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DATA ECONOMY e algoritmi

Social network e intelligenza artificiale: presente e futuro di un forte binomio

L’utilizzo dei sistemi di Intelligenza artificiale sempre più determinerà l’efficacia delle piattaforme di condivisione. Solo così è possibile per le aziende valorizzare le grandi quantità di dati prodotti e gettare le basi per nuovi modelli di business. Ecco le strategie di Facebook, Twitter, LinkedIn

22 Mar 2019

Michele Gentili

consulente ICT e Digital transformation


Sono gli algoritmi di intelligenza artificiale a determinare il futuro dei social network. Solo attraverso lo sviluppo dei nuovi sistemi le grandi piattaforme – Facebook, Twitter e soprattutto LinkedIn – sono in grado di valorizzare le enormi moli di dati prodotti nel mondo dagli utenti e alzare il livello di efficacia della condivisione. Non a caso si stanno registrando ingenti investimenti, su questo fronte. Di seguito vediamo come i campioni del social networking si attrezzano per vincere le prossime sfide.

Il ruolo dell’AI nei social network

Le piattaforme di social media come Facebook e LinkedIn devono infatti utilizzare l’Intelligenza artificiale per dare un senso al mare di dati composti “manualmente” dai miliardi di utenti delle piattaforme.

Sono oltre 3 miliardi gli utenti dei social network in tutto il mondo che contengono una quantità inimmaginabile di dati. La portata dei dati dei social network si sta espandendo ad un ritmo addirittura allarmante nel 2019.

Queste cifre sono comunque destinate ancora a crescere; a causa della natura dei dati, che è per lo più non strutturata, diventa una “mission impossible” quella di valutare le informazioni utili rispetto a quelle ininfluenti.

È qui che entra in gioco il ruolo dell’intelligenza artificiale (AI). L’intelligenza artificiale è un’area di informatica che mira a decifrare i dati dal mondo naturale usando spesso tecnologie cognitive progettate per comprendere e completare i compiti che gli umani hanno sempre svolto in passato, quando la mole e la natura delle informazioni era di tutt’altro genere.

Molti oppositori dell’intelligenza artificiale asseriscono che questa tecnologia eliminerà i posti di lavoro:  essa è in realtà volta a migliorare la vita dei lavoratori potendo analizzare i dati al fine di snellire i processi e permettere di lavorare in modo estremamente efficace ed efficiente.

I falsi miti sull’intelligenza artificiale

Prima di comprendere l’uso dell’IA nei social media, è importante smascherare alcuni “miti” sull’AI.

AI significa robotQuesto è uno dei malintesi più diffusi. AI non è un nome di fantasia per un robot; AI, non è un robot che si muove e parla come gli umani. AI utilizza algoritmi in programmi per computer per eseguire compiti che normalmente vengono eseguiti tramite intelligenza umana. E’ vero invece che, molto spesso i robot, sono controllati da un insieme di algoritmi di intelligenza artificiale.

AI può essere “autosufficiente”. Molte persone credono che l’intelligenza artificiale possa esistere, funzionare ed eseguire programmi interamente in maniera autonoma. Non è così; oggi, l’intelligenza artificiale richiede l’intervento umano.

In molti processi non critici, è possibile arrivare ad un grado di automazione molto alto, tuttavia, le decisioni critiche in ambito sanitario o medico ad esempio richiedono quasi sempre assistenza umana.

AI eliminerà il lavoro delle persone. L’AI sostituirà gli umani e dunque innalzerà i livelli già preoccupanti di disoccupazione; non è esattamente così. L’intelligenza artificiale è in realtà destinata a collaborare e lavorare insieme agli esseri umani, trasformando diverse categorie di lavoro e creando nuovi ruoli. Lo scopo principale dell’AI sarebbe quello di aiutare le persone a concentrarsi sulle attività principali e “più nobili” o di controllo.

La crescita dell’AI guiderà la formazione di nuovi modelli di business e renderà e sta già rendendo necessarie nuove competenze nel mondo del lavoro. Riunirà decisori, aziende e comunità per garantire che i processi aziendali siano gestiti anche in modo più trasparente ed oggettivo.

L’utilizzo degli algoritmi nei social media

Che questa sia l’era dei social media non vi è dubbio. Il loro utilizzo aiuta anche le aziende a raggiungere nuovi clienti o consolidare relazioni commerciali esistenti; in questo i social media sono diventati parte integrante dell’interazione tra aziende, “influenzatori” e clienti e tutti gli stakeholders coinvolti nella catena.

Una gestione efficace dei social media aiuta a rafforzare la forza del marchio (“branding”) e ad aumentare l’attenzione sui social media. È un modo efficace per coinvolgere milioni di clienti o prospect in modo molto rapido ed efficace. AI aiuta ad analizzare dati voluminosi per identificare argomenti di tendenza, hashtag e schemi per comprendere il comportamento degli utenti e le tendenze di riferimento in quel preciso momento. Tutto diventa inutile se avviene in ritardo rispetto al momento giusto.

