Ricordiamo tutti come lo scandalo di Cambridge Analytica abbia servito su un piatto d’argento alla stampa di tutto il mondo un pretesto per spiegare l’imprevista vittoria di Donald Trump alle elezioni presidenziali 2016: l’elettorato, specialmente quello indeciso, sarebbe stato influenzato e manipolato tramite Facebook, Twitter, Snap e gli altri social network.
Vero o non vero, tutto questo non sarà più possibile, quantomeno non su Twitter, grazie ad una mossa decisamente rivoluzionaria e totalmente ignorata (o forse incompresa?) da parte della stampa mondiale. Venerdì 30 marzo 2023 Elon Musk ha reso pubblico l’algoritmo di Twitter. Cerchiamo di capire cosa questo significhi, lasciando alla fine dell’articolo qualche dettaglio tecnico riservato ai più avventurosi tra i nostri lettori.
Perché vinse Trump
Come sappiamo, le elezioni del 2016 dovevano essere vinte da Hillary Clinton, progressista, donna e con grande esperienza politica. Invece prevalse Trump: occorreva una caccia al colpevole e questo fu identificato nei social network, che hanno ovviamente la colpa di non essere controllati dai media tradizionali.
Quale il meccanismo? Non tanto la possibilità di postare messaggi falsi (concreta, come ben spiega la striscia della serie Perle ai porci di Stephan Pastis), ma il fatto che questi sono (o sarebbero) sistematicamente amplificati e distribuiti a segmenti specifici della popolazione, manipolandola e inducendola a comportamenti pianificati da forze nemiche.
Difficile condividere al 100 per cento l’accusa. Mentre è effettivamente possibile – fino appunto a questa mossa di Musk – manipolare gli algoritmi dei social (qualche dettaglio qui), più difficile dimostrare che questo siano sufficiente a cambiare un orientamento di voto. Almeno noi non abbiamo mai visto studi scientifici che lo dimostrino.
Algoritmi segreti
Il punto è che questi algoritmi, i sistemi che decidono quali post, messaggi, fotografie e video ci vengono presentati e in quale ordine sono da sempre un segreto industriale assoluto. Tutti coloro che ci propongono metodi o servizi tesi a emergere dalla massa, a “essere primi nelle ricerche Google” o “guadagnare followers” o “massimizzare la nostra visibilità”, non fanno che guesswork: ipotizzano come funziona il sistema e ci vendono le loro elucubrazioni come fossero il Verbo.
Ma non possono fornire alcuna prova di quanto sostengono. E spesso – soprattutto quelli che fanno Instagram Marketing – forse neppure dispongono delle conoscenze necessarie a comprendere quello di cui parlano, visto che occorre aver studiato svariati linguaggi di programmazione recenti e come funzionano le reti neuronali.
Gli algoritmi sono tenuti segreti in quanto ritenuti la chiave del successo (in termini di tempi di permanenza, detta “engagement”) dei social. E poiché è nella natura umana soffermarsi su messaggi scandalistici, opinioni estreme, video di gatti o immagini di fanciulle intente a fare gli squat, questi contenuti sono quelli che più spesso ci vengono “serviti” e che possono fungere da trappola (come ha dimostrato la vicenda Cambridge Analytica).
La mossa di Musk
Ma Musk ha un’altra idea di come dovrebbe funzionare un social, anzi due. E le ha ripetute almeno quattro volte durante il “Twitter Space” (una specie di trasmissione radio online) che ha accompagnato la pubblicazione dell’algoritmo: si chiamano “Trust through transparency” (fiducia attraverso la trasparenza) e “Unregretted User Minutes” (nessun rimpianto per i minuti spesi su Twitter).
Rendendo pubblico l’algoritmo ci ha fornito la chiave di comprensione delle regole usate da Twitter per selezionare quanto vediamo. Un sistema complesso, considerato che ogni giorno vengono prodotti circa 500 milioni di messaggi, mentre in una tipica sessione abbiamo il tempo di consultarne forse una quindicina.
