il commento

Social media ovvero il grande filtro digitale: la nuova pelle dopo le elezioni USA

Siamo di fronte a una svolta epocale: sino al recente passato, i social network hanno chiaramente rivendicato la scelta di favorire la più ampia condivisione delle informazioni nel modo più semplice possibile. Ora, dopo le elezioni Usa, non può più essere così e potrebbe configurarsi un nuovo ordine politico globale

Pubblicato il 11 Nov 2020

Angelo Alù

studioso di processi di innovazione tecnologica e digitale

Alessandro Longo

Direttore agendadigitale.eu

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
social

Le elezioni Usa l’hanno rivelato senza più ombra di dubbio. Nel giro di un decennio, i social network si sono trasformati dal ruolo (vero o apparente) di “agorà elettroniche”, in grado di agevolare la condivisione dei contenuti generati dagli utenti, alla funzione di media strutturati, “arbitri decisori” dello spazio virtuale. Con il compito di reprimere la disinformazione online.

Una metamorfosi rilevante. Anzi: una vera e propria “rivoluzione” – culturale prima ancora che tecnologica – che consente di comprendere la rapida ascesa di queste piattaforme come principali strumenti utilizzati dagli utenti per la stragrande maggioranza delle attività svolte nella vita quotidiana. Lo conferma, in tal senso, il Report “Global Digital 2020”, secondo cui gli utenti dei social media hanno superato la quota di 3,8 miliardi (corrispondente al 49% della penetrazione globale, con un più 9% rispetto all’anno precedente).

Circa la metà del tempo che le persone trascorrono ogni giorno con la connessione di telefoni cellulari viene impiegato tramite app di social e comunicazione (Facebook rappresenta il social network più utilizzato, con una quota di 2,5 miliardi di utenti mensili attivi. Cresce in modo esponenziale anche TikTok, lanciato nel 2016, con un numero di 800 milioni di utenti attivi mensili raggiungendo il sesto posto della classifica generale dei social network più utilizzati, dopo Facebook, YouTube, WhatsApp, Facebook Messenger, WeChat e Instagram).

L’impatto delle elezioni Usa sul futuro dei social

Rispetto a tale scenario, l’impatto delle elezioni americane sembra lasciare un segno indelebile sulla futura evoluzione dei social network, i cui vertici manageriali sono sempre più impegnati nella pianificazione massiva di misure di controllo finalizzate a “filtrare” le informazioni pubblicate dagli utenti.

L’ha scritto bene il New York Times nei giorni scorsi: i social media, per funzionare bene durante le elezioni, hanno scelto di funzionare peggio. Che paradosso. Ossia di limitare quelle che sono sempre state le loro prerogative: macchine di engagement e amplificazione virale dei messaggi, con un’esperienza d’uso che deve apparire quanto più possibile frictionless agli utenti.

E invece, adesso:

  • i social sono arrivati a costringere l’utente a fare qualche clic in più prima di aprire post con alert di rischio disinformazione. Twitter è arrivata a costringere ad aprire i link prima di condividere i relativi tweet.
  • Twitter e Facebook hanno cominciato a limitare la viralità di certi messaggi. E non più solo quelli flaggati come disinformazione. Adesso hanno adottato strumenti per limitare l’esplosione virale di tutti i contenuti per consentire di controllarli prima che dilaghino.

Le misure messe in campo

È importante notare la novità emersa in queste elezioni. Se prima i social si limitavano a bloccare la disinformazione, flaggare o eliminare i relativi post, a chiudere gruppi a questa votata (interni o collegati a soggetti esteri, russi, cinesi), adesso stanno attuando meccanismi più ad ampio spettro, che entrano nel cuore delle loro macchine. Anche quelle economiche: indirettamente, dato che limitare il loro potere virale può avere certo conseguenze su engagement e quindi clic pubblicitari; direttamente perché nelle elezioni hanno limitato anche la pubblicità politica.

In altre parole, come molti esperti chiedevano loro di fare, stanno limitando i loro super-poteri di macchine automatiche.

