Il disallineamento funzionale degli algoritmi di contenuto e l’apprendimento sociale umano: implicazioni per le dinamiche dei social media

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La rapida proliferazione delle piattaforme di social media ha trasformato radicalmente il modo in cui accediamo e interagiamo con le informazioni, modellando la nostra comprensione del mondo e influenzando il nostro comportamento.

Dietro le quinte, gli algoritmi dei contenuti svolgono un ruolo cruciale nel determinare quali contenuti vediamo, con cui interagiamo e condividiamo su queste piattaforme.

Questi algoritmi sono progettati per ottimizzare il coinvolgimento e l’attenzione degli utenti, con l’obiettivo di mantenere gli utenti sulla piattaforma il più a lungo possibile.

Tuttavia, ricerche recenti suggeriscono che questi algoritmi possono sfruttare alcuni pregiudizi dell’apprendimento sociale umano, portando alla promozione di tipi specifici di informazioni, denominate informazioni PRIME, che possono avere conseguenze indesiderate sulle dinamiche dei social media.

Informazioni PRIME e interazioni uomo-algoritmo

Le informazioni PRIME si riferiscono a contenuti che attirano l’attenzione, emotivamente carichi, controversi o di natura sensazionale. Gli algoritmi di contenuto sono sempre più inclini a promuovere tali informazioni poiché tendono a catturare l’attenzione degli utenti e suscitare forti risposte emotive, guidando così le metriche di coinvolgimento.

Questo, a sua volta, porta a un ciclo di rinforzo, in cui è più probabile che gli utenti esprimano e condividano le informazioni PRIME attraverso l’apprendimento osservativo.

Il disallineamento funzionale si verifica quando l’interazione tra algoritmi di contenuto e pregiudizi umani di apprendimento sociale porta alla sovrarappresentazione delle informazioni PRIME sulle piattaforme dei social media. Mentre gli algoritmi mirano a massimizzare l’attenzione e il coinvolgimento degli utenti, questa eccessiva enfasi sulle informazioni PRIME può avere conseguenze negative, alimentando conflitti e disinformazione piuttosto che favorire la cooperazione e la risoluzione collettiva dei problemi.

Sostenere l’apprendimento sociale funzionale

Una potenziale soluzione per affrontare il disallineamento funzionale è riorientare le interazioni uomo-algoritmo sulle piattaforme dei social media per supportare l’apprendimento sociale funzionale. Ciò può essere ottenuto amplificando informazioni diverse e limitate e aumentando la trasparenza per quanto riguarda l’influenza algoritmica.

Amplificazione di informazioni diverse limitate

Le informazioni diverse si riferiscono a contenuti che rappresentano un ampio spettro di punti di vista, prospettive e idee. Promuovendo contenuti diversi, gli algoritmi possono esporre gli utenti a un insieme di informazioni più equilibrato e completo. Tuttavia, questo deve essere delimitato per evitare di amplificare contenuti estremi o dannosi. La sfida sta nel trovare un equilibrio tra la presentazione di contenuti diversi e l’attenuazione della diffusione di disinformazione o narrazioni dannose.

Aumentare la trasparenza dell’influenza dell’algoritmo

Uno dei problemi chiave relativi agli algoritmi di contenuto è la loro opacità. Gli utenti spesso hanno una comprensione limitata di come funzionano questi algoritmi e di quali fattori influenzano il contenuto che vedono. Migliorando la trasparenza, le piattaforme di social media possono consentire agli utenti di prendere decisioni informate sulle informazioni che consumano e condividono. Ciò può includere fornire agli utenti spiegazioni più chiare dei fattori che determinano i consigli sui contenuti e consentire loro di personalizzare le proprie preferenze sui contenuti.

Futuri orientamenti della ricerca

Per ottenere una comprensione più profonda delle complesse interazioni tra gli algoritmi dei contenuti e i pregiudizi dell’apprendimento sociale umano, la ricerca futura dovrebbe concentrarsi su diverse aree chiave:

