L’uso strategico dell’informazione e l’esercizio del potere

La qualità del rapporto può essere rappresentata, in termini matematici, come una “probabilità condizionata”, cioè la probabilità con la quale dal rapporto si può concludere che l’ambiente è inquinato quando questo è effettivamente inquinato o, ciò che è simmetricamente la stessa cosa, la probabilità con la quale si deduce che l’ambiente non è inquinato quando, al contrario, lo è. Questa probabilità condizionata rappresenta ciò che possiamo definire l’“informatività” del rapporto. Quanto effettivamente le informazioni contenute nel rapporto ci avvicinano alla comprensione della vera verità. Tecnicamente l’informatività del rapporto dipende dai “segnali” che il “mittente” sceglie di far arrivare ai “destinatari”. Cioè, per esempio, da quali parti del rapporto divulgare. Il “mittente” può, infatti, scegliere il grado di “informatività” del rapporto in modo tale che, una volta realizzato, il suo contenuto verrà reso noto a tutti pubblicamente.

Cosa possiamo aspettarci a questo punto? In primo luogo, come dimostra Ina Taneva, giovane economista dell’Università di Edimburgo, sarebbe meglio che un rapporto ci fosse e che sia informativo. Se, infatti, il proponente ne commissionasse uno poco informativo o addirittura non chiedesse nessun aiuto agli esperti, i suoi due colleghi B e C voterebbero certamente contro la mozione. La loro stima di probabilità iniziale, il loro prior, come si dice, rispetto al peggioramento dell’inquinamento era infatti maggiore rispetto a quella associata ad un miglioramento delle condizioni ambientali (70% vs 30%). Se non si aggiunge nessuna nuova informazione a far cambiare idea ai politici B e C, questi voteranno certamente contro la mozione. Se d’altro canto il rapporto dovesse essere pienamente informativo, cioè dovesse rappresentare la realtà in maniera del tutto corretta al di sopra di ogni possibile dubbio, i politici B e C voterebbero a favore solo in presenza di un acclarato miglioramento delle condizioni dell’ambiente e sappiamo che questo ha solo il 30% di probabilità di essere vero. Nel primo caso – nessun rapporto - la mozione non verrebbe mai approvata, mentre nel secondo caso – rapporto totalmente affidabile – la mozione verrebbe approvata solo con probabilità pari al 30%. Non un grande risultato per il proponente che, infatti, non molla. Capisce, aiutato dal suo information designer di fiducia, che può utilizzare le informazioni contenute nel rapporto in maniera più raffinata. La soluzione ottimale, dal suo punto di vista, è quella di confondere un po’ le acque.

Occorre mandare dei segnali rumorosi, come si dice in gergo. Far capire ai colleghi che dovranno votare che le informazioni del rapporto sono affidabili, ma non proprio del tutto; instillare un ragionevole dubbio. Il rapporto deve fornire alcune informazioni ma non altre. Questi sono i cosiddetti “segnali”. Tali “segnali” sono correlati al reale stato del mondo solo in maniera probabilistica. Se la situazione dell’inquinamento è effettivamente peggiorata, per esempio, ci sarà una certa probabilità di osservare il segnale X. In corrispondenza di tale segnale sarebbe meglio per i politici votare contro la mozione di A. Ci sarà anche una certa probabilità di osservare il segnale Y, in corrispondenza del quale, al contrario, B e C preferiranno votare a favore. Lo stesso vale nel caso in cui, invece, lo stato dell’inquinamento non è peggiorato.

A questo punto, la cosa veramente interessante, è il fatto che sia possibile dimostrare che attribuendo differenti valori di probabilità a questi segnali, rendendo cioè il rapporto dell’esperto più o meno informativo, si possono persuadere i politici B e C a votare nell’interesse del proponente della mozione. In particolare, se l’ambiente è deteriorato e se B e C osserveranno il segnale X con probabilità pari a 1/7 e il segnale Y con probabilità pari a 6/7, allora sarà nel loro interesse fare l’interesse del proponente votando a favore. Quest’ultimo sarà riuscito a persuaderli con nient’altro che l’uso strategico dell’informazione. Mescolando un po’ le acque, si direbbe in altri termini. La probabilità che B e C votino a favore della proposta passa in questo modo dal 30% nel caso in cui il rapporto venisse reso noto in tutta la sua chiarezza, fino al 90%, nel caso in cui le informazioni oc. Vediamo che un minore %, nel caso in cui le informazioni contenute fossero meno facilmente decodificabili e lasciassero maggiore adito a dubbi. Si dimostra matematicamente come, in casi simili, l’ambiguità possa diventare la migliore alleata dell’ideologia. Un livello inferiore di informatività del rapporto dell’esperto, infatti, fa aumentare la probabilità che la riforma venga approvata, indipendentemente dalla sua utilità. Un risultato matematicamente ineccepibile ma concretamente allarmante.

