Media digitali e memoria pandemica. Il contributo dell’AI nella costruzione di un archivio transnazionale di esperienze individuali, istituzionali e collettive per superare e prevenire il trauma

La memoria collettiva, concetto fondante della sociologia halbwachsiana (Halbwachs 1925; Nicolosi 2024), si trasforma radicalmente nell’ecosistema digitale. Gli studi più recenti di Erll (2020) dimostrano come gli eventi traumatici globali attivino processi di “ri-mediazione algoritmica” della memoria, dove: le narrazioni istituzionali si ibridano con flussi informativi bottom- up, le piattaforme digitali diventano “display” della coscienza collettiva (Gavrila 2022) e l’intelligenza artificiale contribuisce a riconfigurare i tempi e i modi dell’oblio sociale, anche in funzione della disponibilità delle fonti relative ai singoli eventi traumatici, dipendenti dalle modalità narrative dominanti nei contesti di riferimento (vedi l’influenza spagnola, negli anni 1918-1920, raccontata soprattutto attraverso la stampa quotidiana in alcuni paesi e persino nascosta all’opinione pubblica in altri), oppure dall’assenza quasi totale di documentazione attendibile, oltre alla memoria orale, come nel caso di eventi riguardanti paesi in grave situazione di arretratezza culturale e mediale. L’uso dell’intelligenza artificiale nella costruzione della memoria collettiva digitale si inserisce nel più ampio dibattito teorico sulla memoria culturale mediatizzata (Hoskins 2011; Erll 2017). Le tecnologie digitali non si limitano più a registrare o conservare, ma agiscono come agenti di selezione e risonanza, filtrando e amplificando narrazioni specifiche. In questo scenario, l’AI diventa non solo uno strumento di elaborazione, ma un mediatore attivo nella configurazione dei significati pubblici. In particolare, strumenti come la sentiment analysis, il topic modeling o l’analisi delle co-occorrenze semantiche permettono di interrogare grandi volumi di dati con approcci che tengono insieme la dimensione cognitiva e affettiva del trauma. L’AI supporta dunque un processo di costruzione della memoria che è al contempo individuale e collettivo, oggettivo e affettivo, strutturato e dinamico. L’approccio si ispira a un modello di memoria distribuita (Zelizer 2008), in cui la narrazione sociale dell’evento pandemico si costruisce attraverso una molteplicità di voci – istituzionali, mediatiche, intime – e in cui l’AI aiuta a renderle leggibili, connettibili e analizzabili in modo sistemico.