Modifica di Filter bubble

La ''filter bubble'' è l’ambiente virtuale che ciascun utente costruisce su Internet quando sceglie solo i contenuti che gli piacciono. In questa bolla, l'utente vede soprattutto informazioni simili a quelle che già conosce e poco contenuto nuovo. Per esempio, su Facebook, l’algoritmo mostra nella home post e foto che potrebbero piacere all’utente, mentre altri contenuti vengono nascosti. Solo il 5% degli utenti legge opinioni molto diverse dalle proprie.

Il termine ''filter bubble'' significa “bolla di filtraggio” ed è stato coniato da Eli Pariser nel libro ''The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You''.

==Funzionamento degli algoritmi==

Gli algoritmi dei social network analizzano costantemente le azioni dell’utente — clic, “mi piace”, commenti, condivisioni e tempo di visualizzazione — per costruire un profilo preciso dei suoi interessi. Ogni interazione viene interpretata come un segnale di preferenza, e sulla base di questi dati l’algoritmo decide quali contenuti mostrare più spesso nel feed.

Secondo Pariser, questa logica di personalizzazione porta alla formazione della ''filter bubble'', un ambiente informativo in cui l’utente vede principalmente contenuti che confermano le sue opinioni, mentre quelli diversi o contrastanti vengono progressivamente ridotti o nascosti.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 7-9.</ref>

==Effetti ipotizzati==

La filter bubble può far vedere agli utenti solo una parte della realtà, limitando l’esposizione a punti di vista diversi.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 15.</ref> Gli utenti tendono a ricevere prevalentemente contenuti che confermano le loro convinzioni, il che ridurrebbe la loro capacità di comprendere opinioni alternative.

Studi recenti dimostrano che questo meccanismo può diminuire la diversità informativa, poiché gli algoritmi tendono a privilegiare contenuti simili a quelli già apprezzati.<ref name="Arxiv1905">"Information filtering and personalization algorithms", arXiv:1905.03919.</ref>

Altre ricerche mostrano inoltre come i sistemi di raccomandazione possano aumentare la polarizzazione e limitare l’esposizione a prospettive alternative, contribuendo alla formazione di una bolla informativa sempre più marcata.<ref name="AppliedNS">Applied Network Science (2024). Impact of recommender systems on information diversity.</ref>

==Implicazioni sociali e culturali==

Le bolle informative create dagli algoritmi potrebbero non influenzare solo ciò che un singolo utente vede, ma avere anche effetti più ampi sulla società e sulla cultura. Secondo Pariser, questo accade soprattutto quando gli utenti sono esposti principalmente a contenuti che confermano le loro opinioni, poiché le differenze tra gruppi con visioni diverse tenderebbero a essere enfatizzate, favorendo la polarizzazione sociale.

Questo fenomeno potrebbe ridurre significativamente il dialogo tra persone con idee differenti, poiché ciascun gruppo vede principalmente informazioni coerenti con le proprie convinzioni e tende a ignorare o sminuire punti di vista alternativi.

Le implicazioni culturali sono altrettanto rilevanti: le ''filter bubble'' potrebbero rafforzare stereotipi, diffondere disinformazione e limitare l’esposizione a prospettive diverse, creando una società più frammentata e influenzando negativamente il dibattito pubblico, la coesione sociale e la capacità collettiva di affrontare problemi complessi.

Infine, le ''filter bubble'' potrebbero condizionare anche il comportamento politico e le scelte culturali, poiché gli utenti ricevono informazioni selezionate in base alle loro preferenze, portando a decisioni più polarizzate e a una partecipazione pubblica meno consapevole.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 155-156.</ref>

==Rischi==

Secondo diversi studiosi, la ''filter bubble'' comporta diversi rischi sia per l’utente sia per la società nel suo complesso, limitando l’accesso a informazioni diversificate e influenzando i processi cognitivi e sociali.

===Ridotta capacità di confrontarsi con opinioni diverse===
La ''filter bubble'' tende ad amplificare il cosiddetto *pregiudizio di conferma* (confirmation bias), favorendo la fruizione di contenuti che confermano le idee già possedute e rendendo più difficile l’esposizione a informazioni che mettono in discussione le proprie convinzioni. Questo meccanismo riduce la capacità degli individui di confrontarsi con opinioni diverse e di rivedere criticamente le proprie posizioni.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 15-16.</ref>

