Classificare i classificatori: la violenza simbolica degli algoritmi accademici.

Ogni tanto arriva un paper che sembra scritto per il nostro settore anche quando parla d'altro. È il caso di “Classifying the classifiers: academic algorithmic symbolic violence and the reproduction of stratification in sociology”, di Massimo Ragnedda, Maria Laura Ruiu e Muhammad Awais, pubblicato su Theory and Society (Springer, Vol. 55, articolo 87, 2026). L'articolo costruisce un framework bourdieusiano per leggere come le infrastrutture algoritmiche di valutazione accademica riproducono la stratificazione dentro la sociologia.

Riferimento originale: Ragnedda, M., Ruiu, M. L., & Awais, M. (2026). Classifying the classifiers: academic algorithmic symbolic violence and the reproduction of stratification in sociology. Theory and Society, 55, 87. DOI: 10.1007/s11186-026-09751-6. Questo pezzo è una lettura critica e non riproduce l'articolo originale.

La tesi

L'idea centrale è che la valutazione accademica non misuri soltanto: classifica. E nel classificare redistribuisce capitale. Gli autori individuano due forme collegate di capitale accademico:

• Data capital: il record accumulato e algoritmicamente recuperabile della produzione scientifica.
• Classificatory capital: l'autorità di definire quali output, sedi, studiosi e istituzioni contano come rilevanti.

Da qui nasce il concetto di violenza simbolica algoritmica: la riproduzione misconosciuta della gerarchia accademica attraverso sistemi tecnici che presentano traiettorie storicamente diseguali come misure neutrali di merito.

Tre meccanismi

1. Encoding — il vantaggio istituzionale pregresso viene immagazzinato come dato.
2. Amplification — i loop di feedback metrico compongono e amplificano quel vantaggio.
3. Laundering — i giudizi di valore appaiono come output computazionali, non come classificazioni sociali.

Due conseguenze

• Frozen habitus: la fissazione algoritmica del vantaggio storico come valore presente.
• Restricted epistemology: il restringimento della capacità conoscitiva della disciplina, perché alcuni tipi di visibilità, impatto e riconoscimento vengono privilegiati su altri.

«Non è il merito a essere misurato. È il merito a essere definito dalla misura.»

Perché ci riguarda

Nel marketing facciamo la stessa cosa con nomi diversi. Chiamiamo ROAS, engagement, reach e share of voice quelli che sono giudizi di valore travestiti da dashboard. Il meccanismo è identico: encoding (il budget già vinto diventa dato storico), amplification (l'algoritmo premia chi già performa), laundering (il comitato dice “lo dice il numero”, non “l'abbiamo deciso noi”).

Se ti sembra un problema solo accademico, guarda l'ultima riunione in cui una slide ha chiuso il dibattito. Quella era violenza simbolica con il font aziendale.

Cosa fare lunedì mattina

• Prima di ottimizzare una metrica, chiediti chi l'ha definita e a chi conviene.
• Affianca sempre una metrica di memoria (riconoscibilità, richiamo, marginalità) a una metrica di volume.
• Nel reporting, scrivi accanto ai numeri la decisione che li ha generati. Evita il laundering.
• Riconosci un frozen habitus quando un risultato vecchio viene usato per giustificare una scelta nuova.