  • Quantificare l’influenza: è essenziale determinare la misura in cui gli algoritmi di contenuto e l’apprendimento sociale umano influenzano congiuntamente il comportamento degli utenti sui social media. Studi interdisciplinari che impiegano esperimenti sul campo, esperimenti di laboratorio e modelli computazionali possono far luce su questa intricata interazione.
  • Sfruttare le interazioni: la ricerca può esplorare modi per sfruttare i pregiudizi dell’apprendimento sociale umano e gli algoritmi dei contenuti per favorire inferenze sociali accurate e promuovere diverse interazioni sulle piattaforme dei social media. Ciò potrebbe comportare la progettazione di interventi o spinte per incoraggiare un consumo di contenuti più ponderato e comportamenti di condivisione.
  • Dinamiche di modellazione: con gli algoritmi di contenuto che stanno guadagnando un predominio crescente sull’accesso alle informazioni, è fondamentale modellare le dinamiche del flusso bidirezionale di informazioni tra algoritmi e utenti. Le collaborazioni tra il mondo accademico e l’industria possono portare ad approcci innovativi allo studio e alla previsione delle conseguenze emergenti dell’influenza algoritmica.

Conclusione

La prospettiva del disallineamento funzionale sottolinea la necessità di esaminare criticamente le interazioni tra gli algoritmi dei contenuti e i pregiudizi dell’apprendimento sociale umano sulle piattaforme dei social media. Riconoscendo le potenziali insidie ​​della promozione eccessiva delle informazioni PRIME, possiamo lavorare per creare un ambiente digitale che promuova la cooperazione, la risoluzione collettiva dei problemi e la diffusione di informazioni diverse e affidabili.

L’avanzamento della ricerca in questo settore richiederà sforzi collaborativi, trasversali alle discipline e coinvolgendo sia accademici che professionisti del settore per costruire una comprensione più completa dell’influenza degli algoritmi dei contenuti sul nostro comportamento online. In definitiva, questo aprirà la strada alla progettazione responsabile e all’implementazione di sistemi di raccomandazione dei contenuti che diano priorità al bene collettivo e migliorino l’apprendimento sociale funzionale.


Approfondimento ….

In che modo l’apprendimento sociale mediato da algoritmi influisce sull’efficacia delle norme moralistiche?

L’apprendimento sociale mediato da algoritmi si riferisce al processo in cui gli individui acquisiscono informazioni, conoscenze o comportamenti da altri attraverso l’uso di algoritmi e piattaforme online. Questi algoritmi spesso controllano quali contenuti vengono mostrati agli utenti, modellando le loro esperienze di apprendimento sociale. L’efficacia delle norme moralistiche, che sono regole sociali o linee guida relative alla moralità e al comportamento etico, può essere influenzata da questo fenomeno in diversi modi:

  • Filter Bubbles e Echo Chambers : gli algoritmi nelle piattaforme di social media spesso personalizzano i contenuti in base al comportamento, alle preferenze e alle interazioni passate degli utenti. Ciò può portare alla formazione di bolle filtranti e camere dell’eco, in cui gli individui sono esposti a informazioni che si allineano con le loro convinzioni e valori esistenti. Di conseguenza, le norme moralistiche possono essere rafforzate all’interno di questi gruppi chiusi, rendendo difficile per prospettive alternative o valori morali diversi raggiungere e sfidare le norme prevalenti.
  • Bias di conferma : l’apprendimento sociale mediato da algoritmi può esacerbare il bias di conferma, una tendenza cognitiva a cercare e interpretare informazioni che confermano credenze preesistenti. Quando gli individui sono esposti a contenuti che rafforzano i loro valori morali, possono diventare più radicati nelle loro convinzioni, portando al rafforzamento delle norme morali esistenti.
  • Amplificazione delle visualizzazioni estreme : gli algoritmi possono dare la priorità ai contenuti che suscitano forti reazioni emotive o coinvolgimento. Nel contesto delle norme moralistiche, ciò può portare all’amplificazione di visioni estreme, poiché i contenuti controversi e polarizzanti tendono a generare più interazioni. Quando le visioni estreme acquistano importanza, possono minare norme moralistiche più moderate ed equilibrate.
  • Norm Shifting : nonostante alcuni degli effetti negativi sopra menzionati, l’apprendimento sociale mediato da algoritmi può anche portare all’emergere di nuove norme moralistiche. Se i contenuti che promuovono valori morali progressisti o non convenzionali guadagnano terreno, possono portare all’evoluzione delle norme sociali nel tempo.
  • Disinformazione e disinformazione : i sistemi algoritmici possono inavvertitamente promuovere o amplificare la disinformazione e la disinformazione, che possono includere contenuti moralmente discutibili. Tali informazioni possono distorcere o sfidare le norme moralistiche esistenti, portando a confusione e potenziale erosione degli standard etici.
  • Mancanza di contesto e sfumatura : gli algoritmi spesso danno la priorità a contenuti sensazionalistici di dimensioni ridotte rispetto ad analisi o contesto approfonditi. Ciò può portare a un’eccessiva semplificazione di questioni morali complesse, minando la comprensione sfumata necessaria per norme moralistiche efficaci.
  • Invisibilità delle prospettive delle minoranze : il pregiudizio algoritmico può promuovere in modo sproporzionato i contenuti dei gruppi dominanti emarginando le prospettive delle minoranze. Ciò può ostacolare il riconoscimento e la convalida di diversi punti di vista morali, perpetuando potenzialmente le disuguaglianze.

