Berlusconi e il Quirinale, servono 50 voti: “Posso essere utile, farò quel che serve all’Italia”

Manovra, Forza Italia rivendica il taglio dell’Irap: chiesti 3 miliardi di euro per ampliare la misuraDdl Zan, approvata a scrutinio segreto la "tagliola" chiesta da Lega e Fratelli d'ItaliaCarmine Gazzanni, Autore a Notizie.it

Posta un foto insieme a Berlusconi e viene insultata pesantemente sui socialL’algoritmo di raccomandazione di TikTok è uno dei più efficaci e spinge gli utenti a passare molto tempo sulla piattaforma. La tipologia dei contenuti proposti,ETF sempre più estremi, genera però dubbi sociali ed etici.Molti servizi online funzionano oggi grazie agli algoritmi di raccomandazione. Netflix, Spotify, YouTube e Amazon sono solo alcuni esempi di siti internet che si avvalgono di questi strumenti per rendere l’esperienza dell’utente più intuitiva e immediata.I recommendation systems sono utili anche alle stesse compagnie, le quali, proponendo contenuti e/o prodotti che potrebbero piacere allo specifico utente, spingono quest’ultimo a usare il servizio per più tempo. Aumentando il tempo medio di utilizzo, aumentano poi anche i guadagni delle società, i cui introiti derivano anche dalle pubblicità.Un esempio di simili algoritmi è proprio quello alla base della piattaforma cinese TikTok.I temi trattati all’interno dell’articoloIl funzionamento dell’algoritmoGli obiettivi di TikTok: watch time e retentionLa questione sociale e la modifica dell’algoritmoUn problema etico?Il funzionamento dell’algoritmoIl social cinese si avvale di un sistema di raccomandazione particolarmente avanzato. L’algoritmo – tenuto segreto dalla società madre di TikTok, ByteDance – ha destato curiosità per la sua efficacia, tanto da portare alcuni utenti a chiedersi (scherzosamente) se l’app potesse leggere nel pensiero.Grazie alle dichiarazioni ufficiali della stessa società, oggi si conoscono però le principali caratteristiche del sistema. Al fine di proporre contenuti in linea con gli interessi dell’utente, TikTok osserva dunque diversi elementi.Per prima cosa, un indicatore di interesse è sicuramente l’interazione con i contenuti sulla piattaforma (user interaction). La pagina “Per te” propone infatti video a seconda di elementi come gli account seguiti, i commenti, i like, i video aggiunti tra i preferiti, quelli a cui l’utente non è interessato (sentimento espresso cliccando “Non mi interessa”) e i video più lunghi guardati fino alla fine.L’algoritmo prende in considerazione anche le informazioni dei video che vengono ricercati nella sezione “Scopri”. Le informazioni includono le descrizioni, i suoni e gli audio, gli hashtag, gli argomenti di tendenza e gli effetti utilizzati dai creatori.Infine, il sistema di TikTok offre contenuti anche sulla base delle impostazioni del dispositivo e dell’account, come la lingua, la localizzazione, il tipo di dispositivo e le categorie di interesse selezionate alla registrazione dell’account. Essendo queste informazioni “statiche” e immutevoli (salvo modifiche), questo elemento non influisce quanto gli altri sulle raccomandazioni.L’algoritmo, inoltre, esclude dalla pagina “Per te” contenuti già visti, duplicati, spam e dal contenuto potenzialmente disturbante.Gli obiettivi di TikTok: watch time e retentionTra gli elementi indicati, le user interactions giocano un ruolo centrale. L’obiettivo finale della piattaforma – come risulta dal documento “TikTok Algo 101”, indirizzato ai dipendenti non tecnici dell’azienda e diffuso alla stampa senza autorizzazione da un dipendente rimasto anonimo – è attirare più utenti quotidiani (daily active users) possibile e aumentare il cosiddetto watch time. Per raggiungere tale obiettivo, il focus degli sviluppatori dell’algoritmo è sempre stato sulla retention (la tendenza a tornare sulla piattaforma) e sul tempo di permanenza.Proprio per questo motivo, come è risultato da un’inchiesta del Wall Street Journal pubblicata nel 2021, TikTok propone contenuti sempre più specifici ed estremi, raccomandazioni che sono frutto di un’analisi sempre in corso dei dati di navigazione degli utenti; primo fra tutti, il tempo passato su ogni specifico video.Non è quindi una sorpresa che la pagina “Per te” diventi sempre più omogenea e settoriale. Una caratteristica che potrebbe essere apprezzata dagli utenti, che si vedono “serviti” video di loro interesse, ma che fa sorgere dei dubbi.  La questione sociale e la modifica dell’algoritmoAl fine di ottenere un più elevato watch time, la piattaforma tende a estremizzare, oltre che a personalizzare, i contenuti raccomandati. Ciò porta, per esempio, una persona che si sia soffermata a guardare dei video legati alla depressione e alla salute mentale, a ricevere sempre più raccomandazioni di video simili. Il sentimento, già problematico, viene dunque sfruttato e amplificato al fine di aumentare la retention.TikTok apprende dunque i nostri interessi, ma anche le nostre emozioni, le nostre insicurezze e il nostro stato di salute fisico e psicologico, e ci spinge a rimanere incollati allo schermo, esacerbando talvolta degli stati d’animo negativi o delle visioni politiche e sociali estremiste. Un processo che potrebbe condurre a situazioni di isolamento e/o di polarizzazione che tende ad acuirsi nel tempo.Di recente, però, l’app ha annunciato di aver modificato il proprio algoritmo. La notizia è giunta a pochi giorni da una richiesta di commento da parte del Wall Street Journal, che stava conducendo la sua inchiesta. Le modifiche sembrano proprio orientate a ridurre le principali criticità evidenziate dalla testata americana, evitando che il social proponga troppo spesso agli utenti gli stessi tipi di video, che potrebbero essere negativi per il benessere psicologico della persona.Un problema etico?Gli algoritmi di raccomandazione costituiscono una realtà consolidata tra i servizi online e rappresentano tanto un servizio aggiuntivo per gli utenti, che vivono un’esperienza più personalizzata, quanto un’opportunità per le aziende, che godono di una clientela più fidelizzata: una maggiore facilità di utilizzo corrisponde a una permanenza prolungata sulla piattaforma.L’estremizzazione volontaria dei contenuti al fine di aumentare il watch time potrebbe però influire negativamente sul pensiero degli utenti, generando un problema sociale ed etico di più larga scala. Una modifica degli algoritmi di raccomandazione, che propongano contenuti più vari rispettando comunque le preferenze degli utenti, potrebbe essere dunque una soluzione di compromesso tra la libertà economica sul mercato di società di social network che hanno come obiettivo l’aumento del proprio fatturato e la questione sociale.  

Sileri: "Il Green pass resterà a lungo. Le mascherine? Prima o poi le toglieremo, ma non oggi"Meloni contro Lamorgese: “Abbiamo raccolto 150 mila firme per la petizione di sfiducia"

Brogli elettorali: salvato dalla giunta il senatore Cario

Trattato del Quirinale, cosa prevede l'accordo tra Italia e Francia che firmeranno Draghi e MacronScioglimento di Forza Nuova, Fratelli d’Italia voterà si alla mozione del Pd

Bonetti: "Poche donne sindaco? Non sempre sono all'altezza, come nel caso di Roma"Covid, Giuseppe Conte: "Necessaria la proroga dello stato di emergenza"

Santori a Letta: "Le Agorà non siano l'anticamera del Pd"Green pass, Draghi firma il dpcm: il testo del decreto in vigore dal 15 ottobre