Foto: Radio Maribor/Pexels
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Tutti i frequentatori attivi dei social sono possibili odiatori seriali, a prescindere dal tipo di piattaforma o degli algoritmi utilizzati per selezionare post e informazioni. È quanto emerge da uno studio pubblicato sulla rivista “Nature” e condotto dai ricercatori del Dipartimento di Informatica dell’Università la Sapienza di Roma.
La ricerca, ripresa dall’agenzia Agi in Italia, rivela come, nonostante i profondi mutamenti nelle tecnologie delle piattaforme, nelle condizioni sociali e soprattutto negli algoritmi, negli ultimi 34 anni il comportamento umano sui social media sia rimasto costante e segua le stesse logiche.
Lo studio ha considerato varie piattaforme, come Facebook, Reddit, Gab, YouTube e altre, esaminando più di 500 milioni di commenti e, confrontando i dati, sono emersi schemi ricorrenti delle interazioni tra gli utenti, in particolare per quanto riguarda le cosiddette interazioni tossiche, gli scambi di commenti negativi, hate speech e insulti, che apparentemente non incidono sulla volontà degli utenti di partecipare alle conversazioni. Ogni utente contribuisce alla tossicità delle interazioni, e l’influenza o il condizionamento di singoli o gruppi di individui appare marginale.
Secondo Walter Quattrociocchi, che ha coordinato il gruppo di ricerca, in presenza di una comunicazione tossica, con commenti pesanti, le conversazioni non si arrestano, a prescindere dai temi o dal grado di tossicità. “Non esiste l’odiatore seriale – dice il ricercatore - e ci si avvelena più o meno tutti allo stesso modo su tutti i temi”.
Ci sarebbe una relazione complessa tra tossicità e coinvolgimento nel discorso online: anziché abbandonare la discussione in presenza di aggressività e insulti, come si farebbe probabilmente in una discussione dal vivo, online si ha l’effetto opposto, di attirare, o perlomeno non allontanare, interventi e utenti.
Si tratta di dinamiche che favoriscono la polarizzazione e diventano rilevanti anche in vista delle scadenze elettorali negli Stati Uniti e in Europa, che il gruppo di ricerca intende studiare per capirne le dinamiche.
Alessandro Martegani