Per migliorare l’efficacia delle norme moralistiche negli ambienti di apprendimento sociale mediati da algoritmi, è fondamentale affrontare questioni di trasparenza, responsabilità algoritmica e diversità dei contenuti. Incoraggiare il pensiero critico e l’alfabetizzazione mediatica tra gli utenti può anche aiutarli a navigare attraverso informazioni curate algoritmicamente e formulare giudizi più informati sulle questioni morali. Inoltre, l’integrazione di diverse prospettive e considerazioni etiche nella progettazione e nell’implementazione degli algoritmi può mitigare alcuni degli impatti negativi sulle norme moralistiche.

In che modo l’apprendimento sociale mediato da algoritmi può essere sfruttato per stimolare un’azione collettiva sostenuta?

L’apprendimento sociale mediato da algoritmi può essere un potente strumento per stimolare un’azione collettiva sostenuta sfruttando le seguenti strategie:

  • Identificazione di obiettivi comuni: gli algoritmi possono analizzare e identificare obiettivi e interessi comuni tra gli individui all’interno di un social network. Evidenziando le aspirazioni condivise, è più probabile che le persone si uniscano attorno a una causa comune.
  • Consegna di contenuti su misura: gli algoritmi possono personalizzare i contenuti e le informazioni in modo che risuonino con gli interessi e le motivazioni degli individui. Fornendo contenuti pertinenti, l’algoritmo può mantenere i partecipanti coinvolti e informati, promuovendo un senso di connessione e impegno per l’azione collettiva.
  • Creazione di comunità online: gli algoritmi possono facilitare la formazione di comunità online in cui persone che la pensano allo stesso modo possono collaborare, discutere e sostenersi a vicenda. Queste comunità fungono da spazi in cui le persone trovano solidarietà e rafforzano il loro impegno per la causa.
  • Incentivi e ludicizzazione: elementi di ludicizzazione, come badge, premi o classifiche, possono essere incorporati in piattaforme mediate da algoritmi per incentivare e motivare la partecipazione. Queste tecniche attingono alla motivazione intrinseca delle persone e favoriscono un senso di realizzazione, incoraggiando un impegno prolungato.
  • Identificazione degli influenzatori chiave: gli algoritmi possono identificare individui influenti all’interno della rete e coinvolgerli come campioni dell’azione collettiva. Sfruttare questi influencer può amplificare il messaggio e ispirare altri a unirsi e rimanere coinvolti.
  • Feedback in tempo reale e monitoraggio dei progressi: gli algoritmi possono fornire feedback in tempo reale sui progressi degli sforzi di azione collettiva. Questo ciclo di feedback può aiutare le persone a vedere l’impatto dei loro contributi e creare un senso di realizzazione collettiva.
  • Comunicazione efficace: gli algoritmi possono ottimizzare la diffusione di informazioni e aggiornamenti, assicurando che i partecipanti rimangano informati e connessi alla causa. Una comunicazione tempestiva e pertinente è vitale per mantenere il coinvolgimento.
  • Facilitare la collaborazione e il coordinamento: le piattaforme mediate da algoritmi possono facilitare la collaborazione e il coordinamento tra i partecipanti, rendendo più facile per loro lavorare insieme su attività o progetti specifici.
  • Affrontare sfide e preoccupazioni: gli algoritmi possono anche aiutare a identificare potenziali sfide e preoccupazioni all’interno del movimento di azione collettiva. Affrontando questi problemi nella fase iniziale, la piattaforma può adattare e migliorare l’esperienza complessiva per i partecipanti.
  • Incoraggiare diverse prospettive: l’apprendimento sociale mediato da algoritmi dovrebbe incoraggiare l’inclusione di diverse prospettive ed evitare di creare camere di eco. Abbracciare la diversità favorisce la creatività e l’innovazione all’interno del movimento di azione collettiva.
  • Misurazione dell’impatto: gli algoritmi possono analizzare e misurare l’impatto degli sforzi di azione collettiva, fornendo prove concrete del successo. Questo approccio basato sui dati può motivare ulteriormente i partecipanti e attrarre nuovi sostenitori.

