I filtri che sui social network selezionano le notizie che potrebbero essere di maggior interesse per un certo utente rischiano di isolare la persona dal confronto con idee che non coincidono con le sue. In realtà però il filtro più potente del flusso di informazioni è l'utente stesso. È la conclusione di uno studio pubblicato su "Science Express", in cui ricercatori dell'Università del Michigan hanno controllato e confrontato gli effetti degli algoritmi automatici di selezione delle notizie di Facebook e il comportamento di oltre dieci milioni di utenti di quel social network.

Al pari dei motori di ricerca, i social network sono dotati di algoritmi che classificano le notizie, personalizzandole per ciascun utente, sulla base delle precedenti scelte fatte dalla singola persona. Nel caso di alcuni social network questi algoritmi hanno la funzione di scremare fra le notizie pubblicate dagli amici on line solo quelle che potrebbero essere di maggiore interesse per il soggetto. Se le notizie venissero segnalate tutte, il profilo degli utenti sarebbe ingestibile perché sommerso da una quantità eccessiva di informazioni.

Dato che le persone fanno sempre più affidamento sui social media anche per le notizie di carattere politico e sociale, i ricercatori si sono chiesti se questi algoritmi rappresentino potenzialmente una menomazione dello scambio di idee indispensabile a un buon funzionamento della democrazia.

Eytan Bakshy e colleghi hanno così selezionato gli utenti statunitensi di Facebook che avevano espresso le loro preferenze politiche - dichiarandosi liberali o conservatori - su quel social media, per poi determinare che tipo di notizie inserite dai loro amici on line li raggiungevano superando il filtro degli algoritmi. Dall'analisi dei dati è risultato che gli algoritmi abbassavano di un punto la percentuale delle notizie che avrebbero potuto mettere in discussione le convinzioni dell'utente, rispetto a quelle che gli sarebbero arrivate in assenza dei filtri.

Controllando invece quali notizie venivano cliccate fra quelle arrivate, i ricercatori hanno scoperto una riduzione del quattro per cento nella lettura di quelle che in qualche modo erano problematiche rispetto alle concezioni della persona. In altri termini, le scelte individuali riguardo a quello che meritava di essere cliccato limitavano l'esposizione degli utenti a idee-differenti dalle loro, addirittura molto più di quanto facessero gli algoritmi di Facebook.

Bakshy e colleghi sottolineano che l'impatto degli algoritmi sulla comunicazione pubblica andrebbe comunque monitorato costantemente dato che quello che oggi è un effetto di portata limitata, potrebbe trasformarsi in qualcosa di ben diverso, anche perché gli algoritmi sono costantemente sottoposti a revisione nel tentativo di migliorare la personalizzazione. Considerata la complessità di questi algoritmi sociali, spiegano gli autori, nessuna singola persona è realisticamente in grado di comprenderne in pieno le conseguenze: si potrebbe cioè arrivare a un pesante oscuramento delle opinioni dissenzienti, anche in assenza di qualsiasi volontà censoria di chi ha progettato l'algoritmo.

Infine, come osserva David Lazer della Harvard University in una nota di commento all'articolo, è importante rilevare che la ricerca di Bakshy non permette in realtà di stabilire definitivamente se Facebook e altri social media incoraggino od ostacolino la discussione politica rispetto a quanto avveniva prima del loro avvento. Non disponiamo infatti di dati quantitativamente e qualitativamente paragonabili per il mondo prima di Facebook.