Correggere la polarizzazione: Iniziare a scorrere Stoned.

L'ascesa di Facebook (nato nel 2004) e di Twitter (nato nel 2006), insieme al contemporaneo aumento della polarizzazione, è stato un tema molto sentito negli ultimi anni. Alla base della discussione sembra esserci sempre la ricerca di un equilibrio tra profitto e polarizzazione.

Le soluzioni per risolvere la polarizzazione sono state proposte da molti: attivisti, esperti, gruppi di interesse e rappresentanti del governo, apportando cambiamenti nel campo della regolamentazione, della trasparenza e dell'educazione.

Ma la vera soluzione è semplice: iniziare a scorrere da sballati.

L'ipotesi della polarizzazione sui social media

L'ipotesi generale di molti di questi articoli di ricerca sui social media e la polarizzazione si concentra di solito sul fatto che l'obiettivo principale di queste aziende è fare soldi per i loro azionisti:

Le motivazioni di profitto delle aziende di social media per aumentare il coinvolgimento e il tempo trascorso dagli utenti sulle loro piattaforme, insieme all'ottimizzazione degli algoritmi per dare priorità e promuovere i contenuti che generano il maggior coinvolgimento, portano al rafforzamento e alla proliferazione di punti di vista polarizzati sui social media, con il risultato di una società più polarizzata.

Ma cosa sono esattamente gli algoritmi? Quali sono i principi fondamentali alla base di un algoritmo e come fa l'algoritmo di Facebook a fare soldi e, apparentemente, ad alimentare l'odio online?

Cosa sono gli algoritmi?

Un algoritmo segue un insieme di istruzioni o passi per risolvere un problema o svolgere un compito. Vari campi, tra cui la biologia, la medicina e la finanza, utilizzano gli algoritmi. In biologia, i ricercatori usano gli algoritmi per analizzare i dati genetici e comprendere le funzioni dei diversi geni. In medicina, i medici usano gli algoritmi per analizzare le immagini mediche e aiutare nelle diagnosi. I professionisti del settore finanziario utilizzano gli algoritmi per compiti quali la modellazione finanziaria e la gestione del rischio. Alcuni esempi di algoritmi specifici in questi campi sono gli algoritmi ad albero decisionale per la diagnosi medica, gli algoritmi per l'allineamento delle sequenze geniche nella ricerca genetica e gli algoritmi per l'ottimizzazione del portafoglio nella finanza.

Quali tipi di algoritmi esistono?

Esistono diversi tipi di algoritmi e questo è un elenco di alcuni degli algoritmi più popolari in uso oggi:

1. Algoritmi di ricerca: Questi algoritmi trovano elementi specifici in un grande insieme di dati, come la ricerca di una parola specifica in un documento o la ricerca di un articolo specifico in un database di e-commerce. Gli esempi includono la ricerca lineare e la ricerca binaria.
2. Algoritmi di ordinamento: Questi algoritmi organizzano i dati in un ordine specifico, come l'ordine alfabetico o numerico. Ne sono un esempio il bubble sort, l'insertion sort e il quicksort.
3. Algoritmi di apprendimento automatico: Questi algoritmi addestrano i sistemi informatici ad apprendere dai dati e a fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati. Ne sono un esempio la regressione lineare, gli alberi decisionali e le reti neurali.
4. Algoritmi grafici: Questi algoritmi elaborano dati rappresentati sotto forma di grafo. Tra gli esempi vi sono gli algoritmi per trovare il percorso più breve tra due punti di un grafo e gli algoritmi per trovare l'albero minimo di un grafo.
5. Algoritmi randomizzati: Questi algoritmi utilizzano numeri casuali come parte essenziale della logica per risolvere un problema o portare a termine un compito; vengono utilizzati quando non è possibile trovare un algoritmo deterministico o quando si preferisce un approccio probabilistico. Ne sono un esempio i metodi Monte Carlo e il quicksort randomizzato.
6. Algoritmi di approssimazione: Questi algoritmi trovano soluzioni approssimate di problemi di ottimizzazione, quando trovare la soluzione esatta è impossibile o poco pratico. Sono spesso utilizzati in campi come la ricerca operativa, l'informatica e l'ingegneria. Ne sono un esempio gli algoritmi greedy e l'annealing simulato.

Esistono molti altri tipi di algoritmi, come gli algoritmi di crittografia, gli algoritmi di compressione e gli algoritmi di crittografia.

Come le piattaforme di social media utilizzano questi algoritmi?