È importante riconoscere che mentre l’apprendimento sociale mediato da algoritmi può essere uno strumento potente, comporta anche considerazioni etiche. È necessario prestare attenzione per garantire la privacy, evitare manipolazioni e prevenire la diffusione di disinformazione. L’uso responsabile degli algoritmi è essenziale per mantenere la fiducia e sostenere un’azione collettiva a lungo termine.

Quali sono le basi neurali dell’apprendimento sociale mediato da algoritmi? Quando i contenuti PRIME saturano il nostro ambiente digitale, in che modo i sistemi cerebrali fondamentali per la ricompensa e la motivazione, come il sistema dopaminergico del mesencefalo, rispondono a tali informazioni?

L’apprendimento sociale mediato da algoritmi si riferisce al processo mediante il quale gli individui in un ambiente digitale, come le piattaforme di social media, apprendono e sono influenzati dai contenuti consigliati loro dagli algoritmi. Questi algoritmi analizzano i dati e il comportamento degli utenti per personalizzare i contenuti, con l’obiettivo di massimizzare il coinvolgimento e la fidelizzazione degli utenti. Le basi neurali di questo fenomeno coinvolgono diversi sistemi cerebrali, compresi quelli fondamentali per la ricompensa e la motivazione.

  • Sistema dopaminergico del mesencefalo : il sistema dopaminergico del mesencefalo svolge un ruolo cruciale nell’elaborazione e nella motivazione della ricompensa del cervello. Quando incontriamo informazioni nuove, sorprendenti o emotivamente coinvolgenti, i neuroni della dopamina nel mesencefalo vengono attivati. Questi neuroni proiettano a varie regioni del cervello, tra cui il nucleo accumbens, la corteccia prefrontale e altre aree limbiche, influenzando l’apprendimento e il processo decisionale.
  • Nucleus accumbens (NAc) : il NAc fa parte del circuito di ricompensa del cervello ed è coinvolto nell’elaborazione di stimoli gratificanti. Quando gli individui sono esposti a contenuti che si allineano con i loro interessi o suscitano risposte emotive positive, il NAc viene attivato, rafforzando il comportamento di interagire con contenuti simili in futuro.
  • Corteccia prefrontale (PFC) : la PFC è responsabile delle funzioni cognitive di ordine superiore, tra cui il processo decisionale e il comportamento diretto agli obiettivi. Nell’apprendimento sociale mediato da algoritmi, il PFC è coinvolto nella valutazione e nell’integrazione della pertinenza del contenuto consigliato rispetto alle preferenze e agli interessi dell’individuo.
  • Sistema limbico : il sistema limbico, comprese strutture come l’amigdala e l’ippocampo, è coinvolto nell’elaborazione emotiva e nella memoria. I contenuti carichi di emozioni possono avere un forte impatto sul sistema limbico, aumentando la probabilità di ritenzione dei contenuti e il successivo coinvolgimento.
  • Sistema dei neuroni specchio : il sistema dei neuroni specchio è coinvolto nell’empatia e nella cognizione sociale. Quando le persone osservano gli altri interagire con contenuti specifici, i neuroni specchio possono attivarsi, portando a un senso di connessione e aumentando la probabilità di imitazione o di adozione di comportamenti simili.

