11:11 – #NeverWarren e le conseguenze impreviste di algoritmi imperfetti

rubrica 11:11 #NeverWarren

Iowa, Gennaio 2020. CNN ospita il settimo dibattito tra i candidati alle primarie del Partito Democratico Americano per l’elezione presidenziale del prossimo novembre.
Sul palco, oltre all’ex vicepresidente Joe Biden e l’emergente sindaco Pete Buttigieg, si trovano i senatori Elizabeth Warren e Bernie Sanders. Le loro agende sono le più progressiste tra tutti i candidati, spingendo le idee tra le più radicali in termini di sistema sanitario, politiche finanziarie o riforme fiscali.
Il dibattito è acceso e le campagne sempre più nel vivo ma tutto sommato si procede sulla falsariga delle settimane precedenti.
La mattina dopo però, qualcosa di nuovo comincia a crescere sui social. 

Nel corso dell’intera giornata di mercoledì, #NeverWarren scala la classifica dei trending topics – le tendenze del momento – su Twitter, tanto che Newsweek, TheHill e altri media ne danno notizia, finendo per riportare il quadro di uno scontro aperto tra le due fazioni più progressiste nella corsa alla Presidenza.

Solo poche ore prima, Sanders dichiarava il suo incondizionato sostegno a qualsiasi candidato democratico uscirà vincente dalle primarie, nel nome dell’unione delle forze per la rimozione dell’attuale presidente.
Possibile che lo scontro tra le frange prenda il sopravvento sulla visione comune?

Effettivamente no. In realtà #NeverWarren è emerso tra gli hashtag in evidenza proprio a causa di chi cercava di spegnerlo.

Tra i primi a notarlo è Ben Collins, giornalista NBC che evidenzia proprio come i tre tweet con engagement maggiore, quindi i tre tweet che hanno di fatto contribuito di più alla crescita di #NeverWarren nelle tendenze della giornata, volevano esprimere il messaggio contrario.
Basta leggerli per capire come l’intenzione degli autori fosse contrastarne la diffusione. I loro tweet avrebbero dovuto far scendere l’hashtag nella classifica, non portarlo alle prime posizioni.

Di fatto, in quelle ore, chiunque ha twittato #NeverWarren per cercare di difendere la candidata del Massachusetts dagli attacchi, o anche solo più semplicemente nel tentativo di placare il conflitto che vedeva montare di fronte ai propri occhi, non ha fatto altro che gettare benzina sul fuoco.

Il risultato è una realtà parallela in cui lo scontro tra le fazioni Biden-Warren si direbbe incendiario e ogni sforzo per cercare di spegnerlo non fa che alimentarlo. Un esempio classico di quello che gli esperti di disinformazione chiamano “Amplificazione Accidentale”.

Provando a ricapitolare quindi abbiamo:

  • Un algoritmo che promuove un hashtag a causa di messaggi che in realtà lo criticano;
  • Tre utenti – che di Twitter fanno uso professionale, non certo dei neofiti insomma – che utilizzano la piattaforma per passare un messaggio e finiscono per ottenere il risultato contrario alle loro intenzioni;
  • Un pubblico, che magari non ha neanche visto il dibattito della sera prima, che si forma l’idea che un forte sentimento anti-Warren stia emergendo.

Verrebbe quasi da chiedersi: qual è il valore aggiunto di un algoritmo che non sa distinguere tra un messaggio positivo o negativo? Che non sa leggere l’ironia o altre intenzioni di comunicazione? Che non sa differenziare l’impatto di un profilo autentico e quello di un bot?

Quanta può essere la credibilità delle classifiche che tale algoritmo produce?

L’hashtag oggi è parte integrante dell’esperienza di navigazione su tutti i principali social network ma è proprio su Twitter che nacque, il 23 Agosto 2007. Il suo obiettivo era “etichettare” idee e messaggi, rendendo più semplice la raccolta a fattore comune delle conversazioni in atto e la ricerca di determinate tematiche nella galassia dei vari tweet.
La classifica dei trending topics comparve nel 2010. Dieci anni dopo l’algoritmo alle sue spalle non sembra essere diventato molto più intelligente.

L’intelligenza che manca alla piattaforma è quindi per forza richiesta ai suoi utenti e qualche consiglio su come gestire queste situazioni può arrivare da chi, come Alex Stamos, nei social (Facebook) ci ha lavorato:

  1. Non usare l’hashtag stesso per criticare l’hashtag che si vuole criticare;
  2. Non rispondere o ingaggiare conversazioni con account che stanno promuovendo quell’hashtag;
  3. Non credere che ci sia qualche forma di rappresentatività tra la popolazione sui social e le rispettive proporzioni nella vita reale.

In fin dei conti quello che è successo è che un social network ha alimentato e inasprito un contrasto al di là delle sue proporzioni reali, ottenendo l’esatto contrario della promessa che tutte queste piattaforme in un modo o nell’altro fanno ai propri utenti – ovvero connetterci in modo più profondo.
L’ironia è evidente, peccato l’algoritmo di Twitter non possa capirla.

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