Filter bubble: differenze tra le versioni
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La filter bubble può far vedere solo una parte della realtà | La filter bubble può far vedere agli utenti solo una parte della realtà, limitando l’esposizione a punti di vista diversi.<ref>[1] Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You.</ref> Gli utenti tendono a ricevere prevalentemente contenuti che confermano le loro convinzioni, riducendo la capacità di comprendere opinioni alternative. | ||
Studi recenti mostrano che gli algoritmi di raccomandazione accentuano questa tendenza, riducendo ulteriormente la varietà dei contenuti e contribuendo alla polarizzazione delle opinioni.<ref>[4] https://appliednetsci.springeropen.com/articles/10.1007/s41109-024-00679-3 | |||
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Di conseguenza, la filter bubble non solo riduce la diversità informativa, ma può anche influenzare la percezione della realtà e il dibattito pubblico, perché gli utenti si trovano intrappolati in una “bolla” di contenuti che riflettono principalmente le loro idee e preferenze. | |||
==4. Implicazioni sociali e culturali: == | ==4. Implicazioni sociali e culturali: == | ||
Versione delle 17:00, 30 nov 2025
La filter bubble (loc. s.le f.) è l’ambiente virtuale che ciascun utente costruisce su Internet scegliendo solo i contenuti che gli piacciono. In questa bolla, vediamo principalmente informazioni simili a quelle che già conosciamo 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 filtrata” ed è stato coniato da Eli Pariser nel libro The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You.[1]
Funzionamento degli algoritmi di personalizzazione
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.
Studi recenti dimostrano che questo meccanismo può diminuire la diversità informativa, poiché gli algoritmi tendono a privilegiare contenuti simili a quelli già apprezzati, rafforzando così un ecosistema chiuso di informazioni.[2][3]
Ricerche più recenti pubblicate nel 2024 evidenziano inoltre che tali sistemi di raccomandazione possono aumentare la polarizzazione e limitare l’esposizione a prospettive alternative, contribuendo alla formazione di una bolla informativa sempre più marcata.[4][5]
3. Effetti ipotizzati
La filter bubble può far vedere agli utenti solo una parte della realtà, limitando l’esposizione a punti di vista diversi.[6] Gli utenti tendono a ricevere prevalentemente contenuti che confermano le loro convinzioni, riducendo la capacità di comprendere opinioni alternative.
Studi recenti mostrano che gli algoritmi di raccomandazione accentuano questa tendenza, riducendo ulteriormente la varietà dei contenuti e contribuendo alla polarizzazione delle opinioni.[7][8]
Di conseguenza, la filter bubble non solo riduce la diversità informativa, ma può anche influenzare la percezione della realtà e il dibattito pubblico, perché gli utenti si trovano intrappolati in una “bolla” di contenuti che riflettono principalmente le loro idee e preferenze.
4. Implicazioni sociali e culturali:
Le bolle informative possono aumentare le divisioni tra le persone e ridurre il dialogo tra chi ha idee diverse. Questo fenomeno può influenzare la formazione delle opinioni e rendere più difficile capire realtà diverse dalla propria.
5. Rischi:
I rischi principali della filter bubble sono: •vedere solo informazioni che confermano le proprie idee; •non conoscere punti di vista diversi; •essere più facilmente influenzati da pubblicità o notizie parziali.
6. Rimedi ipotizzati:
Per ridurre gli effetti della filter bubble, si possono adottare strategie semplici: •leggere notizie da fonti diverse; • consapevoli di come funzionano gli algoritmi; •usare piattaforme che mostrano contenuti vari e non solo personalizzati.
Note
- ↑ [1] Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You.
- ↑ [2] https://arxiv.org/abs/1905.03919
- ↑ [3] https://arxiv.org/abs/2004.09603
- ↑ [4] https://appliednetsci.springeropen.com/articles/10.1007/s41109-024-00679-3
- ↑ [5] https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-024-00758-4
- ↑ [1] Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You.
- ↑ [4] https://appliednetsci.springeropen.com/articles/10.1007/s41109-024-00679-3
- ↑ [5] https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-024-00758-4