L’Economia degli Algoritmi, le formule Facebook e Amazon

L'economia degli algoritmi

Uno dei più grandi cambiamenti che la diffusione di internet ha apportato alla nostra società è il modo in cui cerchiamo notizie e prodotti.
Abbiamo abbandonato quella dimensione limitata nella quale tutto avveniva intorno a noi, dall’edicola sotto casa dove acquistavamo il giornale locale ai negozianti di fiducia che conoscevano persino i nostri gusti, per passare ad una dimensione globale dove portali come Facebook, Twitter e Google News ci consegnano notizie da ogni angolo del pianeta e Amazon, il negozio dove trovi tutto, fa impallidire anche un grande centro commerciale che al confronto si è ridotto ad una piccola bottega.

Siamo insomma passati da una quantità estremamente limitata di notizie e prodotti ad una tale sovrabbondanza che è diventato un problema riuscire a fare una scelta.

Ecco perché i grandi portali come Facebook e Amazon per fornire le giuste informazioni o prodotti ad un utente che ha accesso a questa enorme quantità di dati devono affidarsi agli algoritmi.

I monopoli digitali

Gli algoritmi, quei semplici pezzi di codice deputati a risolvere un problema, sono destinati ormai ad esercitare sempre più un peso e a plasmare la nostra cultura e la nostra società.

Facebook e Amazon rivestono un ruolo di monopolio digitale su informazioni e acquisti, e l’economia, la cultura e il nostro stile di vita sono quindi profondamente condizionati dal funzionamento dei loro algoritmi che ci suggeriscono cosa è importante sapere o cosa è meglio comprare.

Il problema di abbondanza di dati che devono risolvere i rispettivi algoritmi è però ben diverso: Facebook deve selezionare tra circa 1500 contenuti al giorno, quelli che ci potrebbero maggiormente interessare; Amazon invece deve cercare di fornire un’esperienza di shopping senza fine abbinando al prodotto che stiamo comprando o abbiamo comprato un altro tra i milioni contenuti nel suo deposito.

Lo scopo dell’algoritmo News Feed di Facebook è di fornire il giusto contenuto alle persone giuste al momento giusto. Non ci è dato sapere il suo funzionamento in maniera precisa, ma con un po’ di reverse engineering è facile intuire che il motore di intelligenza artificiale di Facebook si basa principalmente sulle nostre azioni, i ‘mi piace’, le condivisioni o i click sui contenuti.

Tutto quello che facciamo viene registrato ed elaborato per essere poi usato nelle successive visualizzazioni delle notizie. Ai dati generati dal nostro comportamento all’interno della piattaforma l’algoritmo aggiunge i contenuti provenienti dalle inserzioni a pagamento di aziende o privati.

L’algoritmo di raccomandazione di Amazon invece cambia completamente in base al profilo del cliente ed ha un compito più arduo rispetto a quello di Facebook, ovvero riuscire a fornire suggerimenti personalizzati ad ogni potenziale cliente su milioni di prodotti presenti nel proprio magazzino in circa mezzo secondo.

Il motore che si occupa di fornire i suggerimenti per gli acquisti utilizza l’item-to-item collaborative filtering, un algoritmo che invece di sfruttare la similitudine dei clienti e quindi proporci articoli che altri utenti dal profilo simile al nostro hanno acquistato, costruisce l’elenco dei prodotti da suggerire in base a quelli che gli altri clienti tendono ad acquistare insieme a quello da noi scelto.

Questi algoritmi usano formule opposte ma risolvono il problema comune a Facebook e Amazon di operare una selezione tra l’abbondanza di dati.

I loro punti di forza sono chiari ma sono chiari anche i loro punti di debolezza.

Facebook conosce meglio le persone ma non conosce realmente cosa piace ad esse, i like possono dare l’idea di funzionare come le recensioni ma non sono affidabili allo stesso modo.

Come Tony Haile CEO di Chartbeat ci racconta sul Time, click, condivisioni e attenzione non sono esattamente la stessa cosa e molte persone potrebbero non avere neanche letto il contenuto sul quale hanno messo il like.

Amazon d’altro canto conosce meglio e in modo più affidabile i prodotti che piacciono alle persone grazie alle recensioni, ma vorrebbe saperne di più sugli utenti.

I due sistemi dovrebbero essere integrati per aiutarsi reciprocamente a superare i propri limiti.

Il funzionamento degli algoritmi di Facebook può scatenarci una certa inquietudine per l’eccessiva invadenza nella nostra vita privata, mentre nel caso di Amazon può non produrre i risultati sperati visto che molti utenti lamentano suggerimenti troppo robotici.

Nella nostra che è l’era degli algoritmi, non dobbiamo sorprenderci o sentirci violati nella nostra privacy da queste considerazioni, e lo scenario non dovrebbe sembrarci più così inquietante.

Come racconta Bruce Sterling a Giuseppe Granieri si tratta solo di nuove tecnologie: “Probabilmente non useremo più il termine “privacy”. Inventeremo politicamente una parola nuova che sarà coerente con la situazione attuale della tecnologia”.

