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Sorpresa: i bot sono meno centrali degli account verificati durante gli eventi politici conflittuali

9 Marzo 2021

Pubblicato su PNAS il nuovo articolo scientifico a cura di Manlio De Domenico (FBK). Dal confronto fra i social media e il web emergono ecosistemi informativi molto diversi in termini di fonti delle notizie prevalenti

La manipolazione delle informazioni è diffusa nell’ambiente mediatico di oggi. Le reti sociali online consentono a vari attori di influenzare l’agenda pubblica bypassando i media tradizionali. Non solo, gli account automatici (o bot) possono fondersi con l’attività umana nel flusso di informazioni.

Nel loro recente articolo scientifico, gli autori Manlio De Domenico (FBK) e Sandra González-Bailón (Annenberg School for Communication, University of Pennsylvania, Philadelphia, US) valutano l’impatto che i bot hanno avuto sulla diffusione di contenuti durante due controversi eventi politici che si sono evoluti in tempo reale sui social media: la rivolta dei gilet gialli in Francia nel 2018 e le manifestazioni in favore dell’indipendenza catalana attorno al referendum del primo ottobre 2017.

Lo studio, intitolato “Bots are Less Central than Verified Accounts during Contentious Political Events” e pubblicato sulla rivista scientifica PNAS, si concentra su eventi caratterizzati da notevole tensione politica perché particolarmente suscettibili nei confronti di campagne di informazione progettate per fuorviare l’opinione pubblica o esacerbare i conflitti.

Per confrontare la visibilità di contenuti prodotti da bot con quelli creati da account umani, account verificati e testate giornalistiche tradizionali, sono state analizzati milioni di post generati su una popolare piattaforma di microblogging con i dati di tracciamento web raccolti dai due Paesi interessati.

Sono stati utilizzati gli strumenti della scienza delle reti, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico (machine learning) per comprendere e rappresentare la struttura di diffusione dei post, il contenuto dei messaggi e i relativi artefici mentre gli eventi politici si svolgevano.

Le analisi condotte mirano a confrontare l’attenzione che gli account di bot non verificati hanno ricevuto durante questi eventi di intensa mobilitazione politica con la visibilità degli account verificati e dei media tradizionali, contestualizzando tale attività nella cornice più ampia dell’ecosistema dell’informazione online.

In particolare, è stato determinato se esiste o meno una discrepanza nella portata delle fonti di notizie tra i canali (ad esempio, i social media e il Web) e, in tal caso, se l’attività dei bot aiuta a spiegare tale discrepanza (ad esempio, avendo i bot ritwittato le fonti meno visibili sul web).

In definitiva, le analisi tendono a identificare i cambiamenti nell’ambiente dell’informazione a cui le persone sono esposte a seconda del canale che utilizzano per accedere alle notizie – un processo di particolare rilevanza durante eventi politici in rapida evoluzione di crescente tensione sociale.

I risultati mostrano che i social media e il web sono ecosistemi informativi molto diversi in termini di fonti delle notizie prevalenti e che sia gli umani che i bot contribuiscono a generare discrepanze nella visibilità delle notizie con le loro attività. Emergono inoltre due fenomeni: il primo, gli account verificati sono significativamente più visibili dei bot non verificati nella copertura degli eventi; il secondo, i bot attirano più attenzione degli account umani.

Centralità nella rete dei retweet. Le reti sulla destra mostrano l’attività RT per le tre tipologie di account. I grafici sulla sinistra riassumono i valori ottenuti dalle permutazioni dei dati in cui le etichette delle categorie sono state rimescolate casualmente tra gli account. La centralità osservata a partire dai resoconti dei media è significativamente più alta del previsto in entrambe le mobilitazioni. Gli account umani, d’altra parte, ricevono RT significativamente inferiori. Gli assi conservano scale diverse per consentire l’identificazione visiva della distanza tra permutazioni e valori osservati.


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