I cittadini francesi hanno scelto tra Emmanuel Macron e Marine Le Pen per la carica di presidente della Repubblica. Nelle scorse settimane i due candidati si sono contesi soprattutto i voti di Jean-Luc Mélenchon del movimento La France insoumise, il terzo ad aver ricevuto il maggior numero di preferenze, quasi il 22% del totale, al primo turno.

Proprio perché l’identità politica dei candidati sembra essere sempre meno rilevante nelle scelte elettorali, un gruppo di ricercatori francesi ha deciso di concentrarsi sui programmi più che sui candidati, coinvolgendo i cittadini in un esperimento di democrazia digitale partecipata.

Si tratta del progetto MonProgramme2022.org, una piattaforma web che permette agli utenti di esprimere una serie di preferenze sulle 120 proposte che i ricercatori hanno estratto dai programmi dei dodici candidati al primo turno delle presidenziali francesi. Umberto GrandI, uno dei corrdinatori del progetto, studia la teoria della scelta sociale all’Istituto di ricerca informatica dell’Università di Tolosa.

Grandi ha spiegato che l’idea di MonProgramme è nata dalla collaborazione con César Hidalgo, che dirige il Center for Collective Learning, un centro sostenuto dall’Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute e dall’Università di Tolosa.

Hidalgo ha diretto il Collective Learning group al Massachusetts Institute of Technology dal 2010 al 2019 e in quegli anni ha lanciato numerose piattaforme di condivisione e raccolta dei dati, alcune delle quali avevano come obiettivo la partecipazione democratica. Un esempio è Chilecracia, un’iniziativa lanciata quando in Cile cominciarono le proteste spontanee dei cittadini contro il carovita e la corruzione nell’ottobre del 2019 e che si conclusero alcuni mesi dopo con la riforma della costituzione. Come racconta lo stesso Hidalgo in una lettera pubblicata su Nature, in dieci giorni tra ottobre e novembre del 2019 Chilecracia 2019 raccolse 9 milioni di preferenze da più di 120 000 persone che risposero alla domanda “A quale proposta politica vorresti dare priorità?”.

Partendo da quell'esperienza hanno pensato che  l'esperimento potesse essere utile anche alla ricerca condotta insieme a Jérôme Lang, dell’Università Paris-Dauphine e che riguarda lo sviluppo di algoritmi per aggregare le preferenze individuali in preferenze collettive.

Come gli stessi scienziati hanno dichiarato, MonProgramme non è stato concepito per influenzare le elezioni francesi, né per suggerire agli elettori disorientati per chi votare.

E' una piattaforma di partecipazione digitale che consente agli utenti di creare i propri programmi governativi, un semplice esercizio collaborativo che consente agli utenti non solo di creare i propri programmi governativi, ma anche di identificare aree di accordo e disaccordo con gli altri partecipanti. La piattaforma presenta agli utenti proposte estratte dai programmi di governo dei candidati. Chiede loro di selezionare le proposte con cui sono d'accordo e quindi di classificare queste proposte concordate in ordine di preferenza. Ogni partecipazione, anche parziale, viene presa in considerazione nella creazione del programma collettivo e nell'individuazione delle proposte divisive.

L'obiettivo dichiarato non è quindi quello di orientare l'elettorato ma acquisire nuove conoscenze sui sistemi di partecipazione online e conoscere meglio i limiti empirici della teoria della scelta sociale.

Agli utenti sono state presentate una serie di liste contenenti da tre a cinque proposte prese dalle 120 che i ricercatori hanno estratto dai programmi dei candidati, e per ognuna gli è stato chiesto di dire se è d’accordo, in disaccordo o non sa. Le liste sono intervallate da domande in cui invece viene chiesto di ordinare per priorità le proposte con cui si è d’accordo. Man mano che il questionario va avanti, l’algoritmo ripropone alcune delle proposte scelte nelle prime domande e chiede di ordinarle per priorità con quelle scelte nelle ultime domande. In questo modo il sistema acquisisce informazioni sugli ordinamenti parziali tra le 120 proposte che poi userà per ricostruire l’intera classifica di ciascun utente senza chiedergli di ordinare per priorità le 120 proposte.

Dato che le risposte degli utenti possono anche essere incoerenti il gruppo di ricercatori, per affrontare questo problema, ha scelto di sfruttare anche gli algoritmi usati nei sistemi di raccomandazione, quelli che per esempio suggeriscono la prossima serie da guardare su Netflix o il prossimo acquisto su Amazon. Una possibilità è utilizzare questa famiglia di algoritmi per costruire sequenze di domande che aiutino a capire le preferenze dei partecipanti nel minor tempo possibile. In altre parole, man mano che una persona risponde alle domande viene confrontata con le altre che hanno già risposto e l’algoritmo cerca di individuare la domanda più informativa da porre al passo successivo del questionario. L’altro fronte di lavoro è quello delle proposte controverse, cioè quelle che più dividono gli utenti.

Alcune proposte preferite dalle persone che hanno partecipato:

• creare posti di lavoro negli ospedali pubblici
• dedicare il 3% del PIL alla ricerca e sviluppo
• mettere al bando i pesticidi ritenuti pericolosi dall'Autorità europea per la sicurezza alimentare
• sviluppare un sistema fiscale che scoraggi l'obsolescenza programmata
• investire per mantenere e ricostruire le linee ferroviarie locali
• creare posti nelle case di cura e reclutare personale
• vietare l'utilizzo della plastica monouso
• aumentare gli stipendi degli insegnanti