(Adnkronos) – L’analisi dei meccanismi di polarizzazione politica e della formazione delle bolle informative all’interno dei social network registra un avanzamento scientifico attraverso la piattaforma di simulazione YSocial, sviluppata dall’Istituto di Scienze e tecnologie dell’informazione “Alessandro Faedo” del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa in collaborazione con le Università di Pisa e di Trento e con l’Université Claude Bernard di Lione. Lo studio, pubblicato sulla rivista scientifica Big Data & Society, introduce un modello di gemello digitale in grado di riprodurre il comportamento di utenti, algoritmi e contenuti durante eventi di forte rilievo pubblico come le imminenti elezioni di Midterm negli Stati Uniti.
L’architettura del sistema si basa sull’impiego di agenti artificiali dotati di tratti psicologici, età, opinioni e preferenze definiti tramite modelli linguistici di grande scala, impostati per interagire in un ambiente controllato che replica le dinamiche di microblogging osservate nel mondo reale. Il primo autore della ricerca e ricercatore del Cnr-Isti Giulio Rossetti ha spiegato: “Il sistema ci consente di simulare e osservare, in un ambiente controllato, come si sviluppano la polarizzazione, la viralità dei contenuti, l’impatto degli algoritmi di raccomandazione e le interazioni con utenti e contenuti. Analizzare tali fenomeni direttamente sulle piattaforme reali, infatti, è sempre più complesso: l’accesso ai dati è limitato, gli algoritmi che determinano i contenuti visualizzati dagli utenti spesso poco trasparenti e numerose sperimentazioni sono impedite per ragioni etiche. Il sistema è inoltre progettato per essere accessibile anche a ricercatori senza competenze di programmazione, grazie a un’interfaccia zero-code”.
L’esperimento condotto su YSocial ha previsto la simulazione di un dibattito prolungato per sessanta giorni coinvolgendo mille agenti suddivisi in modo equivalente tra orientamenti Democratici e Repubblicani, esposti a contenuti informativi reali derivati dalle testate CNN e Fox News ed elaborati su dati storici della piattaforma Bluesky relativi a circa l’ottanta percento della sua popolazione attiva.
Gli esiti del tracciamento hanno evidenziato la progressiva costituzione di diete informative sbilanciate, un concetto con cui nell’ambito dell’analisi dei media si definisce l’insieme dei contenuti, dei canali e delle fonti che una persona consuma quotidianamente per nutrire la propria conoscenza ed elaborare le proprie opinioni.
La ricerca ha dimostrato come l’azione automatizzata degli algoritmi spinga gradualmente gli utenti verso regimi di consumo informativo segregati, caratterizzati da una netta preferenza per le notizie coerenti con le proprie convinzioni preesistenti e dalla persistenza di linguaggi, argomentazioni e hashtag differenziati anche durante le interazioni dirette tra gruppi ideologicamente opposti, confermando il ruolo determinante delle piattaforme nel consolidamento delle camere dell’eco.
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