Algoritmi quotidiani: un evento dedicato al progetto di ricerca Algocount

Si chiama Algocount ed è un progetto di ricerca coordinato da Alessandro Gandini, docente di Sociologia dei Processi culturali e comunicativi dell'Università Statale di Milano. Realizzato in in partnership con il laboratorio Density Design del Politecnico e la collaborazione del Museo Nazionale Scienza e Tecnologia, il progetto si è occupato di studiare come funzionano i processi di raccomandazione dei contenuti di informazione sui social media in Italia, qual è il ruolo degli algoritmi, come funzionano questi processi, cosa ne sanno gli utenti e come sia possibile regolarli meglio. 

Temi di stretta attualità, per chiunque navighi un social network, che saranno al centro di un incontro al Museo della Scienza e della Tecnologia di via San Vittore con l’evento Algoritmi quotidiani (8 luglio, dalle ore 17.30) articolato in una tavola rotonda, un aperitivo e una performance interattiva sul ruolo degli algoritmi dei social network nella formazione dell’opinione pubblica in Italia. 

"Oggi - spiega il professor Gandini - affidiamo alle tecnologie digitali molti aspetti della nostra vita privata e pubblica: relazioni sociali, abitudini culturali, transazioni economiche, ricerca scientifica. Gli algoritmi ci consigliano amicizie, film o ristoranti, ci permettono di valutare un servizio, vengono usati per elaborare dati, prevenire reati, valutare rischi finanziari, gestire processi di produzione e nel campo dell’informazione giornalistica. L’uso intensivo di tecnologie che automatizzano e personalizzano la circolazione di notizie e contenuti d’opinione è una novità storica, che va conosciuta meglio".

La tavola rotonda sarà l’occasione per presentare al pubblico i risultati del progetto di ricerca con i ricercatori del team della Statale, guidati dal professor Gandini. 
Nel corso dell’evento, inoltre, il Museo presenterà per la prima volta al pubblico la Collezione di "Algoritmi Quotidiani". un output tipicamente museale, frutto dell’intervento del Museo nel progetto di ricerca. La collezione si aggiunge all’offerta culturale del Museo come una nuova testimonianza storica dello sviluppo delle tecnologie digitali e della loro relazione con la società, confermando il Museo come un luogo non solo di conservazione ma anche di interpretazione del patrimonio tecnologico, da tramandare alle future generazioni.
Il Museo, infatti, è intervenuto nel progetto di ricerca con un doppio ruolo: da una parte come disseminatore di coscienza e conoscenza dell’impatto degli algoritmi nei media contemporanei, dall’altra come spazio in cui gli esperti incontrano il pubblico per rendere fruibile, attraverso linguaggi originali e coinvolgenti, temi attuali altrimenti inaccessibili.
In questa direzione, la serata si concluderà con una performance interattiva dal titolo “Suggerito per te”, di e con Effetto Larsen. Un’occasione per giocare e comprendere come gli algoritmi intervengono nella costruzione delle opinioni sulle altre persone e sul mondo che ci circonda.
 In occasione dell’evento, infine, ogni partecipante verrà omaggiato di una Guida galattica per gli algoritmi quotidiani, uno strumento semplice e di agile fruizione volto ad aumentare la consapevolezza degli utenti rispetto ai processi di circolazione di contenuto raccomandato dagli algoritmi. 

La partecipazione all'incontro è libera, ma occorre registrarsi online. Nei Materiali allegati il programma. 

Algocount - Public Perception of Algorithms in Society: Accounting for the Algorithmic Public Opinion

Il progetto Algocount, finanziato da Fondazione Cariplo, coordinato dal dipartimento di Scienze sociali e politiche della Statale, svolto in partnership con il laboratorio Density Design del Politecnico di Milano si è occupato di studiare come funzionano i processi di raccomandazione dei contenuti di informazione sui social media in Italia, cosa sanno gli utenti di questi processi, e come possiamo fare per regolarli meglio. Qual è il ruolo degli algoritmi di social media nella formazione dell’opinione pubblica in Italia? I contenuti di informazione raccomandati in rete ci polarizzano, e se sì, in che modo? L’uso intensivo di tecnologie che automatizzano e personalizzano la circolazione di notizie e contenuti d’opinione è una novità storica, che va conosciuta meglio. Al giorno d’oggi sappiamo poco o nulla sul funzionamento di questi processi, che troppo spesso restano ancora delle scatole nere, inaccessibili al pubblico. 

Le risposte a queste domande sono molteplici. Attraverso l’utilizzo di metodi digitali e strumenti di data visualization, che consentono di operare un “reverse engineering” del funzionamento di piattaforme come YouTube, Facebook, Twitter, TikTok e Reddit, il progetto mostra come le forme di polarizzazione che originano dalla raccomandazione automatica dei contenuti siano molto più sfumate di quanto si tenda a credere. Se è vero che gli algoritmi si adattano ai comportamenti d’uso degli utenti, allo stesso tempo non li orientano in maniera definitiva. Il loro funzionamento, in alcune circostanze, tende a produrre percorsi di potenziale radicalizzazione in relazione ad alcuni temi, di cui gli utenti possono restare preda e dei quali devono avere consapevolezza al fine di mantenere una dieta mediale diversificata e sana. 

Dall’altro lato, gli utenti sanno ancora abbastanza poco di come funzionano questi processi. Attraverso lo svolgimento di 5 focus group, il progetto mostra che, se da una parte gli algoritmi di raccomandazione spesso facilitano la ricerca e l’accesso a contenuti di informazione, questi vengono talvolta percepiti come un ostacolo alla ricerca di fonti affidabili, per la difficoltà di discernere tra “buona” e “cattiva” informazione. Dell’esistenza degli algoritmi gli utenti si accorgono principalmente in presenza di "glitch", vale a dire in caso di malfunzionamenti o risposte inaspettate e fuori dall’ordinario da parte del sistema, che fanno percepire e visualizzare compiutamente la presenza di raccomandazioni automatizzate.

 Infine, a seguito dello svolgimento di un set di interviste con esperti, policy makers, rappresentanti delle piattaforme, giornalisti, attivisti e accademici interessati al tema, il progetto Algocount ha prodotto un documento contenente 5 brevi proposte di policy per la regolamentazione dell’opinione pubblica algoritmica, che prevede: 1) la promozione di un nuovo New Deal dei dati a livello transnazionale; 2) lo sviluppo di forme di interoperabilità tra piattaforme, volte a favorire la scelta dell’utente; 3) un più ampio accesso ai dati digitali per la ricerca; 4) la creazione di un concept innovativo per favorire un maggiore controllo dei processi di personalizzazione da parte degli utenti; 5) lo sviluppo di un plugin di servizio pubblico per la circolazione dell’informazione in Rete.