Le discussioni online che si sviluppano sui social media svolgono un ruolo cruciale nella definizione del nostro mondo. Influenzano tutto, dalle decisioni elettorali alle informazioni che consumiamo, fino alla nostra reazione alle crisi globali come le pandemie. Dobbiamo però fare attenzione, poiché queste conversazioni spesso non hanno un’origine organica; possono essere orchestrate da campagne di influenza mirate a diffondere disinformazione e contribuire così alla divisione della società. In questo contesto, le tendenze sui social media plasmano l’opinione pubblica e non l’opinione pubblica le tendenze.
Nel 2020 Mozilla Firefox ha annunciato il Social Media Analysis Toolkit (SMAT) per affrontare le sfide delle discussioni online manipolate. La borsista Mozilla Emmi Bevensee è stata una delle co-sviluppatori. Si tratta di uno strumento gratuito, facile da usare e open source, con il quale è possibile verificare le conversazioni digitali.
I governi di tutto il mondo hanno dimostrato la loro forza tecnologica durante il Covid-19, installando meccanismi per monitorare il comportamento delle persone e delle aziende, spesso utilizzando app come SMAT.
Questa app, che funge da risorsa per attivisti, giornalisti, ricercatori e organizzazioni sociali, svolge un ruolo cruciale nella comprensione delle discussioni digitali e delle dinamiche sociali.
SMAT offre, ad esempio, strumenti specifici per il monitoraggio delle elezioni statunitensi. Questo include diagrammi di rete interattivi che mostrano la portata e l’affiliazione politica dei politici. Ricercatori, giornalisti e attivisti possono utilizzare SMAT per esplorare un’ampia gamma di informazioni, dai temi di tendenza in determinati periodi di tempo all’identificazione dei principali influencer che pilotano la conversazione, fino all’analisi dei link più condivisi.
Funzioni e opportunità:
SMAT offre una serie di funzioni che permettono agli utenti di analizzare efficacemente i contenuti dei social media. Offre la possibilità di estrarre dati da varie piattaforme come Telegram e Gab e permette agli utenti di raccogliere informazioni, seguire tendenze e comprendere le narrative predominanti in questi settori. Il toolkit include algoritmi avanzati per l’analisi del sentiment, l’estrazione di parole chiave e la mappatura della rete.
I giornalisti possono utilizzare SMAT per scoprire storie, analizzare l’opinione pubblica e identificare voci influenti nel mondo digitale. I ricercatori beneficiano della possibilità di effettuare analisi approfondite dei dati dei social media, contribuendo a una migliore comprensione delle tendenze e dei comportamenti sociali. Il lato negativo è che non sempre sono i giornalisti a utilizzare l’app, vero?
Considerazioni Etiche:
L’uso di SMAT solleva questioni etiche relative alla protezione dei dati, al consenso e alla possibilità di abuso. Sebbene il toolkit miri a servire gli interessi delle comunità emarginate, possono sorgere preoccupazioni riguardanti la raccolta di dati sensibili e i possibili impatti sulla privacy individuale.
SMAT come istituzione ha utilizzato la propria piattaforma per raccogliere dati sui cambiamenti politici ed economici nel mondo. Nel suo articolo: Reazione all’acquisizione di Twitter da parte di Musk
l’applicazione categorizza i sostenitori di Elon Musk come:
La categorizzazione delle persone basata sui contenuti con cui interagiscono è estremamente preoccupante, in particolare quando vengono utilizzati algoritmi per distinguere tra opinioni politiche buone e cattive. Sebbene l’intenzione dietro l’implementazione di tali algoritmi possa essere il desiderio di comprendere le preferenze degli utenti, ciò comporta il rischio di mantenere pregiudizi e rappresentare erroneamente le convinzioni delle persone.
Se questi algoritmi non vengono progettati con cura e continuamente monitorati, possono inavvertitamente rafforzare stereotipi esistenti e contribuire alla formazione di camere d’eco.
La catalogazione delle opinioni come corrette o errate è soggettiva e influenzata da vari fattori, tra cui contesti culturali, politici e sociali. Gli algoritmi che categorizzano gli utenti in base alle loro preferenze potrebbero non cogliere le sfumature delle diverse prospettive. Inoltre, il potenziale per conseguenze involontarie, come il rafforzamento della polarizzazione politica o la stigmatizzazione ingiusta di determinati punti di vista, solleva preoccupazioni etiche.
È importante riconoscere che gli esseri umani sono complessi e che le loro convinzioni spesso vanno oltre semplici categorizzazioni. Affidarsi esclusivamente a categorizzazioni algoritmiche rischia di semplificare la diversità del pensiero umano e impedire un dialogo aperto. Nell’analisi dei contenuti, dovrebbe essere adottato un approccio più sfumato e orientato all’uomo che apprezzi le finezze delle prospettive individuali anziché ridurle a classificazioni binarie.
Durante l’implementazione delle applicazioni, è fondamentale per gli sviluppatori e gli amministratori delle piattaforme garantire trasparenza, responsabilità e revisioni periodiche dei loro algoritmi. Deve essere garantito che i processi di categorizzazione siano imparziali e privi di influenza politica e che rispettino la privacy degli utenti. Trovare un equilibrio tra l’offerta di contenuti personalizzati e la protezione da valutazioni algoritmiche errate è fondamentale per promuovere un ambiente digitale che rispetti la ricchezza di opinioni diverse e incentivi un discorso costruttivo. In definitiva, il design ponderato e l’uso etico degli algoritmi può contribuire a uno spazio online più inclusivo e aperto.
In sintesi, SMAT è uno strumento potente che ha il potenziale di influenzare significativamente l’attivismo, il giornalismo e la ricerca nell’era digitale. Le sue capacità di scraping di contenuti dai social media, comprese piattaforme come Telegram e Gab, lo rendono una risorsa preziosa per comprendere il discorso online. Durante l’utilizzo di SMAT, è cruciale che le applicazioni siano guidate da considerazioni etiche per garantire che lo strumento contribuisca positivamente agli interessi delle comunità emarginate, rispettando al contempo la privacy e il consenso individuale.