È importante notare che le piattaforme di social media possono utilizzare una combinazione di questi algoritmi per un approccio più efficace. Inoltre, l'efficacia di ciascun algoritmo dipende dal contesto specifico e dal modo in cui viene implementato. Le aziende di social media aggiornano e migliorano regolarmente questi algoritmi per migliorare le prestazioni e l'esperienza degli utenti.

Questi algoritmi aiutano una piattaforma con:

1. Raccomandazione di contenuti: Gli algoritmi raccomandano contenuti agli utenti in base ai loro interessi e al loro comportamento sulla piattaforma. Ciò può includere i post degli amici e delle pagine seguite, nonché i post che l'algoritmo ritiene possano essere interessanti per l'utente.
2. Curatela del feed di notizie: Gli algoritmi determinano l'ordine di apparizione dei post nel feed di notizie di un utente. L'algoritmo tiene conto di fattori quali la rilevanza del post, le interazioni passate dell'utente con contenuti simili e l'ora in cui il post è stato pubblicato.
3. Ricerca: Gli algoritmi aiutano gli utenti a trovare i contenuti sulla piattaforma classificando i risultati della ricerca in base alla rilevanza.
4. Tendenze: Gli algoritmi identificano in tempo reale gli argomenti e le tendenze più popolari sulla piattaforma e li evidenziano agli utenti.
5. Targeting degli annunci: Gli algoritmi abbinano gli annunci agli utenti in base ai loro interessi e al loro comportamento sulla piattaforma.
6. Filtraggio dei contenuti: Gli algoritmi filtrano i contenuti che vanno contro le linee guida della comunità della piattaforma, ad esempio i discorsi di odio, le molestie e la disinformazione.
7. Moderazione: Gli algoritmi segnalano, segnalano e rimuovono i contenuti contrari alle linee guida della comunità.
8. Personalizzazione: Gli algoritmi personalizzano l'esperienza degli utenti sulla piattaforma, che può essere mirata a specifici dati demografici, interessi o comportamenti.

Memes

Passiamo alla parte più divertente: i meme, un luogo in cui gli algoritmi possono davvero fare la loro magia.

Cosa sono i memi?

Richard Dawkins, nel suo libro del 1976 "Il gene egoistaIl termine "meme" è stato coniato per descrivere elementi culturali che si diffondono rapidamente via Internet, spesso sotto forma di immagini o video con testo o didascalie. Possono essere di natura comica e fare riferimento a film, programmi televisivi e altri memi di Internet. Creati e condivisi letteralmente da chiunque, i meme sono una forma di satira e commento sociale. Mettono in contatto le persone attraverso la comprensione condivisa e l'umorismo e sono una parte importante della cultura di Internet.

I meme più popolari

Alcuni dei più popolari sono:

1. "Harambe" (2016) - un gorilla che è stato ucciso allo zoo di Cincinnati dopo che un bambino è caduto nel suo recinto. I meme riportano spesso il nome di Harambe come modo per esprimere sentimenti di nostalgia o di perdita.
2. "Doge" (2013) - un cane Shiba Inu con didascalie scritte in un inglese stentato e con font Comic Sans. Il meme presenta spesso frasi come "such wow" e "very [aggettivo]".
3. "Ragazzo distratto" (2017) - una foto stock di un uomo che guarda un'altra donna mentre la sua ragazza osserva con disapprovazione. Le persone usano questo meme per commentare questioni di infedeltà o tradimento.
4. "Expanding Brain" (2016) - un'immagine di un cervello che cresce di dimensioni con varie didascalie che descrivono livelli crescenti di intelligenza.
5. "Mocking SpongeBob" (2017) - un'immagine di SpongeBob SquarePants della serie animata "SpongeBob SquarePants" con un testo scritto in tono canzonatorio.
6. "Pepe la rana" (2005) - un meme su Internet diventato popolare su 4chan e altre piattaforme online. Il meme consiste tipicamente in un'immagine di Pepe e in una didascalia scritta in un inglese stentato.
7. "Dank Memes" (2015) - i meme considerati particolarmente divertenti o intelligenti vengono definiti "Dank Memes".
8. "Moth Meme" (2018) - L'immagine di una falena che vola verso una lampada descrive qualcuno attratto da qualcosa, spesso in modo umoristico o ironico.
9. "Baby Yoda" (2019) - Un personaggio della serie Disney+ "The Mandalorian" è diventato rapidamente popolare e ampiamente utilizzato nei meme.
10. "Arthur Fist" (2018) - Un'immagine del personaggio Arthur dello show per bambini "Arthur" che stringe un pugno, tipicamente usato per esprimere determinazione o rabbia.

Il meme giusto per voi

Per proporre i meme giusti, le piattaforme di social media utilizzano algoritmi che lavorano con alberi decisionali. Come abbiamo letto in precedenza, un algoritmo ad albero decisionale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico.