Gli algoritmi AI possono monitorare milioni di commenti degli utenti che per loro natura sono destrutturati e aiutare a comprendere situazioni o tendenze di “crisi” o di particolare euforia o attenzione per un determinato argomento e consentire un’esperienza personalizzata.

Molti social network hanno acquisito e stanno acquistando aziende di AI per aumentare il loro livello di qualità nell’analisi delle tendenze per poter utilizzare queste informazioni al fine di attrarre i propri clienti o catturarne di nuovi.

L’analisi predittiva svolge un ruolo fondamentale, essendo in grado di estrarre informazioni su tutti gli utenti censiti in un determinato social network, aggregarli e trarre delle conclusioni ad una velocità impensabile solo qualche tempo fa.

Riconoscimento di immagini basato su AI

Nell’era dei social media, le immagini sono gli strumenti più efficaci, anche perché i social hanno drasticamente abbassato il tempo di attenzione che l’utente dedica per analizzare una certa informazione. Con una immagine e pochissimo testo da leggere è molto facile e rapido avere un riscontro e l’analisi del coinvolgimento delle masse è rapido e preciso e questo aiuta ad identificare i modelli di comportamento dei consumatori. Questo ragionamento vale non solo nelle vendite e nelle promozioni di marchi aziendali ma anche nel mondo della politica, ad esempio.

Il 2018 ha visto AI diventare abbastanza efficace da riconoscere diverse opportunità promozionali su piattaforme diverse e potenziali opportunità di marketing e presentare riscontri precisi ed efficaci in grado di suggerire esattamente le azioni successive in modo accurato.

Ecco come opera l’Influencer Marketing

Il marketing influencer basato su AI sarà in grado di prevedere quale incentivo offrire a un influencer per incoraggiarli a intraprendere determinate azioni, oltre a prevedere la performance di un influencer in base all’obiettivo di un brand, compreso il livello di coinvolgimento su post e conversioni sui social media.

Un investimento su un influencer (quelli veri), si basa quasi esclusivamente su AI ed è in grado di essere molto preciso sull’analisi costi benefici. Si matchano le informazioni sul brand, sul prodotto, sul messaggio che sarà veicolato dall’influencer e su quanto questo messaggio potrà essere convertito in denaro suonante a fronte di un costo pre-determinato.

Le strategie di Facebook, Twitter, LinkedIn

Facebook. Con oltre due miliardi di utenti mensili, Facebook utilizza l’intelligenza artificiale per contrassegnare automaticamente i messaggi che mostrano espressioni di pensieri “particolari”, ad esempio messaggi riconducibili a volontà di suicidio o omicidio, da sottoporre a revisione di moderatori umani. Facebook ha potenziato il suo programma per consentire ai moderatori umani di rivedere 20 postazioni suicide in più, e Facebook sta inviando il suo materiale di prevenzione del suicidio al doppio delle persone. Anche se nella fase nascente, la società sta implementando sistemi aggiornati in diverse lingue per migliorare la prevenzione del suicidio su Instagram.

Twitter. Ha recentemente lanciato un aggiornamento al suo servizio utilizzando l’Intelligenza Artificiale che ritaglia un’immagine utilizzando il rilevamento del volto o creando una miniatura da un’intera immagine. Questo è l’aggiornamento più significativo degli ultimi tempi della piattaforma di Jack Dorsey che, con le reti neurali, riesce a decifrare l’immagine accorpando ed effettuando un crop automatico.

In realtà, fino ad oggi il software ha sfruttato il riconoscimento facciale per inquadrare al meglio l’immagine ma cercando di correre al riparo anche nei casi frequenti in cui il soggetto della foto non sia una persona. La soluzione, in questo caso, è stata la selezione del centro immagine, ma in questa situazione non sempre i risultati sono ottimali e la volontà dell’azienda di dare risalto a immagini di qualità non è del tutto centrata e si sta lavorando per migliorala.

LinkedIn. Utilizza l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per quasi tutti i suoi prodotti. Con quasi sette milioni di candidature aperte, LinkedIn (di Microsoft) offre il più grande pool di candidati per un recruiter da contattare e connettersi con il più alto tasso di risposta. LinkedIn utilizza algoritmi con la capacità di prevedere gli utenti che sono forse i più adatti per il ruolo. Utilizzando algoritmi AI, può evidenziare i candidati che hanno maggiori probabilità di rispondere o di cercare nuove opportunità.

LinkedIn ha drasticamente cambiato i suoi algoritmi di corrispondenza dei lavori per migliorare le prestazioni.

Per essere precisi e giusto per dare un’idea di grandezza, porta gli utenti verso due milioni di nuove opportunità di lavoro in più rispetto a prima.

L’affidabilità di un utente LinkedIn viene misurata anche e soprattutto in base ai contenuti che pubblica. Vediamo dunque quali sono le regole discrezionali automatiche che utilizza il Social Network di Redmond.

Quando si pubblica qualcosa su LinkedIn, un algoritmo verifica se il contenuto è conforme alle regole prestabilite dal social network “principe” delle reti professionali.

In prima analisi sembrerebbe facile ma non lo è assolutamente: LinkedIn ha oltre 600 milioni di membri, 20 milioni di aziende, milioni di annunci di lavoro e funziona in 24 lingue diverse.