===Ridotta comprensione di punti di vista alternativi===
La mancanza di esposizione a prospettive differenti può limitare la capacità critica dell’utente e la comprensione della complessità delle questioni sociali, politiche e culturali. Studi sulle dinamiche delle piattaforme digitali mostrano come l’interazione selettiva contribuisca alla formazione di ambienti informativi omogenei, nei quali il confronto con idee alternative risulta fortemente ridotto.<ref>Sasahara et al., 2020.</ref><ref>Cinelli et al., 2021.</ref>

===Maggiore vulnerabilità a influenze esterne===
Essere intrappolati in una ''filter bubble'' può rendere gli utenti più facilmente influenzabili da pubblicità mirate, narrazioni parziali o contenuti manipolativi. Pariser evidenzia che la personalizzazione dei contenuti può ridurre la rilevanza della sfera pubblica e limitare l’esposizione a informazioni importanti ma complesse, con possibili conseguenze sul funzionamento dei processi democratici.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 151.</ref>

===Polarizzazione e frammentazione sociale===
Quando ampi gruppi di utenti sono esposti prevalentemente a contenuti coerenti con le proprie convinzioni, si rafforzano le divisioni ideologiche e culturali. Questo fenomeno contribuisce alla polarizzazione del dibattito pubblico e alla frammentazione sociale, riducendo le opportunità di dialogo e di cooperazione tra individui con orientamenti diversi.<ref>Cinelli et al., 2021.</ref>

Secondo diversi studi, la *filter bubble* rappresenta un rischio concreto per l’apertura mentale dell’individuo e per la qualità del confronto pubblico, limitando la pluralità informativa e favorendo dinamiche di chiusura cognitiva e sociale.<ref>Cinelli et al., 2021.</ref>

==Rimedi ipotizzati==

===Consultare fonti diverse===
Consultare notizie e contenuti provenienti da differenti piattaforme, media e orientamenti editoriali permette di ottenere una visione più completa della realtà e di ridurre il rischio di rimanere confinati in un ecosistema informativo limitato. Pariser evidenzia come la personalizzazione dei contenuti online possa ridurre la possibilità di entrare in contatto con punti di vista diversi, e sottolinea l’importanza di esporsi a prospettive differenti per favorire l’apprendimento e la creatività.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 2, 3, 15, 17.</ref>

===Essere consapevoli del funzionamento degli algoritmi===
Comprendere il funzionamento degli algoritmi di personalizzazione, che selezionano i contenuti sulla base delle interazioni dell’utente, permette di riconoscere una possibile esposizione informativa limitata e di cercare attivamente punti di vista alternativi. Gli studi di Sasahara et al. (2020) mostrano come la selezione algoritmica possa rafforzare la polarizzazione e limitare la diversità informativa.<ref>Sasahara et al., 2020.</ref>

===Usare piattaforme che promuovono la varietà dei contenuti===
Alcune piattaforme digitali offrono strumenti o impostazioni che favoriscono la visualizzazione di contenuti meno filtrati o più diversificati. L’uso consapevole di tali strumenti può contribuire a ridurre l’impatto della bolla informativa e ad ampliare l’orizzonte informativo degli utenti. Cinelli et al. (2021) evidenziano l’efficacia della diversificazione dei contenuti nel ridurre gli effetti delle echo chambers.<ref>Cinelli et al., 2021.</ref>

===Adottare comportamenti digitali critici===
Verificare l’affidabilità delle fonti, confrontare informazioni provenienti da contesti diversi e dialogare con persone che esprimono punti di vista differenti sono pratiche fondamentali per mitigare gli effetti della ''filter bubble'' e promuovere una maggiore consapevolezza digitale. Pariser sottolinea come la filter bubble possa farci ignorare informazioni importanti ma complesse e come l’uso consapevole di Internet permetta di ampliare l’orizzonte informativo e sostenere la partecipazione civica.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 74 , 75.</ref>

In particolare, l’autore osserva che la personalizzazione dei contenuti può nous faire passer à côté de sujets importants mais complexes, comme des événements internationaux ou des problèmes sociaux, qui touchent indirectement notre vie quotidienne. Rechercher activement ces informations et aller au‑delà des contenus populaires favorise non seulement la compréhension, mais aussi la conscience critique et le rôle de citoyen informé.<ref>Pariser, The Filter Bubble, pp. 74 , 75.</ref>

==Note==

<references/>

==Bibliografia==

Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. New York: Penguin Press.

Sasahara, K., Chen, W., Peng, H., Ciampaglia, G. L., Flammini, A., & Menczer, F. (2019). Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. arXiv:1905.03919. https://arxiv.org/abs/1905.03919

Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2020). Echo chambers on social media: A comparative analysis. arXiv:2004.09603. https://arxiv.org/abs/2004.09603