Ricerca sulle elezioni presidenziali USA 2024: un’estensione del browser con IA può ridurre la polarizzazione verso opinioni politiche opposte.
Negli Stati Uniti, ricercatori hanno sviluppato un nuovo strumento che consente agli scienziati indipendenti di studiare come gli algoritmi dei social media influenzano gli utenti, senza bisogno dell’autorizzazione delle piattaforme.
I risultati suggeriscono che le piattaforme potrebbero ridurre la polarizzazione politica abbassando la visibilità dei contenuti ostili nei loro algoritmi.
Lo strumento, un’estensione del browser basata sull’intelligenza artificiale (IA), analizza i post su X, l’ex Twitter, alla ricerca di temi antidemocratici e di posizioni di parte estremamente negative, ad esempio contenuti che incitano alla violenza o che invocano il carcere per i sostenitori del partito avversario.
Successivamente riordina i post nel feed di X in pochi secondi, come mostra lo studio, così i contenuti più polarizzanti finiscono più in basso nel feed dell’utente.
Il team di ricercatori di Stanford University, University of Washington e Northeastern University ha poi testato l’estensione del browser sui feed di X di oltre 1.200 partecipanti, che hanno acconsentito alla modifica per 10 giorni, nel periodo che precede l’elezione presidenziale statunitense del 2024.
Una parte dei partecipanti ha usato l’estensione del browser che mostrava più contenuti divisivi, gli altri hanno usato quella che li retrocedeva in posizioni più basse nel feed. I risultati sono stati pubblicati giovedì sulla rivista Science.
Un nuovo modo per riorganizzare i feed 'senza la collaborazione delle piattaforme'
Durante l’esperimento, i ricercatori hanno chiesto ai partecipanti di valutare i propri sentimenti verso il partito avversario su una scala da 1 a 100.
Per i partecipanti che hanno utilizzato lo strumento del browser, l’atteggiamento verso il partito opposto è migliorato in media di due punti, pari al cambiamento stimato nell’opinione pubblica degli Stati Uniti in tre anni.
«Questi cambiamenti sono paragonabili, per entità, a tre anni di variazione della polarizzazione affettiva negli Stati Uniti», hanno osservato i ricercatori.
I risultati sono stati bipartisan, cioè coerenti tra gli schieramenti per persone con opinioni liberali e conservatrici.
Tiziano Piccardi, docente di informatica alla Johns Hopkins University, ha affermato che lo strumento ha un impatto «chiaro» sulla polarizzazione.
«Quando i partecipanti sono stati esposti a meno di questo tipo di contenuti, hanno provato sentimenti più positivi verso le persone del partito opposto», ha dichiarato. «Quando ne hanno visti di più, i sentimenti si sono raffreddati».
I ricercatori osservano che potrebbe essere un nuovo modo di riorganizzare i feed dei social media «senza la collaborazione delle piattaforme».
«Questi interventi possono portare ad algoritmi che non solo riducono l’astio tra le fazioni, ma promuovono anche una maggiore fiducia sociale e un dibattito democratico più sano tra gli schieramenti», conclude lo studio.
Lo studio ha esaminato anche le risposte emotive e ha rilevato che i partecipanti che hanno ridotto i contenuti ostili hanno riferito di sentirsi meno arrabbiati e meno tristi mentre utilizzavano la piattaforma. Tuttavia, gli effetti emotivi non sono proseguiti dopo la fine dello studio.
I ricercatori hanno scritto che il test era accessibile solo a chi era connesso a X da browser, non da app, il che potrebbe limitarne gli effetti.
Lo studio inoltre non ha misurato l’impatto a lungo termine che vedere meno contenuti polarizzanti potrebbe avere sugli utenti di X.