Il filosofo francese Michel Foucault sosteneva che il linguaggio non descrive la realtà in modo neutrale, ma la modella attivamente. Uno studio scientifico appena pubblicato sul linguaggio politico offre un supporto empirico a quella tesi, rilevando che sottili scelte di formulazione possono influenzare in modo sostanziale il livello di pregiudizio partigiano nelle discussioni online su questioni politiche delicate.

Al centro dei risultati c'è un unico concetto psicologico: l'entitatività — il grado in cui un gruppo di persone è percepito come un'entità coesa, unita e "reale". Il concetto ha una lunga storia nella psicologia sociale e risale all'introduzione del termine da parte di Donald Campbell nel 1958 per descrivere ciò che fa sì che un insieme di individui venga percepito come un unico gruppo coerente anziché come un semplice aggregato di persone separate.

"La ricerca sui gruppi nuovi suggerisce che l'entitatività percepita è guidata da come gli altri etichettano questi gruppi", hanno recentemente scritto Carsten W. Sander e Juliane Degner sulla rivista Social Psychological and Personality Science. "Utilizzando modelli transformer ottimizzati per classificare automaticamente i post su Facebook (N = 45.780) e i commenti (N = 769.684), mostriamo che questo effetto vale anche per i gruppi politici consolidati. Nello specifico, i post contenenti etichette sostantive (ad esempio, "Republicani del Senato") anziché etichette aggettivali (ad esempio, "senatori Republicani") e che utilizzano queste etichette in modo generico (ad esempio, "i Democratici vogliono") anziché non generico (ad esempio, "alcuni Democratici vogliono") ricevono proporzioni più alte di commenti che esprimono pregiudizio partigiano."

Le ricerche precedenti sul tema si basavano su gruppi politici fittizi mai incontrati dai partecipanti. In quegli esperimenti, la formulazione che incoraggiava sottilmente l'entitatività portava i partecipanti a vedere i gruppi come unità singole, mentre la formulazione che non lo faceva li portava a vedere i membri come individui separati. Per verificare se lo schema si estendesse al discorso politico reale, i ricercatori hanno analizzato circa 46.000 post su Facebook e circa 770.000 commenti. È esattamente ciò che hanno trovato. I modelli transformer ottimizzati citati nell'articolo appartengono alla stessa famiglia di modelli linguistici basati sull'AI che alimentano gli strumenti moderni di analisi del testo, e hanno reso possibile la classificazione automatica del pregiudizio su un volume di commenti che sarebbe stato poco pratico codificare a mano. Poiché il dataset proveniva interamente da Facebook, rimane una domanda per ricerche future se lo stesso schema grammaticale valga anche su altre piattaforme.

"In sostanza, percepire un gruppo come entitativo rende i membri del gruppo più intercambiabili", ha dichiarato Sander, ricercatore associato dell'Humboldt University di Berlino, a PsyPost. "Le persone quindi generalizzano il comportamento di un membro all'intero gruppo, reagiscono contro un membro del gruppo per offese commesse da un altro e mostrano in genere più pregiudizio verso l'esterno. Abbiamo ragionato che questo potrebbe alimentare anche la polarizzazione politica, intesa come crescente pregiudizio verso il partito esterno."

Per chi produce e consuma commenti politici, i risultati indicano una piccola ma misurabile leva editoriale: in questo dataset, i post con etichette sostantive e formulazioni generiche hanno attirato proporzioni più alte di risposte pregudiziate rispetto alle controparti con aggettivi non generiche. La ricerca è in linea con le osservazioni del Dr. Steven Hassan, esperto di sette, che ha parlato con AlterNet in agosto del Presidente Donald Trump e del suo movimento politico. Hassan ha spiegato come tali movimenti manipolino sottilmente i loro seguaci per creare coesione e lealtà da sette. Oltre al modo in cui le opinioni sono formulate nei post informali online, ha notato, i movimenti politici costruiscono anche ecosistemi mediatici in cui i seguaci sviluppano percezioni distorte della realtà attraverso ripetuti rinforzi positivi dalle loro reti sociali.

"Si tratta davvero di quali fonti di informazione usano e chi è nella loro rete con cui si identificano", ha dichiarato Hassan a AlterNet. "Quindi se amano molto Joe Rogan, seguiranno molte delle sue opinioni. E di conseguenza, quando lui si rivolta contro Trump, Trump perde molti seguaci. Quello che cerco di trasmettere è che viviamo in un'epoca di manipolazione digitale mai vista prima."