IL LATO OSCURO DEGLI ALGORITMI DI RANKING SUI SOCIAL MEDIA

IL LATO OSCURO DEGLI ALGORITMI DI RANKING SUI SOCIAL MEDIA

Gli algoritmi dei social media, come quelli utilizzati da Twitter, personalizzano i contenuti per gli utenti con l’obiettivo di aumentare l’engagement. Tuttavia, uno studio recente ha rivelato che questi algoritmi amplificano spesso contenuti divisivi e negativi, fallendo nel soddisfare le vere preferenze degli utenti.

L'Esperimento

Un team di ricercatori ha condotto un esperimento su Twitter per comprendere l’effetto dell’algoritmo di ranking basato sull’engagement. Hanno reclutato 806 utenti attivi di Twitter e hanno raccolto i primi 10 tweet che l’algoritmo avrebbe mostrato loro, confrontandoli con i primi 10 tweet che avrebbero visto in un ordine cronologico inverso (ovvero, i più recenti).

Gli utenti hanno valutato questi tweet in termini di contenuto politico, emotivo e di preferenze personali. Lo studio è stato condotto in quattro fasi tra febbraio 11 e 27, 2023, permettendo agli utenti di partecipare più volte.

Risultati Principali
  1. **Contenuti Politici e Emotivi**:
  •   L’algoritmo di Twitter ha amplificato i tweet con toni più partigiani e ostili verso i gruppi politici avversari.
  • Questi tweet hanno portato gli utenti a sentirsi peggio riguardo ai loro avversari politici e meglio riguardo al proprio gruppo.
  1. **Emozioni Amplificate**:
  •   L’algoritmo ha promosso tweet che esprimevano emozioni negative come rabbia, tristezza e ansia.
  • Gli utenti hanno provato più rabbia e ansia leggendo questi tweet rispetto a quelli in ordine cronologico.
  1. **Preferenze degli Utenti**:
  •   Sorprendentemente, gli utenti non hanno mostrato una preferenza significativa per i tweet selezionati dall’algoritmo rispetto a quelli cronologici.
  • I tweet politici selezionati dall’algoritmo sono stati valutati meno favorevolmente dagli utenti.
Un'Alternativa Basata sulle Preferenze Dichiarate

Il team ha esplorato una soluzione alternativa, simulando un algoritmo che selezionasse i tweet basandosi sulle preferenze dichiarate degli utenti. Questo approccio ha ridotto significativamente la presenza di contenuti arrabbiati, partigiani e ostili. Tuttavia, ha anche portato a una minore esposizione degli utenti ai tweet del gruppo politico avversario, potenzialmente rafforzando le “bolle di filtro” dove gli utenti vedono solo opinioni simili alle proprie.

Conclusioni

Lo studio evidenzia che gli algoritmi di ranking basati sull’engagement possono amplificare contenuti divisivi e negativi, non riuscendo a soddisfare le vere preferenze degli utenti, specialmente riguardo ai contenuti politici. Esiste la possibilità di sviluppare algoritmi che bilancino meglio l’engagement, le preferenze dichiarate dagli utenti e gli effetti sociopolitici, riducendo la polarizzazione e migliorando l’esperienza complessiva sui social media.

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