Già alla vigilia delle elezioni americane 2020, i principali social network hanno promesso di mettere in capo straordinarie misure di “censura” per combattere le fake news, riducendo il rischio di possibili interferenze manipolative sul voto, anche a costo di ridurre gli introiti economici legati alla sponsorizzazione di annunci pubblicitari e “rallentare” il sistema algoritmico di condivisione dei contenuti diffusi dagli utenti.

Per evitare gli errori del passato, infatti, i vertici dei principali social network, mobilitando un ingente numero di risorse umane ed esperti nell’ambito di un complessivo potenziamento delle proprie strutture organizzative, hanno pianificato svariate misure per monitorare 24 ore su 24 la circolazione di informazioni diffuse all’interno delle relative piattaforme:

  • il sistema dei “due click aggiuntivi” per consentire agli utenti la condivisione di post,
  • la sospensione temporanea della pubblicità politica durante il periodo di campagna elettorale,
  • l’eliminazione di gruppi Facebook costituiti da un consistente numero di seguaci aderenti, ritenuti responsabili di contribuire alla delegittimazione del processo elettorale incentivando la violenza verbale,
  • la costituzione di un Centro di informazioni sul voto per aggiornamenti completi e attendibili sulle elezioni in corso,
  • il rallentamento dei contenuti pubblicati funzionale ad una preliminare verifica sull’accuratezza e veridicità delle relative fonti (in questo modo, ad esempio, Twitter  ha etichettato il 38% dei tweet e retweet di Trump come affermazioni fuorvianti sul processo elettorale), mentre TikTok ha dichiarato di voler potenziare i propri servizi di controllo per monitorare la disinformazione elettorale. Anche YouTube ha utilizzato la sua home page per mostrare alle persone informazioni accurate sulle elezioni.
  • Facebook ha anche limitato la viralità dei video Facebook Live a tema elettorale.

Conclusioni

La strada di questo passo sembra segnata. Ormai, il Re è nudo, non si torna più indietro. I social media prima forse potevano ancora mostrarsi come piazze neutrali per la libertà d’espressione; addirittura motori di democrazia nei Paesi meno liberali. Chi si ricorda più della primavera araba?

Un ruolo che a molti è sempre sembrato dubbio, dato che l’algoritmo non è mai stato neutrale, ma sempre orientato a valorizzazione di contenuti più utili alla crescita delle stesse piattaforme. 

Le scelte prese adesso contro la disinformazione ha reso innegabile il ruolo di macchine di intermediazione e filtro, algoritmico e umano assieme.

L’algoritmo è diretto e affiancato da scelte umane, dei manager e dei collaboratori dell’azienda, per operare, infatti.

La tendenza vedrà sempre più quindi i social network nella veste “ibrida” di arbitri decisori dello spazio digitale. Un passo avanti si avrà anche con la messa a regime del dell’“Oversight Board” di Facebook, presentato come una sorta di “Corte Suprema”, con il compito di emettere decisioni “definitive” e “vincolanti” sui contenuti consentiti e rimossi e di pronunciarsi su temi delicati e complessi come l’odio l’online, le fake news e il diritto alla privacy, mediante l’elaborazione di linee guida utilizzabili per la moderazione del flusso comunicativo condiviso su Facebook e Instagram).

I social devono abbracciare questo nuovo ruolo, per ora, scegliendo di auto-limitarsi. Sperano ancora così di evitare conseguenze peggiori, che vanno dalla perdita di fiducia da parte dei propri utenti (e quindi la loro desertificazione) fino a interventi regolatori massicci. Anche l’attuale presidente eletto John Biden aveva preso posizioni per una riforma del 230 Decency Act, infatti.

Difficile un pronostico. La politica e, in generale, la nostra società deve ancora individuare un ruolo preciso e corretto per i social media.

L’esito ora più probabile, a guardare il trend, è quello di maggior controllo e limitazione sui social. Soprattutto nei momenti critici (elezioni, pandemia…); ma in generale i limiti saranno più forti rispetto a quanto visto finora.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x