Per poter funzionare al meglio e soddisfare al meglio le nostre esigenze di utenti, gli algoritmi hanno bisogno di conoscere i nostri gusti, come viviamo, quello che compriamo, e instaurare con noi un rapporto più confidenziale, e tutto dovrebbe accadere in maniera naturale come è sempre accaduto con il nostro negoziante di fiducia che conosce i nostri gusti e il nostro nome.

Per saperne di più: The Algorithm Economy: Inside the Formulas of Facebook and Amazon

Il potere degli algoritmi: come il software plasma la cultura

algorithmDa quando internet ha varcato il confine dei PC insinuandosi in ogni aspetto della nostra vita quotidiana tutto quello che facciamo è sempre più condizionato dagli strumenti della rete.
I meccanismi di interazione sono stati modificati così come è stato influenzato il nostro modo di prendere decisioni e di ricercare informazioni.
La grossa mole di informazioni prodotta dalla costante interazione con la rete è gestita dagli algoritmi. Per comprendere in che modo la nostra cultura ne è plasmata occorre osservare l’algoritmo da un punto di vista meno tecnico e più umanistico.

L’algoritmo

La parola algoritmo nasce in Persia e in un primo momento indica le regole da osservare per eseguire operazioni algebriche con i numeri arabi. Solo in seguito acquisisce il significato attuale designando una serie di istruzioni applicate ad un dato in ingresso e che tramite un numero definito di passaggi produce un dato in uscita. In pratica, uno strumento che ci permette di eseguire calcoli e elaborare dati in maniera automatica.

È Charles Babbage il primo a teorizzare l’uso degli algoritmi per l’automazione, ipotizzando che tutti i processi possano essere suddivisi in semplici operazioni, indipendentemente dal problema oggetto di studio. Anche se Babbage riesce a mettere in pratica le sue idee progettando il motore differenziale e Ada Lovelace crea il primo algoritmo per la sua macchina analitica, è con Alan Turing e la sua macchina nel 1937 che è formalizzato il concetto di algoritmo così come lo conosciamo.

Tuttavia è a cavallo degli anni ‘90 che l’algoritmo inizia ad entrare in maniera pervasiva nella nostra cultura. La nascita del web e la sua diffusione rende possibile l’interazione degli algoritmi, dando vita infine a quello che Pierre Lévy chiama il mezzo algoritmico, lo strumento attraverso il quale l’intelligenza collettiva tramite la rete modifica il nostro contesto culturale.

Il software e la cultura

Gli algoritmi sono ovunque e sono indispensabili, li incontriamo a Wall Street dove vengono utilizzati per prevedere l’andamento del mercato, l’algoritmo di Treding ad esempio gestisce in automatico il 65% delle operazioni.
Ma gli algoritmi che influenzano maggiormente il contesto culturale sono quelli delle piattaforme di social networking o social media in genere.
Tutte le azioni che facciamo attraverso queste piattaforme generano un flusso di informazioni volto a modificare l’enorme mole di dati connessi fra loro, e in maniera più sottile il ricordo collettivo di un’informazione. Questo significa che le nostre azioni alterano il mezzo nel momento stesso in cui lo usiamo (Stigmergia).

Qualsiasi informazione che generiamo sui social media, scrivendo un post, condividendo un link, un like ad una foto o un tweet vengono registrate all’interno di strutture dati, elaborate e usate per informare altri utenti.
Un esempio può essere l’algoritmo di EdgeRank di Facebook che elabora i nostri interessi, i nostri like, le nostre relazioni, gli amici in comune di chi pubblica una notizia, in modo da privilegiare quei contenuti che secondo l’elaborazione dell’algoritmo ci potrebbero interessare.
Gli algoritmi ci aiutano a navigare attraverso l’enorme quantità di informazioni presenti in rete, acquisiscono informazioni generate individualmente e le elaborano perché siano fruite in maniera collettiva.
Ma quando questi algoritmi che elaborano informazioni, ricostruiscono relazioni e connessioni ci suggeriscono le cose che ci piacciono e generano altre relazioni, finiscono per plasmare il nostro contesto culturale e la nostra identità.

L’uso della tecnologia di Intelligenza Artificiale sta inoltre aumentando capacità e ambiti dell’algoritmo. Hummingbird, l’algoritmo semantico di Google che si basa sull’elaborazione del linguaggio naturale, può esserne un esempio, così come l’obiettivo che si è posto Mark Zukenberg di comprendere il mondo analizzando il linguaggio dei post condivisi su Facebook.

Considerando quindi il peso che hanno e continueranno ad avere gli algoritmi nella nostra vita quotidiana, dal momento che non sono utilizzati solo per analizzare dati ma anche per prendere decisioni, ci si può domandare se sia lecito accettare decisioni prese in maniera automatica da algoritmi di cui non è possibile verificare la trasparenza né discutere la neutralità dei processi che vengono applicati ai dati.

Proprio perché influenzano pesantemente il flusso di informazioni, i processi devono essere resi comprensibili al di fuori della sfera strettamente informatica, in modo che tutti possano partecipare alle discussioni su come affrontare i problemi e come risolverli in maniera algoritmica.

Per saperne di più: The Power Of Algorithms: How Software Formats The Culture