The Grammar of Silence and Data Voids: Knowledge Governance on Hunger in Haiti

Nello studio della fame globale, gli scienziati cercano spesso dati per capire perché le persone soffrano la fame e come risolverlo. Essi si affidano a enormi biblioteche digitali, note come database accademici, che fungono da sistema centrale di archiviazione mondiale per la ricerca. Questi sistemi sono progettati per aiutare i ricercatori a trovare rapidamente gli studi più importanti. Tuttavia, vi è una crescente preoccupazione che queste biblioteche digitali non siano equamente accessibili a tutti. Per i paesi del Sud del mondo, un termine usato per descrivere le nazioni dell'Africa, dell'America Latina e di parti dell'Asia che hanno affrontato sfide legate al colonialismo storico e a difficoltà economiche, il percorso per essere ascoltati in queste conversazioni globali è spesso bloccato. Questo blocco crea ciò che i ricercatori chiamano un "vuoto di dati", una situazione in cui la preziosa conoscenza locale esiste ma rimane invisibile al resto del mondo. Quando ciò accade, la comunità internazionale può perdere proprio le soluzioni che gli esperti locali hanno già sviluppato, portando a un ciclo in cui i problemi vengono fraintesi e gli aiuti indirizzati in modo errato.

Uno studio recente di Ethol Exime, della State University of Mato Grosso do Sul in Brasile, indaga esattamente questo problema, concentrandosi specificamente su Haiti. Il paese lotta da tempo con una grave povertà e insicurezza alimentare, con circa il 60 percento della sua popolazione che vive in povertà. Mentre molti osservatori esterni vedono questi problemi come una serie di disastri naturali o fallimenti politici, Exime voleva sapere se il modo in cui il mondo cerca informazioni su Haiti stesse in realtà rendendo il problema più difficile da risolvere. La ricercatrice si è posta una domanda semplice ma profonda: la conoscenza scientifica sulla fame in Haiti è realmente mancante, o è solo nascosta dal modo in cui cerchiamo? Per trovare la risposta, lo studio ha combinato una ricerca tradizionale nei principali database accademici con un approccio sperimentale e nuovo, utilizzando l'intelligenza artificiale per rintracciare ricercatori che potrebbero essere stati trascurati.

L'indagine è iniziata con una ricerca standard nei due più grandi database accademici mondiali, Scopus e Web of Science. Questi sono gli standard d'oro per la ricerca scientifica, dove vengono pubblicati la maggior parte degli studi di alto profilo. Quando la ricercatrice ha cercato studi sulla fame e la povertà in Haiti all'interno di questi sistemi, i risultati sono stati sorprendentemente esigui. Su un totale di 34 studi rilevanti che la ricercatrice ha infine assemblato, solo otto sono stati trovati in questi grandi database. Gli altri 26 studi sono stati localizzati altrove, in riviste regionali, depositi di tesi o documenti che i grandi motori di ricerca semplicemente non hanno colto. Questo divario ha rivelato un problema critico: le idee più sofisticate e radicate localmente su come risolvere la fame in Haiti erano effettivamente rinchiuse, invisibili ai decisori politici e alle organizzazioni internazionali che potrebbero utilizzarle.

Per trovare questi pezzi mancanti del puzzle, la ricercatrice ha utilizzato uno strumento diverso. Invece di affidarsi esclusivamente ai motori di ricerca standard, ha utilizzato un chatbot di intelligenza artificiale per aiutare a mappare la rete di studiosi che lavorano su Haiti. L'IA è stata interrogata per suggerire nomi di ricercatori che avessero scritto di fame, povertà e disuguaglianza nel paese. Questi nomi sono stati poi attentamente verificati contro una vasta gamma di altri database, inclusi quelli basati in Francia, Brasile e Stati Uniti, nonché piattaforme ad accesso aperto. Questo metodo ha svelato con successo i 26 studi aggiuntivi che la ricerca tradizionale aveva mancato. Si è scoperto che esisteva un ricco corpo di lavoro, scritto sia da studiosi haitiani che da esperti internazionali che avevano trascorso anni a studiare il paese. Questi studi coprivano una vasta gamma di argomenti, dalla radice storica della povertà all'impatto dell'intervento straniero, fino alle specifiche necessità dell'istruzione e dell'agricoltura locale.

