Ci piace credere che ogni visita a Google sia una ricerca di conoscenza o, almeno, di informazioni utili. Certo, ma è anche un atto di narcisismo.
Ogni volta che recuperiamo i risultati della ricerca, estraiamo un mirror virtuale che riflette chi siamo nel mondo Web. È ciò che Eli Pariser ha giustamente descritto come la "bolla del filtro" nel suo libro del 2011, La bolla del filtro: cosa ti nasconde Internet .
Pariser espose il pensiero dietro la personalizzazione algoritmica. Tracciando meticolosamente ogni nostro clic, Google - e ora Facebook e sempre più altri siti Web - possono, in base al comportamento passato, fare delle ipotesi abbastanza buone su ciò che vogliamo sapere. Ciò significa che due persone che eseguono esattamente la stessa ricerca possono ottenere risultati molto diversi.
Siamo alimentati da ciò che sembriamo desiderare e poiché è più probabile che facciano clic su elementi all'interno della nostra zona di comfort, compresi gli annunci, Google e altri, sono motivati a continuare ad affinare il loro targeting. Di conseguenza, le bolle in cui viviamo si stanno riducendo.
C'è un prezzo per tutta questa precisione, come ha sottolineato Pariser in un'intervista con Maria Popova di Brain Pickings:
"La personalizzazione è una sorta di privacy capovolta: non è il problema di controllare ciò che il mondo sa di te, è il problema di ciò che vedi del mondo."
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Quindi siamo intrappolati in un labirinto di nostra creazione, giusto?
Non necessariamente, grazie a un team di scienziati che affermano di aver escogitato un modo per sfuggire ai vincoli degli algoritmi. Come riportato di recente dalla MIT Technology Review, Eduardo Graells-Garrido presso l'Universitat Pompeu Fabra di Barcellona e Mounia Lalmas e Daniel Quercia di Yahoo Labs hanno sviluppato quello che chiamano "motore di raccomandazioni", progettato per esporre le persone a visioni opposte.
Una chiave, affermano i ricercatori, è che queste opinioni provengono da persone con cui condividiamo altri interessi. Ciò sembra renderci più ricettivi alle opinioni che altrimenti rifiuteremmo come follia. L'altro è presentare visioni opposte in modo visivo che le faccia sentire meno estranee.
A tal fine, gli scienziati hanno utilizzato il modello di una nuvola di parole, che ha consentito ai partecipanti allo studio sia di vedere quali argomenti tendevano a twittare più spesso, sia di avere accesso, in modo visivamente accattivante, ai contenuti di altri i cui le nuvole di parole citavano molti degli stessi argomenti.
E se alcuni di questi contenuti riflettessero una visione politica molto diversa? La gente lo respingerebbe istintivamente?
Per mettere alla prova la loro teoria, i ricercatori hanno collegato persone su lati opposti di un problema che evoca sentimenti profondamente personali: l'aborto. Si sono concentrati su migliaia di utenti Twitter attivi in Cile che avevano incluso hashtag come #prolife e #prochoice nei loro tweet, creando loro word cloud in base ai termini che usavano più frequentemente.
Quindi, hanno fornito ai partecipanti allo studio tweet di persone che avevano molti degli stessi termini nelle loro nuvole di parole, ma che avevano anche la visione opposta sull'aborto. I ricercatori hanno scoperto che poiché le persone sembravano sentirsi in contatto con coloro che avevano nuvole di parole simili, erano più interessate ai loro commenti. E ciò tendeva a esporli a una gamma di opinioni e idee molto più ampia di quanto avrebbero altrimenti sperimentato.
In breve, i ricercatori hanno usato ciò che le persone avevano in comune per renderle più aperte alla discussione sui modi in cui differivano. Avevano concluso il loro documento, avevano trovato "un modo indiretto per collegare persone diverse".
Quindi, c'è ancora speranza.
Follia per il metodo
Ecco altri recenti sviluppi nel mondo a volte bizzarro degli algoritmi.
- Niente come i "cordiali saluti personali" automatizzati: questo era probabilmente inevitabile. Google ha appena ricevuto un brevetto per un software che manterrà una traccia così stretta del tuo comportamento sui social media che sarà in grado di fornirti una scelta di possibili reazioni a qualsiasi commento o domanda ti giunga su Facebook o Twitter. Se, ad esempio, un amico ottiene un nuovo lavoro, il software suggerirebbe una risposta, presumibilmente qualcosa come "Congratulazioni". Esatto, non dovresti sprecare alcun potere del tuo cervello. L'algoritmo lo farà per te.
- Telefonalo: i ricercatori dell'Università di Helsinki hanno sviluppato algoritmi per determinare come le persone si muovono - camminando, guidando o prendendo l'autobus o la metropolitana - monitorando i segnali dell'accelerometro dei loro telefoni cellulari. Ciò consente loro di analizzare la frequenza dei loro arresti e partenze. I ricercatori affermano che potrebbe essere un potente strumento per aiutare i pianificatori a capire come le persone si muovono nelle loro città.
- Tutte le notizie che si adattano: Facebook ha modificato i suoi algoritmi di "feed di notizie" in modo che le notizie più reali inizieranno a comparire lì. L'idea è quella di dare maggiore visibilità ai collegamenti agli articoli delle organizzazioni di notizie sui feed di Facebook, il che contribuirà a rendere il gigante dei social media più rilevante per ciò che sta accadendo nel mondo oltre ai compleanni degli amici. La speculazione è che questo è uno sforzo di Facebook per sfidare il dominio di Twitter nel generare buzz intorno agli eventi attuali.
- Che cosa ha da dire sui Chicago Cubs ?: Un informatico israeliano ha creato un algoritmo in grado di analizzare enormi volumi di dati elettronici su eventi passati da fonti diverse come l'archivio del New York Times su feed di Twitter e prevedere cosa potrebbe accadere nel futuro. In particolare, la scienziata, di nome Kira Radinsky, ha usato il suo sistema per prevedere la prima epidemia di colera a Cuba in molti decenni e le proteste che hanno portato alla primavera araba.
Bonus video: ecco il discorso su TED che ha reso celebre Eli Pariser e il suo concetto di bolla filtro.
Bonus bonus video: al giorno d'oggi ci sono algoritmi per tutto e, per credere a Sheldon, di "The" Big Bang Theory ", che include fare amicizia.
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