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I 5 passaggi con cui gli algoritmi influenzano il nostro voto

Scandalo Facebook

I 5 passaggi con cui gli algoritmi influenzano il nostro voto

Forse non lo sappiamo, o meglio, non lo sapevamo. Ma per tracciare la nostra identità politica bastano i clic istintivi che lasciamo ogni giorno su Facebook: i like, i «mi piace» disseminati senza troppa attenzione sui contenuti che rinveniamo sulle nostre bacheche online. I famosi dati “rubati” a Facebook da Global source research (Gsr) e ceduti a Cambridge Analytica servono esattamente a questo: profilare gruppi di utenti secondo tratti caratteriali, a propria volta rivelatori di attitudini politiche. L'utente può essere inquadrato e bersagliato con contenuti vicini alla propria sensibilità, colpendo nervi scoperti o rinsaldando convinzioni latenti. Il meccanismo è analogo a quello adottato da anni nel web marketing tradizionale, che non a caso rappresenta il restante 50% del core business di Cambridge Analytica. Il salto di qualità rivendicato è la possibilità di influenzare il comportamento elettorale, di fatto generando dei voti che sarebbero andati persi nell'astensione o in favore di un candidato sgradito. Ma come si arriva a orientare la scelta finale in cabina, quando lo smartphone è spento (o almeno si spera)?

1) Primo passo: i “like” parlano per te
Nell'ultimo trimestre del 2017, Facebook dichiarava oltre due miliardi di utenti. Una delle loro principali attività è, appunto, quella di cliccare like sui contenuti che condividono o si avvicinano in qualche maniera alla propria sensibilità. A volte il gesto può essere inconsulto, o ironico, ma in genere manifesta aderenza a quanto si è incrociato sulla propria bacheca. Le società di marketing e di marketing politico, come Cambridge Analytica, sono in grado di fare una cernita dei vari «mi piace» e intravedere gusti e magari personalità dell'utente. Come ha scritto anche il New York Times in una sua inchiesta, molti sono ignari che basti un clic a raccontare il proprio carattere.

Ovviamente, il grado di precisione sale con il campione statistico disponibile. Secondo un test svolto da ricercatori dell'Università di Stanford e dallo Psychometrics Center dell'Università di Cambridge, bastano 10 like per conoscere una persona meglio di uno suo collega e 150 per approfondirne il carattere fino a dettagli sconosciuti ai suoi parenti. «Facendo analisi semantica, le società capiscono verso quali contenuti gli utenti manifestano una sensibilità positiva - spiega Lucio Lamberti, docente di Marketing alla School of management del Politecnco di Milano - Siccome ogni giorno si possono mettere tantissimi like, raggruppando le informazioni sottostanti possiamo fare delle deduzioni sui gusti e, appunto, le inclinazioni politiche».

2) Secondo passo: i quiz conoscitivi
Nel caso dello scandalo che ha travolto Facebook, Cambridge Analytica ha acquisito i dati degli utenti profilati da una terza società, Global source research (Gsr). La Gsr aveva ottenuto le sue informazioni pagando gli utenti per farsi sottoporre un quiz sulla personalità, ma questionari simili sono diffusi e cliccati anche senza incentivi economici. La somma dei like e dei test psicometrici (volti a studiare i comportamenti in maniera quantitativa) come quello di Gsr permette di segmentare in maniera più precisa la platea degli utenti, scavando anche oltre la superficie dei like. In ambito politico, «segmentare» si traduce nel cogliere in maniera più precisa le tendenze ideologiche di un certo utente, calibrando i contenuti in maniera tale da solleticarne fragilità o motivi di tensione.

3) Terzo passo: il post giusto all'utente giusto
Naturalmente, un contenuto può esercitare impatti diversi a seconda dell'utente che si va a colpire. La strategia di Cambridge Analytica si è concentrata, ad esempio, sul blocco elettorale degli indecisi: i cittadini che non sono già radicati su una certa inclinazione ideologica, ma possono essere convinti dagli argomenti più vicini alla propria sensibilità. Anche in politica esistono «delle gradazioni - dice Lamberti - Se una società capisce che non sei né di destra né di sinistra, ti manderà dei messaggi che si avvicinino ai temi per cui provi interesse». Ad esempio, negli Stati Uniti, l'elettorato del Partito repubblicano converge sui temi economici (libertà di mercato) ma si divide già di più su quelli etici (come unioni e adozioni gay), spaccandosi tra correnti più conservatrici e libertarie. La precisione degli algoritmi di marketing politico fa sì che l'utente possa essere “corteggiato” con i messaggi che toccano solo alcune corde delle sua personalità, accantonando quelli che rischiano di incrinarne le convizioni. «Con l'intelligenza artificiale - aggiunge Lamberti - Si va verso un grado di personalizzazione di uno ad uno».

4) Quarto passo: meglio un «bìas» oggi che un elettore in meno domani
L'obiezione di rito è che non ci sono strumenti incontestabili per misurare i risultati di una campagna di marketing politico né, prima ancora, l'inclinazione ideologica di un utente. Magari, tra i fan di un certo politico su Facebook, ci possono essere utenti che hanno dato il proprio like in maniera scherzosa o per restare aggiornati sulle sue comunicazioni, a prescindere dalla propria aderenza personale. Insomma: si va a sbattere su un bìas, come si chiamano in statistica gli elementi che differiscono dalla media. Anche le sfumature di comportamento, però, sono calcolate dai sistemi di targeting: «L'idea di fondo è sempre quella di una comunicazione personalizzata, più efficace rispetto a quella anonima di un cartellone - dice Lamberti - Magari non si andrà a colpire il 100% degli elettori, ma si portano a casa dei risultati con il 50% o il 70%. Questo, applicato su milioni di utenti, vuol dire spostare dei voti».

5) Quinto passo: i rischi di un effetto distorsivo
C'è chi fa notare che la campagna politica one to one sui social è solo un'evoluzione del porta a porta che svolgevano i vecchi partiti, andando a fare proselitismo in quartieri, fabbriche o parrocchie. Parlare «alla pancia» degli elettori non ha nulla di nuovo, di per sé. L'aspetto più critico, oltre alla profilatura involontaria delle persone, è la possibilità di plagiare gli utenti con contenuti privi di attendibilità. La sintesi fra profilatura e fake news, tornata alla ribalta nelle ultime tornate elettorali, permette di esporre fasce importanti di elettorato a un bombardamento di informazioni false. «Come sempre il problema non è la tecnologia - spiega - Ma come la si usa».

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