Ogni volta che piangiamo, ridiamo e ci arrabbiamo online rispondiamo ad un copione scritto per noi e qualcuno ci guadagna. Assuefatti e distratti, facciamo like, condividiamo, ripostiamo e poi passiamo al prossimo contenuto in soli 47 secondi (Mark 2023).[1]
Nell’economia dell’attenzione, vince chi ci cattura nella sua rete attentiva, così la programmazione algoritmica delle piattaforme social ha amplificato sempre di più le sue potenzialità di monetizzare le nostre emozioni, non senza implicazioni più ampie sulle nostre abitudini sociali (Davenport 2001; Zuboff 2019).
Ciò che oggi determina la visibilità di un contenuto online, non è più tanto la sua accuratezza o rilevanza, ma la sua capacità di generare interazioni – che siano commenti, condivisioni, tempo di permanenza, reazioni – e non c’è niente di più efficace che toccare le corde emotive di chi è sopraffatto cognitivamente. In tal senso, acquista molto più credito ciò che proviamo e come reagiamo rispetto a quello che pensiamo e il motivo è proprio il fatto che le emozioni attivanti generano uno stimolo (arousal) che deve essere sedato, aumentando la probabilità che una persona compia un’azione, anche semplice come commentare, condividere o reagire.
Indice degli argomenti
Economia dell’attenzione e design delle piattaforme
Questa attivazione di un comportamento utente (like, repost etc) viene programmata attraverso specifici meccanismi di design. Secondo il Behavior Model di BJ Fogg (2003), quando motivazione, abilità e prompt si presentano simultaneamente l’azione sarà facilmente generata. Le piattaforme digitali operano proprio su tutte e tre queste dimensioni: da un lato, promuovono contenuti emotivamente coinvolgenti, che aumentano la motivazione; dall’altro, riducono al minimo lo sforzo richiesto per l’azione; infine, introducono continui stimoli o inneschi, come notifiche e call to action, che inducono il comportamento. Quindi il design delle piattaforme non si limita a facilitare l’interazione, ma contribuisce attivamente a generarla. L’hook, il gancio, è più importante di qualunque altra cosa, perché in pochi secondi si decide se restare su quel contenuto o swippare (scrollare, andare avanti): guidati da piattaforme, progettate per interrompere continuamente l’attenzione, passiamo così dai gattini alla guerra come niente fosse e in tempi sempre più rapidi.
L’esposizione prolungata a molteplici flussi informativi, riduce infatti la nostra capacità di filtrare stimoli irrilevanti e mantenere un controllo cognitivo stabile, così resta ampio spazio di manovra a contenuti meno impegnativi, che innescano dinamiche di contagio psicologico. In tal senso, diversi studi evidenziano come ambienti caratterizzati da stimoli rapidi e altamente emotivi favoriscano forme di elaborazione cognitiva automatica e immediata, a scapito di processi riflessivi più lenti e articolati. Allo stesso tempo, l’esposizione continua a contenuti frammentati e orientati alla cattura dell’attenzione sembra incidere sulla capacità di concentrazione e sulla profondità dell’elaborazione cognitiva, contribuendo a una progressiva superficializzazione del pensiero (Carr, 2010).
Chiaramente gli algoritmi non sono progettati per valutare la qualità di un contenuto, ma sono perfettamente ottimizzati per prevedere quali contenuti genereranno più interazioni, per cui commenti, reazioni e condivisioni, diventano inevitabilmente indicatori di rilevanza, dal momento che più un contenuto genera un’emozione intensa, più è probabile che venga condiviso.
Sia chiaro, non serve persuadere nel merito del contenuto, tanto l’obiettivo non è più il messaggio ma la pura reazione: puoi essere in accordo o in disaccordo basta che ti porto ad interagire. Alla piattaforma è sufficiente la reazione per monetizzare, dal momento che i numeri che contano sono quelli che valutano il tempo di permanenza sul contenuto e le reazioni generate. “Vanity metrics”, che dicono il rumore attorno ad un post, ma nulla del suo valore effettivo. In questi casi l’aura di attendibilità della fonte è solo apparente ma, come ci insegna la psicologia di massa, l’apparenza è importante. Come sostiene Alter (2017), si crea una vera e propria gamification dell’identità sociale per cui notifiche e metriche numeriche (quanti follower, like e commenti) creano cicli di ricompensa che vanno ad amplificare il comportamento compulsivo in rete.
La rabbia come leva virale
Sappiamo, quindi, che contenuti più efficaci sono quelli che attivano emozioni ad alta intensità fisiologica, come rabbia, ansia o stupore (Berger e Milkman 2012).
