Ogni giorno scorriamo centinaia di contenuti sui social network: video, fotografie, storie, post, pubblicità e suggerimenti di nuovi profili da seguire. Ma quanto di quello che vediamo è realmente casuale?
Dietro il feed di Instagram, TikTok, Facebook e delle altre piattaforme digitali operano sistemi complessi che selezionano e ordinano continuamente i contenuti. Questi meccanismi analizzano le nostre azioni, imparano dalle nostre preferenze e cercano di prevedere ciò che potrebbe catturare maggiormente la nostra attenzione.
Il risultato è un’esperienza digitale personalizzata: ogni persona visualizza un insieme di contenuti diverso, costruito sulla base delle proprie interazioni e dei propri interessi.
Cosa sono gli algoritmi dei social network?
In termini semplici, un algoritmo è un insieme di istruzioni che permette a un sistema di elaborare informazioni e arrivare a un determinato risultato.
Nel mondo dei social network, questi sistemi devono affrontare un problema enorme: ogni secondo vengono pubblicati quantità gigantesche di contenuti. Sarebbe impossibile mostrare tutto ciò che viene prodotto, quindi la piattaforma deve stabilire quali post, video o immagini hanno maggiori probabilità di interessare una determinata persona.
Non esiste necessariamente un unico meccanismo che controlla tutto ciò che appare sullo schermo. Le piattaforme utilizzano diversi sistemi di classificazione e raccomandazione, spesso basati sull’intelligenza artificiale e sul machine learning.
Feed, Stories, Reels, video consigliati e risultati di ricerca possono quindi essere regolati da sistemi differenti. Il risultato è un ambiente altamente personalizzato: due persone possono aprire la stessa applicazione nello stesso momento e ricevere suggerimenti completamente diversi.
Come viene personalizzato il feed?
Per decidere quali contenuti mostrare, i sistemi di raccomandazione prendono in considerazione numerosi segnali.
Uno dei più importanti è rappresentato dalle interazioni. Un “Mi piace”, un commento, una condivisione, un salvataggio o un nuovo follow possono indicare alla piattaforma che un determinato argomento interessa all’utente, ma anche il comportamento apparentemente passivo può fornire informazioni.
Se guardiamo un video fino alla fine, lo riguardiamo, ci fermiamo per diversi secondi oppure scorriamo immediatamente oltre, stiamo producendo segnali differenti. La piattaforma può utilizzare queste informazioni per modificare le successive raccomandazioni.
Il feed, quindi, non è semplicemente una lista di contenuti pubblicati dalle persone che seguiamo, ma è una selezione dinamica costruita sulla base di ciò che il sistema prevede possa essere più rilevante per noi.
Quali informazioni utilizzano i sistemi di raccomandazione?
Per costruire queste previsioni, le piattaforme possono prendere in considerazione diverse categorie di informazioni.
Tra i segnali più importanti troviamo:
- le interazioni con post e video;
- gli account seguiti;
- i contenuti salvati e condivisi;
- il tempo trascorso davanti a un video;
- le ricerche effettuate;
- gli hashtag e gli argomenti consultati;
- le preferenze espresse direttamente;
- alcune informazioni relative alla lingua e al contesto di utilizzo;
- le caratteristiche dei contenuti con cui interagiamo.
Questi dati permettono di costruire una sorta di profilo degli interessi dell’utente.
Questo non significa che la piattaforma sappia esattamente cosa vogliamo vedere. Il sistema formula piuttosto delle previsioni, che vengono continuamente aggiornate quando compiamo nuove azioni.
Se per alcuni giorni guardiamo numerosi contenuti dedicati alla fotografia, per esempio, potremmo iniziare a ricevere più video e post relativi a macchine fotografiche, tecniche di scatto, fotografi e viaggi. Un interesse temporaneo può quindi modificare rapidamente l’ambiente digitale che ci circonda.
Instagram e la personalizzazione dei contenuti
Instagram rappresenta uno degli esempi più evidenti di questa personalizzazione.
La piattaforma non utilizza necessariamente lo stesso sistema per ogni sua sezione. Il modo in cui vengono selezionati i contenuti del Feed può essere diverso da quello utilizzato per Reels, Stories o per la sezione Esplora. In generale, il sistema cerca di prevedere quali contenuti potrebbero interessare maggiormente una determinata persona sulla base delle sue attività precedenti e questo spiega perché due utenti che utilizzano Instagram nello stesso momento possano avere esperienze completamente differenti.
Una persona interessata all’arte contemporanea potrebbe incontrare continuamente mostre, artisti e opere, mentre un altro utente potrebbe vedere soprattutto contenuti legati alla moda, allo sport o alla cucina; la piattaforma costruisce così una sorta di ambiente informativo individuale.
TikTok e il potere della pagina “Per te”
Un caso particolarmente interessante è quello di TikTok, dove la personalizzazione rappresenta uno degli elementi centrali dell’esperienza.
