Che cosa sognano gli algoritmi by Dominique Cardon

autore:Dominique Cardon [Cardon, Dominique]
La lingua: ita
Format: epub
ISBN: 9788852089657
editore: Mondadori
pubblicato: 0101-01-01T00:00:00+00:00

Il segnale e la traccia

Nei servizi digitali, un algoritmo «funziona» davvero quando riesce ad armonizzarsi a tal punto con l’ambito nel quale opera, da portare gli attori a regolare le loro azioni sui suoi verdetti, da nutrirne gli immaginari secondo i principi da lui stabiliti. Lo si può dire del PageRank di Google, del sistema di raccomandazioni di Amazon, dei voti attribuiti agli alberghi da TripAdvisor o del GPS integrato nelle automobili.

Per contro, molti altri servizi basati sui calcoli non riescono a produrre risultati abbastanza intelligibili da poter ridefinire i mondi sociali nei quali operano. I servizi di analisi dei sentimenti, che si vantano di saper individuare la tonalità soggettiva di grandi quantità di testi digitali, producono risultati talmente ovvi che sfruttandoli non si ottiene altro che un’idea assai approssimativa delle opinioni positive o negative relative a una marca, a un prodotto o a una personalità.

Per spiegare tali scarti è necessario distinguere, all’interno dei proliferanti big data, i dati che propongono contenuti espliciti, informazioni o espressioni soggettive – chiamiamo questi dati segnali (per esempio un account di Facebook) – da quelli, impliciti, che sono le registrazioni contestuali di azioni – chiamiamo questi dati tracce (clic, geolocalizzazioni, navigazione, velocità di lettura ecc.). Gli algoritmi più «efficaci» del web sono quelli che accoppiano strettamente segnali di informazioni a tracce di azioni o, per dirla altrimenti, che si servono delle tracce per trovare la migliore relazione tra i segnali. Al contrario, i calcoli non sono altrettanto efficaci quando vengono applicati a segnali senza tracce o a tracce poco correlate a segnali.

I servizi che riescono a creare un circuito di apprendimento tra segnali e tracce hanno la caratteristica di trattare in tempo reale un’informazione che non si trova tra le regole di calcolo dell’automa, ma si nasconde, sotto il web, nel comportamento stesso dell’utente. Grazie alle tecniche di apprendimento, gli algoritmi delegano la selezione dell’informazione più pertinente (per il loro calcolo) alle manovre regolari degli internauti. Questa informazione può essere di un’estrema banalità. Digitare nel motore di ricerca «mal di testa», «febbre» o «dolore muscolare», indica verosimilmente un sintomo influenzale che il gigante di Mountain View sarà poi in grado di misurare e cartografare, per arrivare a predire un’epidemia influenzale più rapidamente delle istituzioni sanitarie. In realtà, le analisi di Google flu mostrano che le predizioni di Google sono imprecise e talvolta pure false.5

A lungo Google ha fatto la guerra a coloro che cercavano di ottenere visibilità producendo link ipertestuali non autorevoli, ossia inviando al calcolatore del noise privo di segnale. Ormai, gli ideatori dell’algoritmo si affidano sempre più a un altro processo per perfezionarne il calcolo. Esso registra il link sul quale ha cliccato l’internauta nella lista dei risultati proposti a una determinata parola chiave. Se l’utente non torna sulla pagina principale per cliccare su un altro link, l’algoritmo deduce che l’internauta è soddisfatto della risposta che ha trovato. Questa informazione sul comportamento dell’utente permette all’automa di rivedere la sua classifica. Se avviene che molte persone clicchino sistematicamente sul terzo link piuttosto che

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