Tra tutte la rabbia ha un posto d’onore, essendo un’emozione fortemente motivazionale: non si limita ad attivare uno stato interno, ma orienta effettivamente l’azione. L’utilizzo diffuso come esca (rage bait)[2] ha assunto dimensioni tali da generare un vero e proprio linguaggio digitale, formalizzato e generalizzato che ha il mero scopo di suscitare una reazione provocatoria (in gergo si parla di ragebattare qualcuno).
Sempre più spesso online vediamo uno schema che si ripete, ormai anche da non professionisti: vengono presentati ganci (hook) con evidenti violazioni di norme o valori condivisi, identificato un colpevole o un comportamento sbagliato ed etichettato negativamente chi resta indifferente. Chiaramente è uno script che prescinde dal contenuto effettivo: può essere una questione molto velleitaria o una socialmente rilevante, non importa, d’altronde ci attiva tanto l’ananas sulla pizza quanto le ingiustizie della guerra. A ripetersi è l’esca, con il solo obiettivo di generare attenzione e reazione.
Gli studi di Brady e colleghi, sul linguaggio moral-emotivo, mostrano che i contenuti che combinano giudizio morale ed emozione hanno una probabilità significativamente maggiore di diffondersi, rendendo particolarmente efficace questo tipo di comunicazione in contesti in cui vi è una contrazione dei tempi di reazione e un abbassamento progressivo della capacità critica e di approfondimento (Brady et al 2017). Praticamente ovunque online oggi.
Progettazione sociale dell’emozione
Si crea così un circuito di rinforzo, molto semplice, per cui un contenuto è progettato per provocare attivazione, preferibilmente indignazione, gli utenti reagiscono, l’algoritmo ne aumenta la visibilità valutandolo come performante e l’indignazione si diffonde ulteriormente.
Possiamo parlare di una vera e propria “ingegneria dell’appraisal”, dove intendiamo per appraisal la valutazione cognitiva che modella sia la risposta emotiva che la valutazione cognitiva a essa collegata. Cambiando la percezione di un evento, si possono orientare le reazioni e i comportamenti degli individui.
In questo flusso, le emozioni individuali, che solo apparentemente sono qualcosa di spontaneo e naturale, diventano dei fenomeni collettivi, frutto di un contagio emotivo progettato a monte.
Online la rabbia raramente resta una questione privata. Il rage bait spesso si trasforma in moral outrage, cioè un’indignazione morale pubblicamente espressa. In questo caso l’emozione diventa occasione per una presa di posizione identitaria. Non solo definisce pubblicamente la nostra posizione, ma sapere che altri la pensano come noi, ci rassicura andando ad arricchire i nostri bias di conferma (Crockett 2017).
Reagire pubblicamente a contenuti indignanti definisce l’identità sociale attraverso la difesa dei valori, rispondendo ad ataviche istanze psicosociali di appartenenza. In questo modo le emozioni collettive diventano uno strumento di rafforzamento della coesione del proprio gruppo (anche solo immaginato), attraverso la contrapposizione con un ideale gruppo esterno. La realtà si polarizza (bianco o nero) le sfumature diventano troppo complesse per essere elaborate velocemente. Questo processo si manifesta spesso attraverso narrazioni dicotomiche alte: noi contro loro, cittadini contro immigrati, popolo contro istituzioni, generazioni contro generazioni, ma sempre più spesso viene utilizzato anche su questioni del tutto banali, che garantiscono una facile attivazione con ganci del tipo: “hai sempre sbagliato a fare una certa cosa”, “ti hanno sempre mentito su quest’altra” et similia. La reazione online diventa segnale di appartenenza di gruppo.
La normalizzazione della semplificazione
Il problema è proprio nella normalizzazione di questi linguaggi semplificati, polarizzati e arrabbiati. L’abitudine a comportamenti reattivi si trascina nelle dinamiche comunicative sociali, rendendo perfettamente legittimo anteporre la reazione alla riflessione.
Non stupisce che questo tipo di comunicazione emotiva sia diventata centrale, ormai da diversi anni, anche nella politica attuale, utilizzando il termine nel suo più ampio significato etimologico di gestione della vita pubblica.