La pagina “Per te” propone infatti una sequenza di video che non dipende soltanto dagli account seguiti. Il sistema può utilizzare le interazioni dell’utente, il tempo di visualizzazione, i video saltati, gli hashtag, i suoni e altri segnali per stabilire quali contenuti suggerire. Questo meccanismo permette anche di scoprire contenuti pubblicati da creator che non conosciamo e che non abbiamo mai deciso di seguire ed è proprio questa capacità di proporre continuamente qualcosa di nuovo a rendere il feed particolarmente coinvolgente.
Ogni video diventa, allo stesso tempo, un contenuto da guardare e un nuovo dato che può contribuire a determinare ciò che verrà mostrato successivamente.
Perché i social network vogliono catturare la nostra attenzione?
La personalizzazione non è soltanto una questione tecnologica, ma è strettamente collegata al modello economico delle piattaforme.
I social network competono infatti per una risorsa particolarmente preziosa: il tempo degli utenti. Più a lungo una persona rimane all’interno di una piattaforma, maggiori sono le occasioni di mostrarle contenuti, pubblicità e altri servizi.
Da qui nasce il concetto di economia dell’attenzione, secondo cui in un ambiente digitale caratterizzato da un’enorme quantità di informazioni la vera risorsa scarsa è la capacità di concentrare e mantenere l’attenzione delle persone.
I sistemi di raccomandazione hanno quindi anche il compito di rendere l’esperienza interessante e coinvolgente, ma questo non significa che ogni contenuto proposto sia stato scelto esclusivamente per farci rimanere online il più a lungo possibile. Significa, però, che l’attenzione rappresenta una componente fondamentale dell’ecosistema digitale.
The Social Dilemma: il docufilm che racconta il lato nascosto dei social
Uscito nel 2020, The Social Dilemma è un docufilm che analizza l’impatto dei social network sulla società, mettendo al centro della narrazione il funzionamento delle piattaforme e il loro rapporto con gli utenti.
La produzione combina interviste a ex professionisti del settore tecnologico con una componente narrativa di fiction. Attraverso questa scelta, il film cerca di rendere comprensibili anche a un pubblico non specializzato alcuni dei meccanismi che normalmente rimangono invisibili. Uno degli elementi più interessanti del docufilm è proprio la rappresentazione dei sistemi algoritmici. Nella parte narrativa, il funzionamento della piattaforma viene rappresentato attraverso una sorta di “centro di controllo” che osserva il comportamento dell’utente, analizza le sue reazioni e cerca di prevedere quale contenuto potrebbe spingerlo a continuare a utilizzare il social.
La rappresentazione è volutamente semplificata e non deve essere considerata una descrizione tecnica letterale dei sistemi utilizzati dalle piattaforme. Il suo obiettivo principale è rendere evidente un concetto: dietro ciò che vediamo sullo schermo esiste un sistema che osserva le nostre azioni e utilizza quei segnali per personalizzare l’esperienza.
Tra i temi affrontati dal film c’è anche quello della filter bubble, ovvero la cosiddetta bolla informativa. Quando un sistema continua a proporre contenuti simili a quelli con cui interagiamo, possiamo finire per essere esposti soprattutto ad argomenti e opinioni coerenti con i nostri interessi. Il problema non riguarda soltanto ciò che compare nel nostro feed, ma anche ciò che rimane fuori.
Immaginiamo, per esempio, una persona che segua prevalentemente account dedicati a un determinato tema e interagisca quasi esclusivamente con contenuti che sostengono una posizione precisa. Le successive raccomandazioni potrebbero continuare a proporre materiali simili, creando un ambiente informativo sempre più omogeneo. Questo fenomeno viene spesso collegato alla polarizzazione, perché la personalizzazione può contribuire a ridurre l’esposizione a punti di vista differenti.
È importante, tuttavia, non attribuire agli algoritmi un potere assoluto. Il modo in cui le persone sviluppano opinioni e convinzioni dipende da moltissimi fattori: relazioni sociali, cultura, esperienze personali, media tradizionali e digitali.
Capire gli algoritmi per usare meglio i social
I sistemi che regolano i social network sono ormai una componente invisibile della nostra quotidianità. Selezionano contenuti, suggeriscono profili, organizzano il feed e cercano continuamente di prevedere cosa potrebbe interessarci.
Non possiamo sapere sempre perché un determinato video sia comparso proprio davanti ai nostri occhi. Possiamo però comprendere il principio generale: il feed che vediamo non è una fotografia neutrale di tutto ciò che esiste online, ma il risultato di una selezione personalizzata.
The Social Dilemma ha contribuito a portare questa riflessione al grande pubblico, mostrando quanto sia importante interrogarsi sul rapporto tra tecnologia, attenzione e comportamento. Conoscere il funzionamento dei sistemi di raccomandazione non significa necessariamente smettere di utilizzare i social network. Significa imparare a usarli con maggiore consapevolezza.
Perché dietro ogni scroll, ogni video suggerito e ogni contenuto che appare sul nostro schermo c’è una complessa combinazione di dati, previsioni e scelte tecnologiche. E comprendere ciò che avviene dietro quel semplice gesto quotidiano significa anche diventare utenti più consapevoli dell’ambiente digitale in cui viviamo.
