Su Twitter "vince" la destra, l'azienda ammette il bias dell’algoritmo - CorCom

L'INDAGINE

Su Twitter “vince” la destra, l’azienda ammette il bias dell’algoritmo

Uno studio interno evidenzia una maggiore amplificazione dei tweet “conservatori” rispetto a quelli di sinistra. Analizzati i dati di 7 Paesi: solo in Germania la piattaforma risulta “imparziale”. Ma è ancora giallo sulle cause

22 Ott 2021

L. O.

L’unico Paese in cui l’algoritmo di Twitter appare “imparziale” è la Germania. Ma in Canada, Francia, Giappone, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti i contenuti politici di destra vengono amplificati rispetto a quelli di sinistra. Lo ammette la stessa azienda nel suo blog rivelando i risultati di una ricerca interna secondo cui, spesso, l’algoritmo che mostra i post agli iscritti, preferisce contenuti “conservatori”.

I risultati dello studio

Nel complesso, e soprattutto nei periodi pre-elettorali, i contenuti politici finiscono con l’avere una predominanza sugli altri e, di questi, ad essere stati mostrati più frequentemente sono stati quelli di destra. Tuttavia, Twitter non sa ancora cosa abbia causato lo sbilanciamento. La società ha sottolineato che “l’amplificazione algoritmica non è problematica in sé: tutti gli algoritmi finiscono con l’amplificare i contenuti a cui sono applicati. Diventa problematica se sorge un trattamento preferenziale in funzione di come l’algoritmo è costruito, rispetto alle interazioni che le persone hanno con esso”.

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L’azienda annuncia di voler coinvolgere ricercatori esterni, così che possano aiutarla a migliorare i sistemi alla base dell’organizzazione automatica dei contenuti. Non è la prima volta che Twitter evidenzia un apparente pregiudizio nel suo algoritmo. In altre occasioni i ricercatori avevano ipotizzato che la differenza nell’amplificazione potrebbe essere dovuta alle “diverse strategie” utilizzate dai partiti politici per raggiungere il pubblico sulla piattaforma.

Il confronto fra le timeline

Lo studio ha confrontato la timeline “Home” di Twitter – il modo predefinito in cui vengono serviti i tweet ai suoi 200 milioni di utenti, in cui un algoritmo adatta ciò che gli utenti vedono – con la timeline cronologica tradizionale in cui i tweet più recenti vengono classificati al primo posto.

La ricerca ha rilevato che in sei paesi su sette, a parte la Germania, i tweet dei politici di destra hanno ricevuto più amplificazione dall’algoritmo rispetto a quelli di sinistra; le testate giornalistiche di destra erano più amplificate di quelle di sinistra; e in genere che i tweet dei politici erano più amplificati da una linea temporale algoritmica che dalla linea temporale cronologica.

Secondo il documento di 27 pagine, un valore dello 0% significava che i tweet raggiungevano lo stesso numero di utenti sia sulla timeline personalizzata sia su quella cronologica, mentre un valore del 100% significava che i tweet raggiungevano il doppio della copertura. Su questa base, la discrepanza più forte tra destra e sinistra è stata in Canada (liberali 43%; conservatori 167%), seguita dal Regno Unito (laburisti 112%; conservatori 176%). Anche escludendo i massimi funzionari del governo, i risultati sono stati simili, afferma il documento.

Il motivo rimane ancora sconosciuto

Twitter spiega che non è chiaro il motivo della distorsione e annuncia che potrebbe essere necessario modificare il suo algoritmo. Un post sul blog di Rumman Chowdhury, Director of Meta (ML Ethics, Transparency, and Accountability team), Twitter, e Luca Belli, ricercatore di Twitter, afferma che i risultati potrebbero essere “problematici” e che saranno necessari ulteriori studi.

“L’amplificazione algoritmica è problematica se esiste un trattamento preferenziale in funzione di come l’algoritmo è costruito rispetto alle interazioni – si legge nel blog -. È necessaria un’ulteriore analisi della causa principale per determinare quali modifiche, se del caso, sono necessarie per ridurre gli impatti negativi del nostro algoritmo”.

La ricerca verrà resa disponibile agli accademici e consentirà a terze parti un accesso più ampio ai propri  dati: una mossa che, secondo alcuni osservatori, potrebbe esercitare pressioni su Facebook affinché segua il suo esempio.

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