Filter bubble: differenze tra le versioni

Da Unipedia.
Sistemazione dei corsivi per ''filter bubble''
 
(22 versioni intermedie di 4 utenti non mostrate)
Riga 1: Riga 1:
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.
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''. <ref>Pariser, The Filter Bubble, Introduzione.</ref>
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==
==Funzionamento degli algoritmi==
Riga 7: Riga 7:
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.
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, p. 40.</ref>
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==
==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, p. 40.</ref> Gli utenti tendono a ricevere prevalentemente contenuti che confermano le loro convinzioni, il che ridurrebbe la loro capacità di comprendere opinioni alternative.
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'', p. 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>
Studi recenti dimostrano che questo meccanismo può diminuire la diversità informativa, poiché gli algoritmi tendono a privilegiare contenuti simili a quelli già apprezzati.


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>
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="Arxiv1905">''Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. '' arXiv:1905.03919</ref>


==Implicazioni sociali e culturali==
==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.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 5.</ref>
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.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 148.</ref>
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.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 155.</ref>
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. 225.</ref>
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'', pp. 155-156.</ref>


==Rischi==
==Rischi==
Riga 32: Riga 32:


===Ridotta capacità di confrontarsi con opinioni diverse===
===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. 2 , 3, 15 ,16.</ref>
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===
===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>
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>''Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers.'' arXiv:1905.03919</ref><ref>'' Echo chambers on social media: A comparative analysis.'' arXiv:2004.09603</ref>


===Maggiore vulnerabilità a influenze esterne===
===Maggiore vulnerabilità a influenze esterne===
Essere intrappolati in una bolla informativa può rendere gli utenti più facilmente influenzabili da pubblicità mirate, narrazioni parziali o contenuti manipolativi. La personalizzazione dei contenuti, basata su segnali di interazione, può favorire decisioni fondate su informazioni incomplete e aumentare il rischio di disinformazione, con possibili conseguenze anche sul funzionamento dei processi democratici.<ref>Pariser, The Filter Bubble, p. 148.</ref>
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===
===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>
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>'' Echo chambers on social media: A comparative analysis.'' arXiv:2004.09603</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>
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>'' Echo chambers on social media: A comparative analysis.'' arXiv:2004.09603</ref>


==Rimedi ipotizzati==
==Rimedi ipotizzati==


===Consultare fonti diverse===
===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>
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. 15-17.</ref>


===Essere consapevoli del funzionamento degli algoritmi===
===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>
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>Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. '' arXiv:1905.03919</ref>


===Usare piattaforme che promuovono la varietà dei contenuti===
===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>
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>'' Echo chambers on social media: A comparative analysis.'' arXiv:2004.09603</ref>


===Adottare comportamenti digitali critici===
===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. Studi su creatività e apprendimento (Benkler, 2001; Nemeth & Kwan, 2010; Johnson, 2010) mostrano come l’esposizione a idee e prospettive diverse favorisca l’innovazione e l’apertura mentale.<ref>Benkler, 2001.</ref>


In sintesi, adottare un approccio critico all’uso delle piattaforme digitali, prestare attenzione alle fonti informative e ricercare attivamente la diversità dei contenuti rappresenta una strategia efficace per ridurre gli effetti della ''filter bubble'' e favorire una comprensione più articolata della realtà.
Verificare l’affidabilità delle fonti e confrontare informazioni provenienti da contesti diversi è essenziale per ridurre gli effetti della ''filter bubble'' e aumentare la consapevolezza digitale. Pariser evidenzia come la personalizzazione dei contenuti possa farci ignorare informazioni importanti ma complesse, mentre un uso consapevole di Internet permette di ampliare l’orizzonte informativo e sostenere la partecipazione civica.
 
La personalizzazione tende a privilegiare ciò che è popolare o genera molti clic, trascurando temi rilevanti ma meno immediati, come eventi internazionali o problemi sociali. Ricercare attivamente queste informazioni favorisce non solo la comprensione critica, ma anche lo sviluppo del ruolo di cittadino informato e della capacità di pensare in modo indipendente.
 
