i gruppi decisionali formati per affrontare un problema specifico. La cosa bella degli ipergrafi è che questi gruppi possono sovrapporsi: una persona può far parte di più gruppi. Questa sovrapposizione è cruciale, perché permette all’informazione e alle opinioni “aggiornate” di circolare tra i diversi gruppi.
Come Funziona il Modello (in Breve)
Immaginate una popolazione di N persone che deve prendere D decisioni, legate da una rete di vincoli G.
- Si forma un gruppo (un iperarco) per discutere una specifica decisione ‘j’. La dimensione del gruppo e quanti membri provengono da gruppi precedenti (l’overlap) sono parametri che possiamo variare.
- All’interno del gruppo, le persone discutono. Usiamo una versione del “modello dell’elettore” (voter model) su ipergrafo: le persone aggiornano la loro opinione sulla decisione ‘j’ basandosi sulla media delle opinioni nel gruppo.
- Non solo: aggiornano anche le loro opinioni sulle decisioni ‘k’ logicamente collegate a ‘j’, per mantenere la coerenza interna dei loro punti di vista dopo la discussione. Ad esempio, se il gruppo decide SÌ alla diga (decisione j) e la diga richiede tasse più alte (decisione k, legata da un AND), i membri del gruppo orienteranno la loro opinione su k verso il SÌ.
- Il gruppo prende la sua decisione ‘dj’ (sì/no) basata sul consenso raggiunto.
- Il processo si ripete per tutte le decisioni.
Alla fine, valutiamo due cose: la coerenza (quanti vincoli logici sono stati rispettati?) e la soddisfazione democratica (quanto le decisioni finali rispecchiano le opinioni iniziali della popolazione?).
La Sorpresa: Il Potere della Sovrapposizione
Abbiamo fatto girare delle simulazioni, esplorando scenari diversi. Ad esempio, popolazioni con una maggioranza ragionevole ma una minoranza di “zeloti” con opinioni forti e incoerenti. Oppure popolazioni fortemente polarizzate, divise tra due visioni opposte ma internamente coerenti. O ancora, popolazioni omogenee ma collettivamente incoerenti nelle loro preferenze.
I risultati sono stati sorprendenti! Ci si potrebbe aspettare un semplice compromesso: più democrazia (gruppi grandi che campionano meglio la popolazione) significa meno coerenza (perché entrano anche le opinioni “sbagliate” o polarizzate), e viceversa. Ma abbiamo scoperto qualcosa di più sottile.
Aggiungere anche solo una piccola sovrapposizione tra i gruppi decisionali (cioè, far sì che alcune persone partecipino a discussioni su temi correlati) aumenta drasticamente la coerenza delle decisioni finali, senza sacrificare troppo la soddisfazione democratica. Anzi, in alcuni casi (come con popolazioni polarizzate), un po’ di overlap può addirittura aumentare *entrambe*!
Perché? Le persone che fanno da “ponte” tra i gruppi portano con sé opinioni già “mediate” e rese più coerenti dalle discussioni precedenti. Funzionano come catalizzatori di coerenza per l’intera rete. Esiste quindi un regime, che abbiamo chiamato di “governance efficace”, dove gruppi sufficientemente grandi, ma con una moderata sovrapposizione, riescono a trovare soluzioni che sono sia ragionevolmente coerenti sia rispettose della volontà popolare. Questo funziona anche quando la popolazione di partenza è un bel pasticcio (incoerente o polarizzata).
Abbiamo testato questo anche con problemi decisionali generati casualmente, con densità di vincoli variabili. Anche qui, una piccola sovrapposizione migliora enormemente la coerenza con un costo minimo in termini di soddisfazione democratica. Ad esempio, con una certa densità di vincoli, passare da zero a due persone in sovrapposizione (su gruppi di 20) ha ridotto la soddisfazione solo del 3%, ma ha aumentato la coerenza del 57%!
Oltre il Modello: Verso il Mondo Reale?
Certo, il nostro è un modello. La realtà è più complessa. Le persone hanno livelli diversi di esperienza, fiducia, capacità di influenzare. Le discussioni possono portare a soluzioni innovative non previste all’inizio. Ci sono costi, tempi, questioni di implementazione e percezione pubblica.
Tuttavia, questo approccio ci suggerisce cose importanti. Pensare alla governance come a un “risolutore di problemi di soddisfacibilità democratica” apre nuove prospettive. E soprattutto, mostra il potere della struttura della rete. Come organizziamo i gruppi? Quanto devono essere grandi? Come gestiamo la sovrapposizione? Queste diventano domande chiave per progettare sistemi decisionali migliori.
Potremmo iniziare a studiare le strutture di governance che già esistono in piccolo (aziende, università, ONG) per vedere se emergono spontaneamente soluzioni efficienti. E potremmo persino sperimentare, modificando cautamente queste strutture per testare se possiamo migliorarne coerenza e soddisfazione.
Questo modo di vedere la governance, come un processo decentralizzato, basato su discussioni in rete e apprendimento collettivo, sembra particolarmente adatto alle crisi complesse del nostro tempo, che richiedono risposte rapide, informate e coordinate tra molti attori diversi. È un campo di ricerca affascinante, a cavallo tra scienza dei sistemi complessi, informatica, scienze sociali e politiche. C’è ancora tanta strada da fare, soprattutto per collegare questi modelli astratti ai problemi concreti, ma la direzione mi sembra promettente. Non trovate?
Fonte: Springer Nature
