Come ragionano gli algoritmi

In che modo accediamo alle informazioni sul web? Che tipo di informazioni sono? I risultati delle nostre ricerche sono uguali per tutti?
Se facessimo un piccolo esperimento e cercassimo tutti la stessa parola chiave – ad esempio “Donald Trump”- apparirebbe subito chiaro che i risultati non sono uguali per tutti. Per quale motivo?

È ormai risaputo – o forse non abbastanza – che per orientare le nostre navigazioni sul web e aiutarci ad ottenere risultati migliori, “perfetti” per noi, intervengono degli algoritmi che “memorizzano” i nostri comportamenti digitali e nel minor tempo possibile cercano di ottimizzare i risultati.
Che svolta! Quanta fatica in meno dobbiamo fare per avere proprio i risultati che cerchiamo! È tutto automatizzato e in alcuni casi non serve neanche che mi sforzi a ricercare qualcosa, l’informazione arriva da sé e si manifesta, come per magia, direttamente sul display del mio smartphone.
Ma cosa sono questi algoritmi? Come funzionano? Quali sono i dati che memorizzano?
Dominique Cardon in “Che cosa sognano gli algoritmi”, spiega che esistono quattro famiglie di calcolo digitale e di conseguenza quattro modi per classificare l’informazione digitale. Queste famiglie si distinguono in base alla posizione che il calcolatore occupa rispetto al mondo che vuole descrivere. Ci sono quindi dei calcolatori che possono misurare i comportamenti degli utenti mettendosi figurativamente accanto, al disopra, dentro o al disotto del web.

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Il sistema di misura che si pone accanto al web misura l’audience, la popolarità di un determinato sito; ciò che gli viene richiesto è di contare i clic degli utenti. Per evitare di contare più volte lo stesso visitatore, viene assunta la nozione di “visitatore unico” – registrando l’indirizzo IP del computer – e il voto simula un sistema “democratico”: ad ogni utente che clicca corrisponde un solo ed unico voto.

Il calcolatore posizionato al disopra del web – che c’è ma rimane nascosto per non influenzare i comportamenti degli utenti e per evitare che il calcolatore stesso venga aggirato o falsificato – è quello che registra i link ipertestuali che vengono scambiati nella rete. L’algoritmo “ragiona” in questo modo: se un sito “riceve” un link da un altro sito, ossia viene citato all’interno del primo, vuol dire che viene preso in considerazione e che quindi gli viene riconosciuta una certa autorevolezza. In base, quindi, al numero di link ipertestuali “ricevuti”, alcuni siti si troveranno in una posizione più alta in classifica poiché considerati più autorevoli. Non importa se il sito viene citato perché gli viene riconosciuto qualche merito oppure per screditarlo; ciò che conta è il fatto stesso di aver ritenuto necessario citarlo come riferimento, esempio, fonte: un ranking quantitativo, non qualitativo.

Un altro tipo di calcolatore è quello all’interno del web che misura la reputazione facendo degli utenti stessi dei calcolatori. Possiamo prendere come riferimento e simbolo di questa misurazione il “like” di Facebook, ma indicatori di questo tipo, oltre ad essere utilizzati dai social network – tra cui Twitter, Instagram ecc. – vengono usati anche da altre piattaforme, come ad esempio TripAdvisor, che attraverso il sistema di “recensioni e commenti”, offre agli utenti uno strumento per valutare la reputazione di Hotel, ristoranti ecc., creando così un’opinione collettiva su determinati servizi. Lasciare che siano gli utenti stessi a valutare la qualità sembrerebbe un’ottima soluzione per eliminare quell’asimmetria di informazione che spesso si crea tra venditore e compratore; in realtà i feedback degli utenti non sempre sono oggettivi, ed è quindi necessario che ad essere valutata non sia solo la reputazione del prodotto, dell’Hotel, ma anche la reputazione di chi commenta, così da poter avere votazioni più equilibrate e affidabili.

Il quarto tipo di calcolatore è quello che si trova al disotto del web, perché cerca di registrare il più discretamente possibile le tracce rilasciate dagli utenti. Questi tipi di algoritmi ambiscono ad orientare i comportamenti degli utenti, a farli agire in un modo piuttosto che un altro. Vengono definiti predittivi: “imparano” a confrontare i profili di utenti che hanno effettuato una stessa azioni, e sulla base di un calcolo delle probabilità ipotizzano che un utente potrebbe fare una scelta piuttosto che un’altra, dal momento che utenti a lui somiglianti, l’hanno già fatta. Si tratta di sistemi di raccomandazione usati per esempio da piattaforme come Amazon o Netflix: non è magia! Quando ci accingiamo ad acquistare o fare una lista dei preferiti, avendo questi sistemi memorizzato le tracce rilasciate in passato dagli altri utenti, ci indicano cos’altro potrebbe interessarci. Amazon ad esempio, mentre consultiamo il catalogo, ci propone tutti i possibili accoppiamenti che potremmo fare: “chi ha acquistato questo ha acquistato anche quest’altro”!

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Inizialmente questi calcolatori si sono sviluppati uno dopo l’altro, per cui alcuni siti ne utilizzavano solo una tipologia. Attualmente, invece, questi coabitano e si mescolano nelle piattaforme del web, quindi i risultati che otteniamo dalle ricerche potrebbero essere stati influenzati da più tipologie di calcolo.
Ciò che rimane invariato è lo scopo per il quale il più delle volte agiscono: servono infatti per monitorare i nostri comportamenti digitali, con lo scopo di “semplificarci” la navigazione sul web. Accumulando sempre più dati su di noi sanno esattamente quali sono i nostri gusti e le nostre preferenze, ed è proprio in base a queste che filtrano il marasma di informazioni, per farci arrivare solo quelle che – secondo l’idea che si sono fatti di noi – ci potrebbero soddisfare davvero. Più dati hanno di noi e più il filtro e la personalizzazione dei risultati si perfezionano.
Non solo semplificano, ma corrompono anche la nostra navigazione, poiché continuando a riproporci solo cose fatte su misura per noi, ci tolgono la possibilità di accrescere le nostre conoscenze, precludendoci tutti quei risultati che secondo l’algoritmo non sono adatti a noi.

Una sorta di Truman Show – o anche detta, bolla digitale – che intrappola l’utente.

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