Discutere con le persone su X potrebbe insegnare alla piattaforma a mostrarti più post che odi, secondo un nuovo studio che ha rilevato come l'algoritmo di raccomandazione della piattaforma amplifichi contenuti non allineati ai valori dichiarati degli utenti.

Una ricerca pubblicata lunedì sulle Proceedings of the National Academy of Sciences ha rilevato che l'algoritmo "Per te" di X ha amplificato contenuti in contrasto con i valori dichiarati degli utenti, in particolare tra i democratici. La correlazione tra i contenuti amplificati e i valori dichiarati era di -0,229 per i democratici, rispetto a -0,041 per i repubblicani, con i valori più negativi a indicare una maggiore discrepanza.

"Gli algoritmi dei feed dei social media classificano i contenuti che si presume siano preferiti dagli utenti, ma i comportamenti di engagement che guidano questi algoritmi sono (nella migliore delle ipotesi) indicatori indiretti dei valori dichiarati esplicitamente dagli utenti stessi", hanno scritto i ricercatori. La classificazione basata sull'engagement previsto è l'architettura standard delle principali piattaforme — TikTok, Instagram e YouTube costruiscono allo stesso modo i loro feed attorno a modelli che prevedono con quali contenuti gli utenti interagiranno — quindi il divario individuato dai ricercatori tra i segnali di engagement e i valori dichiarati non è un'esclusiva dell'implementazione di X.

Secondo il report, ricercatori del MIT, dell'Università del Michigan, di Johns Hopkins, Stanford e Yale hanno studiato 715 utenti statunitensi attivi di X a settembre e ottobre 2024. I partecipanti hanno installato un'estensione per browser che raccoglieva i loro feed "Per te" e "Following".

Secondo quanto riportato, X ha mostrato ai democratici più contenuti contrari ai loro valori dichiarati, mentre l'effetto era molto più debole per i repubblicani. Considerando tutti gli utenti, i contenuti amplificati hanno ottenuto un punteggio di -0,150, mentre i post degli account che avevano scelto di seguire erano generalmente allineati ai loro valori. Il contrasto ha una rilevanza pratica: "Per te" è la timeline predefinita su X e gli utenti devono passare manualmente al feed cronologico "Following", quindi i contenuti amplificati sono quelli che la piattaforma mostra per primi.

"Tuttavia, al di là di questo allineamento tra valori autodichiarati e inventario, osserviamo che i valori dei partecipanti sono correlati negativamente alla probabilità di amplificazione dei contenuti", hanno affermato i ricercatori, aggiungendo che il risultato suggerisce che "l'algoritmo sta effettivamente amplificando contenuti non allineati ai valori espliciti degli utenti".

Una replicazione ha prodotto uno spaccato partitico simile, con -0,199 per i democratici e 0,0372 per i repubblicani.

Le risposte potrebbero spiegare parte della differenza, secondo lo studio. I ricercatori hanno affermato che gli utenti che rispondono a persone che pubblicano contenuti in contrasto con i loro valori potrebbero involontariamente segnalare a X di volerne vedere altri.

"Considerati nel loro insieme, questi risultati offrono uno sguardo sulle tensioni tra i valori che le persone hanno e quelli che provocano reazioni, e su come queste tensioni valoriali possano produrre esiti disallineati", hanno scritto i ricercatori.

I ricercatori non hanno esaminato se gli account responsabili dei post che hanno suscitato risposte non allineate ai valori fossero umani o automatizzati, lasciando aperta la questione del ruolo dei bot.

Il modo in cui gli algoritmi dei feed modellano ciò che gli utenti vedono ha attirato anche l'attenzione dei regolatori in Europa. Il Digital Services Act dell'UE richiede alle piattaforme molto grandi, tra cui X, di offrire almeno un'opzione di raccomandazione non basata sulla profilazione, e la Commissione europea ha aperto un procedimento formale contro X a dicembre 2023 per presunte violazioni, tra cui la gestione dei contenuti illegali e le etichette di verifica con il "check blu".

I risultati arrivano dopo che X ha reso open source il suo algoritmo "Per te" basato su Grok a gennaio, rivelando un sistema di raccomandazione che classifica i post prevedendo le azioni degli utenti, tra cui like e risposte. Si è trattato della seconda pubblicazione del genere per la piattaforma: X, all'epoca ancora chiamata Twitter, aveva reso pubbliche per la prima volta parti del suo codice di ranking a marzo 2023, pochi mesi dopo il completamento da parte di Musk dell'acquisizione della società per circa 44 miliardi di dollari. Poiché il codice più recente è pubblico, i ricercatori esterni possono ora esaminare come vengono ponderati segnali come le risposte — lo stesso meccanismo che lo studio PNAS collega alla discrepanza con i valori. Elon Musk ha detto all'epoca che l'algoritmo "necessita di miglioramenti massicci".

"Sappiamo che l'algoritmo è stupido e necessita di miglioramenti massicci, ma almeno potete vederci impegnarci a renderlo migliore in tempo reale e con trasparenza", ha twittato Musk dopo il rilascio. "Nessun'altra azienda di social media lo fa."