L'analisi di questi 34 studi ha dimostrato che le soluzioni proposte dagli esperti sono molto più complesse di quanto suggerisca la consueta risposta internazionale. La ricerca indica che la fame in Haiti non è solo un problema biologico di mancanza di cibo; è anche una questione culturale e politica. Gli studi puntano a problemi profondi come la corruzione, le deboli istituzioni governative e gli effetti duraturi del colonialismo. Essi sostengono che inviare semplicemente aiuti alimentari non sia sufficiente perché non affronta le cause profonde del perché l'economia locale non possa nutrire il proprio popolo. Al contrario, i ricercatori invocano una "rieducazione sociale", un processo in cui le tradizioni intellettuali e le forze culturali del paese vengono valorizzate e utilizzate per costruire nuovi sistemi di governance. Suggeriscono che il vero progresso richieda l'ascolto delle persone che vivono lì e il rispetto della loro conoscenza, piuttosto che l'imposizione di soluzioni esterne che spesso falliscono.

Lo studio introduce un nuovo concetto per spiegare perché questa preziosa conoscenza rimanga nascosta, chiamandolo "Grammatica del Silenzio". Non si tratta di un linguaggio letterale, ma di una metafora per l'insieme di regole e sistemi che decidono quali voci debbano essere ascoltate e quali vengano ignorate. In questo caso, la "grammatica" è composta dagli algoritmi e dalle barriere finanziarie dei principali database accademici. Poiché molti ricercatori in Haiti e in altre nazioni in via di sviluppo non hanno i soldi necessari per pagare le alte commissioni richieste per pubblicare nelle riviste più prestigiose, il loro lavoro finisce in luoghi più piccoli e meno visibili. I motori di ricerca globali, che sono programmati per dare priorità a certi tipi di pubblicazioni, filtrano quindi queste voci. Il risultato è un silenzio che non è accidentale, ma costruito all'interno del sistema. Questo silenzio crea un ciclo di feedback: poiché le soluzioni locali non vengono viste, la comunità internazionale continua a trattare Haiti come un luogo di tragedia infinita che ha bisogno di essere salvato, piuttosto che come un luogo con la propria capacità di guarigione e crescita.

La ricercatrice sostiene che questo silenzio abbia un costo reale nel mondo. Porta a quello che viene chiamato "anestesia collettiva", uno stato in cui la comunità internazionale diventa insensibile alla vera realtà della situazione. Quando il mondo vede solo i dati facilmente accessibili, perde la sfumatura e la speranza che esistono negli studi nascosti. Lo studio suggerisce che rompere questo ciclo richiede più di semplici strumenti di ricerca migliori; richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui la conoscenza viene valorizzata. L'autrice propone la creazione di un nuovo istituto di ricerca sovrano in Haiti che pubblichi le proprie scoperte in un formato ad accesso aperto, libero dalle barriere finanziarie che attualmente bloccano la visibilità. Ciò permetterebbe al paese di parlare da sé, usando i propri termini e le proprie tradizioni intellettuali per guidare il proprio futuro.

In definitiva, il documento conclude che la crisi della fame in Haiti non può essere risolta guardando solo ai dati facili da trovare. Le soluzioni sono già lì, scritte dalle persone che meglio comprendono il problema, ma sono intrappolate dietro un muro di barriere digitali ed economiche. Utilizzando l'intelligenza artificiale per scoprire queste voci nascoste, lo studio dimostra che la conoscenza esiste ed è pronta per essere utilizzata. La sfida ora è cambiare i sistemi che mantengono questo sapere silenzioso, assicurando che il percorso per porre fine alla fame sia pavimentato con la saggezza di chi l'ha vissuta, piuttosto che solo con le teorie di chi osserva da lontano. Lo studio non pretende di aver risolto la crisi della fame, ma ha dimostrato con successo che la mappa per una soluzione è già disegnata; deve solo essere trovata.