Inoltre, Pariser sottolinea che la ''filter bubble'' non influenza solo la nostra esposizione alle notizie, ma può anche modificare il nostro modo di pensare. Dare priorità ai contenuti più cliccati rischia di creare una visione frammentata della realtà e di ridurre la nostra consapevolezza su questioni importanti ma meno immediatamente attraenti. È quindi fondamentale sviluppare un atteggiamento critico e consapevole, cercando attivamente fonti diverse e informazioni complesse che contribuiscano a una visione più completa del mondo.<ref>Pariser, ''The Filter Bubble'', Penguin Press, 2011, pp. 74–76.</ref>


==Note==
==Note==
Riga 67: Riga 70:
==Bibliografia==
==Bibliografia==


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


Benkler, Y. (2001). Of sirens and Amish children: Autonomy, information, and law. New York University Law Review, 76(3), 109–156.
*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

Versione attuale delle 14:04, 20 dic 2025

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[modifica]

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.[1]

Effetti ipotizzati[modifica]

La filter bubble può far vedere agli utenti solo una parte della realtà, limitando l’esposizione a punti di vista diversi.[2] 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.

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.[3]

Implicazioni sociali e culturali[modifica]

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.[4]

Rischi[modifica]

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[modifica]

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.[5]

Ridotta comprensione di punti di vista alternativi[modifica]

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.[6][7]

Maggiore vulnerabilità a influenze esterne[modifica]

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.[8]

Polarizzazione e frammentazione sociale[modifica]

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.[9]

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.[10]

Rimedi ipotizzati[modifica]

Consultare fonti diverse[modifica]

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.[11]

Essere consapevoli del funzionamento degli algoritmi[modifica]

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.[12]

Usare piattaforme che promuovono la varietà dei contenuti[modifica]

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.[13]

Adottare comportamenti digitali critici[modifica]

Verificare l’affidabilità delle fonti e confrontare informazioni provenienti da contesti diversi è essenziale per ridurre gli effetti della filter bubble e aumentare la consapevolezza digitale. Pariser evidenzia come la personalizzazione dei contenuti possa farci ignorare informazioni importanti ma complesse, mentre un uso consapevole di Internet permette di ampliare l’orizzonte informativo e sostenere la partecipazione civica.

La personalizzazione tende a privilegiare ciò che è popolare o genera molti clic, trascurando temi rilevanti ma meno immediati, come eventi internazionali o problemi sociali. Ricercare attivamente queste informazioni favorisce non solo la comprensione critica, ma anche lo sviluppo del ruolo di cittadino informato e della capacità di pensare in modo indipendente.

Inoltre, Pariser sottolinea che la filter bubble non influenza solo la nostra esposizione alle notizie, ma può anche modificare il nostro modo di pensare. Dare priorità ai contenuti più cliccati rischia di creare una visione frammentata della realtà e di ridurre la nostra consapevolezza su questioni importanti ma meno immediatamente attraenti. È quindi fondamentale sviluppare un atteggiamento critico e consapevole, cercando attivamente fonti diverse e informazioni complesse che contribuiscano a una visione più completa del mondo.[14]

Note[modifica]

  1. Pariser, The Filter Bubble, pp. 7-9.
  2. Pariser, The Filter Bubble, p. 15.
  3. Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. arXiv:1905.03919
  4. Pariser, The Filter Bubble, pp. 155-156.
  5. Pariser, The Filter Bubble, pp. 15-16.
  6. Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. arXiv:1905.03919
  7. Echo chambers on social media: A comparative analysis. arXiv:2004.09603
  8. Pariser, The Filter Bubble, p. 151.
  9. Echo chambers on social media: A comparative analysis. arXiv:2004.09603
  10. Echo chambers on social media: A comparative analysis. arXiv:2004.09603
  11. Pariser, The Filter Bubble, pp. 15-17.
  12. Social influence and unfollowing accelerate the emergence of echo chambers. arXiv:1905.03919
  13. Echo chambers on social media: A comparative analysis. arXiv:2004.09603
  14. Pariser, The Filter Bubble, Penguin Press, 2011, pp. 74–76.

Bibliografia[modifica]

  • 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