Diversi studi hanno evidenziato come i social media favoriscano uno stile comunicativo caratterizzato da messaggi semplici, fortemente personalizzati e polarizzanti e ne abbiamo chiarito, in precedenza, anche le principali dinamiche. Questo modello, spesso associato alla comunicazione dei leader populisti (ma non esclusivamente), privilegia narrazioni moralizzate e contrapposizioni identitarie rispetto a forme di argomentazione più complesse, che non trovano più spazio nel sovraccarico di contenuti prodotti: il bisogno di sintesi di quell’avaro cognitivo che è l’essere umano è ormai evidente (Ernst et al 2017). In questo modello il leader politico di turno si presenta come figura carismatica e anti-istituzionale, utilizza un linguaggio colloquiale e costruisce il conflitto politico in termini fortemente identitari: chiaramente il messaggio non punta tanto alla persuasione razionale quanto all’attivazione emotiva. Dal momento che – come abbiamo visto – i contenuti polarizzanti ed emotivi generano più interazioni e maggiore visibilità, l’effetto sarà mostrarsi efficaci nel generare engagement e mobilitazione emotiva del pubblico, quindi aumentare la viralità delle proprie esternazioni.
Non è un caso che molte campagne politiche utilizzino strutture comunicative molto simili a quelle dei contenuti virali di influencer e brand: frasi brevi, outgroup identificabile, moralizzazione del messaggio. Sia chiaro, la comunicazione di propaganda ha sempre avuto questa struttura, il punto è che oggi trova nella diffusione garantita dagli algoritmi il suo apogeo e nell’inconsapevolezza degli utenti rispetto alle dinamiche di ingaggio, nuovi e amplissimi pubblici. Un esempio è l’uso ormai consolidato di meme creati ad hoc e veicolati da improbabili target (giovani e giovanissimi) per trasformare comunicazioni apparentemente innocue in strumenti di propaganda.
Intelligenza artificiale, bias e attivazione emotiva
In questo ecosistema già caratterizzato da semplificazione, polarizzazione e attivazione emotiva, l’intelligenza artificiale introduce un ulteriore livello di preoccupazione. I modelli linguistici, infatti, tendono ad allinearsi alle posizioni dell’utente (sycophancy), rafforzando convinzioni ed emozioni preesistenti (Sharma 2023).
Addestrati attraverso feedback che premiano risposte percepite come utili o soddisfacenti, questi sistemi possono contribuire ad amplificare bias cognitivi, come il confirmation bias, e a consolidare dinamiche comunicative basate sulla compiacenza piuttosto che sul confronto critico. In questo senso, l’AI non si limita a mediare l’informazione, ma rischia di inserirsi nei circuiti di attivazione emotiva già propri delle piattaforme digitali, potenziandone negativamente gli impatti cognitivi. Saremo sempre meno in grado di intercettare gli scopi manipolatori e comprendere argomenti complessi.
Conclusioni
Assodato che l’ecosistema digitale contemporaneo tenda a privilegiare forme di comunicazione ad alta intensità emotiva, la vera domanda è quanto questa intensità ci stia rendendo incapaci di sostenere conversazioni più profonde, riducendo la nostra capacità di pensiero complesso. In questo scenario, il collasso del contesto, tipico del digitale, non rimane confinato alla dimensione online, ma tende a riflettersi anche nelle modalità di interazione e di costruzione del senso nella vita quotidiana.
Riconoscere che, nello spazio digitale, le emozioni non sono più soltanto reazioni spontanee agli eventi, ma il risultato di manipolazioni strutturate di ambienti comunicativi progettati per attivarle e monetizzarle, diviene il primo passo per sviluppare un approccio consapevole. Distinguere tra una risposta emotiva spontanea e una risposta indotta per generare attenzione costituisce, quindi, una competenza cruciale in un ecosistema sempre più influenzato da logiche algoritmiche e sistemi di intelligenza artificiale, che amplificando bias cognitivi e strutturali, contribuiscono a modellare progressivamente cultura e dinamiche sociali.
Bibliografia
Alter, A. (2017). Irresistible: The rise of addictive technology and the business of keeping us hooked. Penguin Press;
Berger, J., & Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49(2), 192–205.
Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(28), 7313–7318.
Carr, N. (2010). The shallows: What the Internet is doing to our brains. W. W. Norton & Company.
Crockett, M. J. (2017). Moral outrage in the digital age. Nature Human Behaviour, 1, 769–771.
Davenport, T. H., & Beck, J. C. (2001). The attention economy: Understanding the new currency of business. Harvard Business School Press.
Ernst, N., Engesser, S., Büchel, F., Blassnig, S., & Esser, F. (2017). Extreme parties and populism: An analysis of Facebook and Twitter across six countries. Information, Communication & Society, 20(9), 1347–1364.
Fogg, B. J. (2003). Persuasive technology: Using computers to change what we think and do. Morgan Kaufmann.
Mark, G. (2023). Attention span research / digital behavior studies (nota: da verificare la fonte precisa).
Walter, N., et al. (2018). Emotion and information diffusion in online environments (nota: riferimento da completare).
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism. PublicAffairs