Ci sono alcuni elementi di questa situazione non proprio intuitivi che vale la pena discutere brevemente. Il primo riguarda il fatto che quando uno dei politici B o C vota a favore della mozione egli, in realtà, è indifferente tra votare a favore o votare contro. Se fosse totalmente favorevole allora il proponente A potrebbe sempre manipolare l’informatività del rapporto – la probabilità condizionata di ricevere il segnale Y posto che l’ambiente è effettivamente deteriorato - fino al punto da rendere il politico indifferente. Questo non modificherà la scelta ottimale di B e di C che sceglieranno sempre di votare a favore della riforma, ma aumenterà la probabilità del segnale Y e quindi la probabilità di un voto unanime. Il proponente potrebbe aumentare la probabilità di osservare il segnale Y, condizionata al caso in cui l’ambiente fosse deteriorato, fino al punto in cui la probabilità a posteriori – l’idea che si fanno B e C - che l’ambiente sia effettivamente deteriorato diventerebbe così alta fino al punto in cui il politico B o C sarà esattamente indifferente tra votare a favore e votare contro la riforma. Si può dimostrare che in questo caso tale livello di probabilità è pari a 2/3. Un secondo aspetto interessante riguarda il rapporto che esiste tra B e C. Se il politico da convincere fosse solo uno, come nei casi di persuasione bayesiana analizzati da Kamenica e Genzkow che abbiamo considerato nelle settimane scorse, la credenza a posteriori sul fatto che l’inquinamento non sia aumentato dovrebbe essere pari ad almeno1/2 per convincerlo a votare a favore della mozione. In altre parole, se dopo aver letto il rapporto si fa l’idea che c’è almeno il 50% di probabilità che la situazione ambientale non sia peggiorata, allora sarà nel suo interesse votare a favore. Al contrario, nel caso in cui i politici da convincere siano due, come nel caso che abbiamo visto, allora tale probabilità scende da 1/2 a 1/3. Se ne deduce che maggiore è il numero dei politici, più bassa dovrà essere la soglia di convinzione per spingerli a votare a favore. Basta credere che l’ambiente sia in buone condizioni anche solo con probabilità pari a circa il 30% per indurre due politici a votare a favore della mozione. Perché questa differenza? Perché i voti sono complementari tra loro. Solo se si raggiunge l’unanimità, infatti, la mozione potrà essere approvata. I politici sono a conoscenza del tipo di segnale che hanno ricevuto gli altri e sanno che il loro voto farà effettivamente la differenza solo se sarà uguale al voto degli altri. Il voto di opinione in questo contesto non ha senso. Pertanto, ricevere un segnale che suggerisce condizioni positive dell’ambiente spinge i politici a votare a favore della mozione per due ragioni distinte. In primo luogo, se l’ambiente è effettivamente in buone condizioni, allora il suo voto sarà necessario per far passare la mozione che, in tali circostanze è proprio la cosa giusta da fare. In secondo luogo, se le condizioni dell’ambiente si sono invece deteriorate, votare contro la mozione non aiuterà con certezza a bloccare la mozione. Questo dipende, infatti, da cosa farà l’altro politico. E ognuno sa che il segnale che lui riceve è uguale a quello che riceve anche l’altro e che se tale segnale è Y all’ora l’altro voterà a favore minando la possibilità che un voto contrario possa effettivamente proteggere l’ambiente.

Un’ultima nota. In questo semplice esempio abbiamo assunto che le uniche informazioni che i politici possono avere circa lo stato dell’ambiente siano quelle che traggono dal rapporto dell’esperto. Naturalmente in situazioni concrete il singolo politico può attingere a differenti fonti informative. Questo non cambia la sostanza della soluzione, la rende solo un po’ più complicata in quanto l’information designer dovrà tener conto del ruolo che queste informazioni “esterne” hanno nel modificare le credenze dei singoli politici e cercare di adattare la struttura informativa a questi valori.

Dopo alcune settimane di analisi e approfondimento dovrebbe essere diventato chiaro che il mechanism design e l’information design sono come due facce della stessa medaglia. In situazioni con informazione asimmetrica – quelle di cui si occupa l’economia dell’informazione, appunto - gli agenti razionali sono indotti a comportarsi in un determinato modo sia dalle regole del “gioco” in cui si trovano ad interagire, sia dalle informazioni che hanno a disposizione. Se un “progettista” – lo Stato, una piattaforma di e-commerce, il proponente della mozione legislativa, come nell’esempio che abbiamo visto fin qui, o molte altre tipologie di soggetti, volessero massimizzare la probabilità di raggiungere un obiettivo che dipende dalle scelte degli altri agenti, cittadini, consumatori, altri politici, questi potrebbe intervenire o sulle regole del gioco o sulle informazioni sottostanti. Il mechanism design si occupa della scelta ottimale di quell’insieme di regole che può determinare l’equilibrio desiderato, mantenendo fisso l’ambiente informativo. L’ information design, d’altro canto, si occupa della progettazione delle strutture informative che possono favorire l’ottenimento dello stesso risultato. Scriveva George Stigler nel 1961 - “Non c’è bisogno di dire agli accademici che l’informazione è una risorsa preziosa: la conoscenza è potere. Eppure – concludeva - essa occupa ancora un posto di secondo piano nella città dell’economia. Per lo più è ignorata” (“The Economics of Information”. Journal of Political Economy 69, pp. 213-225, 1961). Da allora, come abbiamo visto, molte cose sono cambiate nella “città dell’economia”, molto spesso in meglio. Molto spesso, ma non sempre.