Ancora più importante la seconda cosa: da quando è al timone della società (periodo che viene definito senza alcuna prova “chaos at Twitter” da parte del New York Times e da stampa e podcaster “democratici”), Elon sta cercando di modificarlo al fine di proporre contenuti non di tipo “click-bait” (fatti apposta per generare click), ma di vero interesse per i singoli utilizzatori in modo, appunto da non far rimpiangere il tempo trascorso sulla piattaforma.
È un cammino lungo e complicato, come ben sa chi scrive software complessi: occorre innanzitutto comprendere il codice scritto da altri (magari… appena licenziati) e sovente modifiche apparentemente marginali causano problemi imprevisti o bloccano totalmente il sistema. Non a caso l’imprenditore ha ripetuto che forse sarà necessaria una ripartenza da zero.
La risposta è nel codice
Ma il punto è questo: tutti possono oggi leggere il codice sorgente, le istruzioni date al sistema (notare bene: dalla gestione precedente a Musk e tutt’ora attive) per generare quanto vediamo. Non ci sono misteri, non ci sono guru “della prima pagina” che tengano: la risposta è tutta qui.
I media tradizionali non ne parlano – riteniamo – perché interessati a mantenere viva questa sorta di sfiducia verso i social, che implicherebbe (a loro avviso) una maggior rilevanza delle loro moribonde testate.
Se anche Meta seguirà l’esempio di Musk potremo finalmente andare verso un’era in cui i social ci proporranno notizie affidabili (vedere in merito le “Community Notes”) e le rendite di posizione dei soliti opinionisti, quelli che a volte neppure si curano di approfondire le notizie su cui pontificano, andranno finalmente a tramontare.
Avevamo promesso un breve segmento tecnico per i più arditi: eccolo. L’algoritmo si articola in tre fasi, parzialmente (ma non totalmente) basate sulla IA (Intelligenza Artificiale). Prende in considerazione i contenuti di due gruppi di utenti: In Network, coloro che seguiamo o ci seguono e Out of Network, coloro che non seguiamo.
La prima fase, di nome “Candidate Sources” prende in considerazione in modo eguale (50/50) tweet effettuati da persone che seguiamo e da sconosciuti, con l’obiettivo di selezionarne 1.500 (lo 0,0003% del totale).
I messaggi dei nostri contatti sono selezionati in base alla probabilità di un “engagement” (una reazione, quale un like, un commento o un retweet) da parte del singolo utente. Viene utilizzata una regressione basata sulle interazioni reciproche passate. Quelli di chi non seguiamo sono invece scelti in base al “social graph“, in sostanza lo stesso criterio precedente ma applicato “agli amici degli amici”.
Nella seconda fase viene generata una rappresentazione numerica degli interessi dei singoli utenti e del contenuto dei tweet. In questo modo è possibile calcolare l’affinità dei tweet disponibili con i nostri interessi in base alla distanza tra i due numeri.
Un esempio
In altre parole, se una persona con cui ho interessi comuni (diciamo: ascolta una rassegna stampa detta “delle sette”), parla di un gatto di nome “Giuditta”, allora il suo tweet apparirà prominente nella mia timeline.
Se invece sempre la stessa persona scrivesse di una ricetta di cucina allora il suo messaggio comparirebbe egualmente, ma molto in basso. Se infine a parlare della ricetta fosse un famosissimo chef che non seguo allora il suo messaggio resterebbe per me per sempre un mistero.
Ordine di arrivo
Infine, l’ordine in cui i messaggi ci vengono presentati è deciso da una piccola rete neuronale (in altre parole, un’Intelligenza Artificiale) composta da “48 milioni di parametri”: a titolo di paragone ChatGPT ne dispone di circa 170 miliardi.
Da ultimo viene applicato un filtro euristico (metodo non totalmente scientifico che utilizza senso comune e semplici regole) per selezionare ulteriormente i contenuti, evitare di vederne troppi da parte dalle stesse persone e inserire qualche pubblicità nel mix finale. It’s as simple as that.
