Un algoritmo non è problematico di per sé. L’amplificazione algoritmica – in questo caso, il processo per cui un algoritmo impara a disseminare un certo tipo di contenuti di più rispetto allo standard – nemmeno. Ma quando una piattaforma social assurge a componente fondamentale della vita democratica, quando su di essa transitano messaggi di politici e articoli di giornale e l’algoritmo sceglie quali servire agli utenti, diventa immediatamente chiaro l’impatto che può avere un’amplificazione sbilanciata.

A questo pensavano i ricercatori di Twitter durante la stesura del loro ultimo rapporto sull’amplificazione algoritmica della politica sulla loro piattaforma. Hanno studiato un periodo di oltre tre mesi nel 2020 in sette Paesi (Canada, Francia, Germania, Giappone, Regno Unito, Spagna e Stati Uniti). Si sono concentrati sui post dei politici locali e sulle testate giornalistiche principali, escludendo il contenuto non politico come ricette e sport e affidandosi a due siti indipendenti, AllSides e Ad Fontes Media, per determinarne l’inclinazione politica.

Gli autori non erano intenzionati a determinare la visione di un certo politico o giornale, quanto piuttosto a capire gli effetti dell’amplificazione algoritmica sul discorso pubblico. E non solo hanno rilevato che il contenuto pubblicato da politici in carica è mediamente più amplificato, ma hanno anche scoperto che in tutti i Paesi considerati, meno la Germania, i post provenienti dalla destra ricevono più amplificazione rispetto a quelli di sinistra. Lo stesso discorso vale per le testate tendenti a destra.

“In questo studio identifichiamo ciò che sta accadendo: certi contenuti politici sono amplificati sulla piattaforma”, scrivono i ricercatori. “Stabilire perché questi schemi osservati si verificano è significativamente più difficile, perché essi sono un prodotto delle interazioni tra le persone e la piattaforma”. Twitter vuole identificare e mitigare eventuali squilibri che emergono, ma “serve più analisi della causa alla radice per determinare se e quali cambiamenti siano necessari per ridurre gli impatti avversi” del sistema di selezione algoritmica.

Qui il lavoro strettamente empirico dei ricercatori Twitter sconfina necessariamente nel dominio più fumoso della sociologia. Per diversi commentatori la causa è da ricercare nello stile di comunicazione della destra, che in linea di massima è più carico emotivamente e più incline a provocare una risposta “di pancia”. È stato ampiamente dimostrato che un contenuto ad alto impatto emotivo crea più coinvolgimento e incita l’utente a interagire con esso; l’engagement è effettivamente uno dei fattori che aumenta il valore di un contenuto agli occhi degli algoritmi social.

La correlazione tra contenuti di destra e più engagement rimane un discorso (necessariamente) generalista. Ma resta il fatto che quanto riscontrato da Twitter è in linea con altri studi e ricerche. Gli stessi dati di Facebook, analizzati attraverso gli strumenti del social di Mark Zuckerberg, hanno rivelato che negli Usa i contenuti politici più performanti provengono prevalentemente da personalità e testate giornalistiche sulla destra dello spettro politico. Una tendenza che si può verificare osservando le 10 pagine che ricevono più engagement ogni giorno negli States.

Gli effetti dell’amplificazione algoritmica sono al centro delle rivelazioni della whistleblower ex Facebook, Frances Haugen, che sta girando tra le istituzioni su entrambe le sponde dell’Atlantico per contribuire al lavoro dei politici in un momento cruciale. Sia gli Usa che l’Ue stanno provando a regolamentare l’attività delle piattaforme social e alcune proposte ipotizzano anche l’”apertura” degli algoritmi proprietari, nel nome della trasparenza. Ma anche la stessa Facebook ha esortato i regolatori a definire regole più chiare, asserendo che una serie di scelte dallo spiccato valore politico dovrebbero essere in mano alle istituzioni, non alle aziende.