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Odio online, team di fisici elabora una mappa e 4 strategie di sabotaggio

I ricercatori: “Un sistema resiliente, la sorveglianza su un social non basta”. E in un paper propongono azioni mirate come isolare alcuni utenti e mettere i cluster gli uni contro gli altri

di Alessia Maccaferri


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2' di lettura

Per arginare il fenomeno dell’odio sui social netowork viene in aiuto la fisica: ricercatori della George Washington University hanno firmato un articolo su “Nature” in cui analizzano il fenomeno e concludono: “Il nostro modello matematico prevede che la sorveglianza all’interno di una singola piattaforma (come Facebook) può peggiorare le cose e alla fine genererà “dark pool” globali in cui l’odio online crescerà” . Ed elabora una mappa del fenomeno e 4 strategie.

Il punto di partenza dei ricercatori è chiaro: “Le piattaforme di social media stanno perdendo la battaglia contro l’odio online e necessitano di nuove intuizioni”. Così nel paper mostrano che la chiave per comprendere la resilienza dell'odio online sta nella sua dinamica globale di rete: “Cluster di odio interconnessi formano autostrade dell’odio globali che - assistite da adattamenti collettivi online - attraversano piattaforme di social media, a volte usando “backdoor” anche dopo essere state bandite, oltre a saltare tra paesi, continenti e lingue”. Insomma il sistema dell’odio è forte, resiliente e adattativo.

Come funziona la rete dell’odio? Come la chimica

“Il nostro modello matematico - affermano i fisici - prevede che la sorveglianza all’interno di una singola piattaforma (come Facebook) può peggiorare le cose e alla fine genererà “dark pool” globali in cui l’odio online crescerà. Osserviamo l’attuale rete di odio ricablare e autoripararsi rapidamente a livello micro quando viene attaccato, in modo da imitare la formazione di legami covalenti in chimica”.

In aiuto una mappa e 4 strategie

Neil Johnson e i colleghi hanno esaminato le dinamiche dei cluster dell’odio su Facebook e VKontakte, per un periodo di alcuni mesi e hanno tracciato una mappa, unica nel suo genere del fenomeno, in rete. Dalla quale traggono alcune strategie attive per le piattaforme, in base a situazioni specifiche:

1) Ridurre la potenza e il numero di grandi cluster vietando che si nutrano di gruppi più piccoli
2) Attaccare il tallone d’Achille dei gruppi di odio online bandendo casualmente una piccola parte di utenti individuali per far cadere la rete globale dei cluster
3) Mettere i cluster di grandi dimensioni uno contro l’altro, aiutando i cluster anti-odio trovare e impegnarsi direttamente con i cluster di odio.
4) Creare cluster intermedi che coinvolgono gruppi di odio per aiutare a mettere in evidenza le differenze ideologiche tra di loro e farli iniziare a mettere in discussione la loro posizione.

I ricercatori sottolineano che ciascuna delle loro strategie può essere adottata su scala globale e contemporaneamente su tutte le piattaforme senza dover condividere le informazioni sensibili dei singoli utenti o segreti commerciali, che è stato sinora un ostacolo.

Utilizzando questa mappa e la sua modellazione matematica come base, il Johnson e il suo team stanno sviluppando un software che potrebbe aiutare i regolatori e le agenzie a implementare nuovi interventi.

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