In un mondo dove i social media ci rinchiudono in bolle di opinioni simili, X sta sperimentando qualcosa di controintuitivo: trovare i post che piacciono anche a chi normalmente non sarebbe d’accordo con noi. Ad esempio, cosa può far sorridere sia elettori di destra che di sinistra… gli argomenti non mancano.
X vuole trovare i post che piacciono a persone con punti di vista opposti
Il nuovo esperimento di X prende il sistema Community Notes, quello che serve per il fact checking, e lo usa per uno scopo completamente diverso: identificare contenuti che creano ponti invece di muri. L’idea tutto sommato è interessante. Se persone che normalmente si detestano sono d’accordo nel dire che un post è bello, allora quel post deve avere qualcosa di speciale.
Il meccanismo si chiama “algoritmo bridging” e funziona al contrario della logica normale dei social. Invece di amplificare contenuti che fanno arrabbiare o che confermano le nostre convinzioni, cerca quelli che ricevono apprezzamento trasversale da utenti con visioni opposte.
Finora le Community Notes servivano solo per segnalare informazioni false o fuorvianti. Ora alcuni contributori selezionati vedranno una nuova opzione quando un post riceve molti like. Potranno valutarlo rispondendo a domande sul perché gli piace o non gli piace.
Non è un semplice “mi piace” o “non mi piace”. Il sistema vuole capire le motivazioni dietro le reazioni per creare un database di che cosa funziona davvero per unire persone diverse.
L’esperimento nasce da un’osservazione piuttosto semplice. Nonostante X sembri un campo di battaglia continuo, le Community Notes dimostrano che le persone riescono ad accordarsi anche su argomenti controversi quando si tratta di verificare i fatti. Se funziona per la verità, perché non dovrebbe funzionare per la bellezza, l’umorismo, o altri temi?
Tutto molto bello, c’è solo un piccolo problema. Community Notes su X è spesso criticato per essere troppo lento e inadeguato rispetto al volume di disinformazione che circola. Se fatica a tenere il passo con le fake news, come farà a identificare efficacemente i contenuti di qualità?