Vero è che non tutti i milioni di utenti pubblicano quotidianamente contenuti sulla piattaforma ma comunque gli algoritmi di LinkedIn, devono compiere un gran lavoro per venire in soccorso ed in aiuto agli “umani”, indicandogli in larga parte quali sono i contenuti adatti alla piattaforma e quali no. A volte avviene un semplice declassamento con un abbassamento vertiginoso della visibilità a volte ci può essere un vero e proprio “bannaggio” del post o dell’articolo.

Camminare sulla linea sottile fra libertà di espressione e contenuti non adatti è complesso e l’AI svolge un ruolo determinante. Complicato anche per gli umani che devono prendere decisioni di secondo livello rispetto all’AI.

Tutto è pensato e programmato per evitare che un news feed “scarso” possa allontanare gli utenti professionali e più importanti e autorevoli. Dall’altra parte invece, un buon contenuto di valore, può tenerti agganciato alla piattaforma per ore con tutti i risvolti positivi conseguenti.

Su LinkedIn, questo compito è affidato al team “Feed AI” che mantiene inalterata nel tempo la fedeltà a questa mission. Questo è un problema di tutte le principali piattaforme con contenuti generati dagli utenti, che si tratti di YouTube, Facebook o Twitter, questa “lotta” va affrontata per mantenere e attrarre continuamente.

Così lavora l’algoritmo di LinkedIn

Rushi Bhatt è a capo del team di AI che controlla il feed della piattaforma e risponde a Deepak Agarwal che è a capo della divisione di sviluppo di tutti gli algoritmi di intelligenza artificiale di LinkedIn.

Il lavoro, ha affermato Bhatt in una recente intervista, è guidato da un’immagine “che abbiamo ideato con il team nel 2016 e continua ad essere un punto di riferimento e guida ancora tutti i nostri nuovi sviluppi”:

Il work flow a mio avviso è veramente semplice ed illuminante. “Questo è esattamente quello che stiamo facendo; quindi, quando parliamo di machine learning è tutta una questione di “iterazione”. Basta imparare, iterare e iterare”. Così Bhatt spiega il contenuto della slide e ammette che, questa, è una di quelle slide che rappresentano il flusso generale che il team ha immaginato quando ha iniziato il proprio lavoro ad aprile del 2015: da allora il comportamento del news feed della piattaforma è davvero cambiato.

Ogni singola casella è “riempita” da algoritmi sofisticati che analizzano e decidono autonomamente quale percorso seguire. “Le singole caselle – spiega Bhatt – sono diventate sempre più sofisticate con il miglioramento delle tecniche di coinvolgimento dei nostri utenti. Gli algoritmi si intrecciano con attività che devono svolgere gli umani e con altre che vengono svolte in maniera autonoma. Questo è il funzionamento della piattaforma UCF (acronimo di Universal Content Filtering) e dei “classificatori online”, dunque l’intera infrastruttura per il monitoraggio, la classificazione dei contenuti in tutto il sito di LinkedIn WorldWide”.

Quando viene creato un contenuto, in meno di un secondo vengono applicati tutti i classificatori che sono a disposizione per quel particolare tipo di contenuto. Se ottiene “luce verde” allora continui a visualizzare quel contenuto sul sito, e arriverà sul tuo feed.

Se un classificatore dice che è sospetto, allora può venir attivato, secondo una soglia prestabilita, il ciclo di classificazione umana.

“Hey tu, umano, dicci cosa ne pensi, gli algoritmi di AI stanno prendendo secondo te la decisione giusta o no?”

Gli umani intervengono dando il loro feedback con grande responsabilità, che a quel punto sarà definitivo. Se il contenuto sospetto venisse classificato come buono, allora si torna indietro indicando che il classificatore basato su AI ha fatto un errore. L’errore verrà registrato e la prossima volta l’insegnamento migliorerà l’algoritmo e la tecnica di apprendimento, con più dati disponibili per prendere la decisione giusta autonomamente.

Futuro dell’AI e social network

Diversi giganti del social networking dunque hanno iniziato, già da anni, ad utilizzare tecniche di intelligenza artificiale per migliorare le capacità di apprendimento in modo “profondo” e dettagliato. L’uso dell’intelligenza artificiale ha contribuito a guidare l’innovazione in diversi campi connessi e l’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il modo in cui i grandi dati sociali vengono utilizzati per approfondire e capire i sentimenti delle masse.

Indubbiamente, oltre che capire il “sentiment” vengono utilizzati anche per indirizzarlo e qui che ci sono i maggiori interrogativi e interviene anche il tema dell’uso etico di tali tecnologie.

La vera innovazione però è quasi sempre riconducibile alle startup che sperimentano nuove frontiere sull’Intelligenza Artificiale, e i giganti della tecnologia stanno investendo molto soprattutto nel verificare e monitorare queste nuove aziende per capire quali siano quelle veramente “disruptive” e anticipare così un diretto concorrente acquisendo la società e migliorando in un sol colpo il proprio portafoglio di prodotti e servizi e, di fatto, la competitività.

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