Quando i contenuti PRIME (Personalized, Relevant, Invasive, Mesmerizing, and Escalating) saturano il nostro ambiente digitale, questi sistemi cerebrali possono rispondere in diversi modi:

  • Aumento della risposta della dopamina : la presentazione algoritmica del contenuto PRIME, progettato per essere accattivante e coinvolgente, può portare a un rilascio più elevato di dopamina in risposta al materiale nuovo ed emotivamente stimolante.
  • Formazione di camere di eco personalizzate : la natura personalizzata degli algoritmi di raccomandazione dei contenuti può creare camere di eco, in cui gli individui sono esposti principalmente a informazioni che si allineano con le loro convinzioni e interessi esistenti. Ciò può portare al rafforzamento dei pregiudizi e delle prospettive esistenti.
  • Sforzo cognitivo ridotto : man mano che gli algoritmi diventano più efficaci nel prevedere le preferenze degli utenti, agli individui può essere presentato un insieme limitato di contenuti che si allineano con il loro comportamento passato. Questo può ridurre lo sforzo cognitivo richiesto per fare delle scelte, ma può anche limitare l’esposizione a diverse prospettive.
  • Potenziale di comportamenti simili alla dipendenza : la combinazione della personalizzazione algoritmica e la natura gratificante del contenuto coinvolgente può creare comportamenti di dipendenza poiché le persone cercano più di questo contenuto per mantenere le risposte emotive positive.

È importante notare che il campo delle neuroscienze e lo studio dell’apprendimento sociale mediato da algoritmi sono ancora in evoluzione e la ricerca sugli specifici meccanismi neurali coinvolti è in corso. Tuttavia, capire come il cervello risponde al contenuto algoritmico può avere importanti implicazioni su come le piattaforme digitali sono progettate e regolate per promuovere un consumo sano di informazioni ed evitare potenziali conseguenze negative.

Dato che esiste una grande eterogeneità degli utenti dei social media, quali tipi di utenti hanno maggiori probabilità che l’apprendimento sociale mediato da algoritmi porti a percezioni sociali errate?

L’apprendimento sociale mediato da algoritmi può effettivamente portare a percezioni sociali errate e i tipi di utenti che hanno maggiori probabilità di essere interessati da questo fenomeno possono variare. Alcune caratteristiche dell’utente che possono aumentare la suscettibilità alle percezioni sociali errate attraverso l’apprendimento sociale mediato da algoritmi includono:

  • Partecipanti alla camera dell’eco: gli utenti che interagiscono principalmente con i contenuti e le persone che condividono le proprie convinzioni e opinioni tendono a trovarsi nelle camere dell’eco. Questi utenti sono meno esposti a prospettive diverse, il che porta al rafforzamento delle loro convinzioni esistenti e potenziali percezioni errate.
  • Utenti inclini al bias di conferma: gli individui inclini al bias di conferma cercano e consumano attivamente informazioni che si allineano con le loro convinzioni preesistenti mentre respingono o ignorano le informazioni contraddittorie. Le raccomandazioni algoritmiche possono rafforzare ulteriormente il loro pregiudizio di conferma, portando a percezioni sociali errate.
  • Utenti polarizzati: gli utenti che hanno opinioni estreme e interagiscono con contenuti che riflettono e amplificano le loro prospettive estreme hanno maggiori probabilità di essere influenzati da raccomandazioni algoritmiche e sperimentano percezioni sociali errate.
  • Diffusori di disinformazione: gli utenti che diffondono involontariamente o intenzionalmente informazioni errate corrono il rischio di ricevere e condividere ulteriori contenuti fuorvianti attraverso l’amplificazione algoritmica, contribuendo a errate percezioni sociali.
  • Utenti emotivamente spinti: gli utenti che sono molto suscettibili a contenuti carichi di emozioni, come paura, rabbia o indignazione, possono interagire maggiormente con contenuti sensazionalistici o provocatori. Gli algoritmi possono quindi dare la priorità a tali contenuti, portando a percezioni sociali errate basate su informazioni emotivamente distorte.
  • Utenti con scarsa alfabetizzazione mediatica: gli individui con competenze limitate di alfabetizzazione mediatica possono avere difficoltà a valutare criticamente le informazioni che trovano online. Potrebbero essere più inclini ad accettare contenuti fuorvianti come fattuali a causa della raccomandazione algoritmica di tali contenuti.
  • Utenti con un’esposizione limitata a prospettive diverse: gli utenti che hanno un’esposizione limitata a diversi background culturali, politici o sociali possono sperimentare bolle di filtro algoritmiche, rafforzando ulteriormente le loro convinzioni esistenti e portando a percezioni sociali errate.
  • Utenti di social media nuovi o poco frequenti: gli utenti che non conoscono le piattaforme di social media o che non le utilizzano frequentemente potrebbero non avere l’esperienza e la conoscenza per navigare efficacemente nel panorama algoritmico, rendendoli più suscettibili alle percezioni errate dei social.

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