Utilizza una serie di variabili di input per analizzare una serie di dati relativi alle preferenze dell'utente, alla sua cronologia di navigazione e ad altri fattori rilevanti, per fare una previsione su quale meme lo coinvolgerà.

L'algoritmo crea una struttura ad albero di decisioni e risultati, in cui ogni nodo interno testa una variabile di input, ogni ramo rappresenta il risultato del test e ogni nodo foglia rappresenta un risultato o una classe prevista. L'algoritmo parte dal nodo radice e percorre l'albero prendendo decisioni basate sulle variabili di input, fino a raggiungere un nodo foglia che rappresenta la previsione finale.

La decisione dell'algoritmo si basa su fattori quali l'età, la posizione, la cronologia di navigazione e il fatto che l'utente abbia mostrato interesse per un determinato tipo di meme (ad esempio meme politici, meme di gatti, ecc.). L'algoritmo prende poi ulteriori decisioni in base a caratteristiche specifiche dei meme, come la lunghezza, il tono o le parole chiave.

Gli algoritmi ad albero decisionale sono spesso abbinati ad altre tecniche di apprendimento automatico per migliorarne l'accuratezza e la robustezza. Ciò li rende strumenti potenti per prendere decisioni basate su insiemi di dati complessi e per prevedere i risultati con elevata precisione.

Come si risolve la polarizzazione con lo scrolling?

Come funziona? Beh, naturalmente, l'essere fatti, come sapete, vi rende più inclini a prendere le risate (e a sminuirvi?). Questa non è una novità, MA... I meme che vedo quando sono fatto differiscono da quelli che vedo da sobrio.

Il mio stesso esperimento ha dimostrato che lo scrolling da sballato porta a più risate, rispetto allo scrolling da sobrio.

Ho visualizzato i miei risultati in un albero decisionale, come quello utilizzato dagli algoritmi.

Peggy è fidanzata?

Visualizzato, l'albero decisionale di base che l'algoritmo utilizza per decidere cosa mostrarmi, si presenta così:

Se non mi impegno con il contenuto, l'algoritmo continua a propormi contenuti sempre più estremi finché non registra un'interazione.

Questo contenuto "più estremo" dipende dal profilo che una piattaforma ha di voi. Il mio profilo sarebbe più o meno così:

Blogger millenial di 20 anni con un dottorato di ricerca che cerca di comprare una casa senza riuscirci e sfoga la sua rabbia e frustrazione con post passivi e aggressivi sui social media e apprezzando certi tipi di meme.

Ora, questo profilo si basa su tutte le interazioni e le informazioni che ho fornito su quella piattaforma di social media.

Utilizzando questo profilo, posso riempire ulteriormente il mio albero decisionale con alcune categorie che l'algoritmo utilizza per decidere in quale punto dell'albero decisionale deve servirmi quale contenuto per aumentare le possibilità di coinvolgimento.

Lo stesso albero decisionale può essere realizzato con diversi tipi di memi:

Naturalmente, gli algoritmi utilizzati dalle piattaforme di social media mescolano tutti gli argomenti insieme per cercare di coinvolgere l'utente: Vedrò passare meme e argomenti sul mercato immobiliare fino a quando non inizierò a impegnarmi, e a quel punto l'algoritmo mi proporrà altri contenuti dello stesso tipo. Ma più si approfondisce l'albero decisionale, meno contenuti sono disponibili. Ci sono centinaia di migliaia di meme universalmente divertenti e non altrettanti meme politici stratificati, quindi l'algoritmo mi mostra comunque alcuni argomenti incendiari (legati ai boomer) sul mercato immobiliare con i quali pensa che io possa impegnarmi.

Non preoccupatevi, siate felici

Ora, come avrete capito, lo scrolling stoned mi ha fatto apprezzare molto di più i semplici meme e, dato che ce ne sono molti, l'algoritmo ha continuato a servirmene sempre di più e non avevo mai avuto questi scoppi di risate scorrendo la mia timeline da quando sono sui social media. Lo scorrimento mi ha fatto pensare: questi algoritmi sono sempre più divertenti, adoro i social media!

Ma la verità è che essere più contenuti e ridere di cose più semplici e innocenti fa in modo che l'algoritmo fornisca contenuti più morbidi e più giganteschi e impedisce di finire nella tana del coniglio che è la polarizzazione online.

La prossima volta che scorrerete la pagina, vi piacerà qualche meme stupido che al momento non trovate divertente, perché una gemma potrebbe essere in attesa proprio dietro l'angolo!