Ovunque tu vada online, qualcuno sta cercando di personalizzare la tua esperienza web. Le tue preferenze sono anticipate, le tue intenzioni e le tue motivazioni sono previste. Quel tostapane che hai guardato brevemente tre mesi fa continua a tornare a infestare la tua navigazione su barre pubblicitarie personalizzate. E non è una strada a senso unico. In effetti, la meccanica abbastanza impersonale di alcuni sistemi di personalizzazione può non solo influenzare il modo in cui vediamo il mondo, ma come vediamo noi stessi.

Succede ogni giorno, a tutti noi mentre siamo online. Feed delle notizie di Facebook tenta di fornire contenuti su misura che "Più interessi" singoli utenti. Il motore dei consigli di Amazon utilizza il tracciamento dei dati personali combinato con le abitudini di navigazione degli altri utenti per suggerire prodotti pertinenti. Google personalizza i risultati di ricercae molto altro: ad esempio, app per la personalizzazione Google Now cerca di "darti le informazioni di cui hai bisogno per tutta la giornata, prima ancora di chiedere". Tali sistemi di personalizzazione non mirano solo a fornire rilevanza agli utenti; attraverso strategie di marketing mirate, generano anche profitti per molti servizi web gratuiti.

Forse la critica più conosciuta di questo processo è la "Bolla filtro" teoria. Proposto da attivista di internet Eli Pariser, questa teoria suggerisce che la personalizzazione può influire negativamente sulle esperienze degli utenti web. Invece di essere esposti a contenuti universali e diversificati, gli utenti ricevono materiali algoritmicamente corrispondenti ai loro punti di vista preesistenti e autoaffermanti. La bolla del filtro pone quindi un problema per l'impegno democratico: limitando l'accesso a punti di vista diversi e stimolanti, gli utenti non possono partecipare a un dibattito collettivo e informato.

{youtube}6_sim_Wc3mY{/youtube}

I tentativi di trovare prove della bolla del filtro hanno prodotto risultati misti. Alcuni studi hanno dimostrato che la personalizzazione può effettivamente portare a una visione "miope" di un argomento; altri studi ho scoperto che in diversi contesti, la personalizzazione può effettivamente aiutare gli utenti a scoprire contenuti comuni e diversi. La mia ricerca suggerisce che la personalizzazione non influisce solo su come vediamo il mondo, ma su come ci vediamo. Inoltre, l'influenza della personalizzazione sulle nostre identità potrebbe non essere dovuta a filtrare le bolle di consumo, ma perché in alcuni casi la personalizzazione online non è affatto "personale".

Tracciamento dei dati e prelazione dell'utente

Per capire questo, è utile considerare come viene realizzata la personalizzazione online. Sebbene i sistemi di personalizzazione seguano i nostri movimenti web individuali, non sono progettati per "conoscerli" o identificarci come individui. Invece, questi sistemi raccolgono i movimenti e le abitudini degli utenti in tempo reale in serie di dati di massa e cercano modelli e correlazioni tra i movimenti degli utenti. I modelli trovati e le correlazioni sono quindi tradotto indietro in categorie di identità che potremmo riconoscere (come età, sesso, lingua e interessi) e in cui potremmo inserirci. Cercando modelli di massa per fornire contenuti rilevanti, la personalizzazione è basata su un processo piuttosto impersonale.

Quando la teoria della bolla del filtro è emersa per la prima volta in 2011, Pariser ha sostenuto che uno dei maggiori problemi con la personalizzazione era che gli utenti non sapevano che stava accadendo. Al giorno d'oggi, nonostante le obiezioni al tracciamento dei dati, molti utenti sono a conoscenza che vengono monitorati in cambio dell'uso di servizi gratuiti e che questo monitoraggio viene utilizzato per le forme di personalizzazione. Molto meno chiari, tuttavia, sono le specifiche di ciò che viene personalizzato per noi, come e quando.

Trovare il 'personale'

La mia ricerca suggerisce che alcuni utenti ritengono che le loro esperienze siano personalizzate a gradi complessi. In uno studio qualitativo approfondito degli utenti Web di 36, dopo aver visto la pubblicità di prodotti per la perdita di peso su Facebook, alcune donne hanno riferito di ritenere che Facebook le avesse profilate come sovrappeso o orientate al fitness. In effetti, questi annunci di perdita di peso sono stati generati genericamente alle donne di età 24-30. Tuttavia, poiché gli utenti possono ignorare la natura impersonale di alcuni sistemi di personalizzazione, tali annunci mirati possono avere un impatto negativo sul modo in cui questi utenti si considerano: per dirla in modo grossolano, devono essere sovrappesati, perché Facebook dice loro che lo sono.

Non è solo una pubblicità mirata che può avere questo impatto: in uno studio etnografico e longitudinale condotto da una manciata di utenti di Google Now 18 e 19, ho scoperto che alcuni partecipanti ritenevano che l'app fosse in grado di personalizzare in modo straordinariamente complesso . Gli utenti hanno riferito di ritenere che Google Now abbia mostrato loro informazioni sulle scorte perché Google sapeva che i loro genitori erano azionisti, o che Google (erroneamente) ha precluso un "pendolarismo" a "lavoro" perché i partecipanti avevano mentito sul fatto di essere in età scolare sui loro account YouTube . Va da sé che questo studio su piccola scala non rappresenta gli impegni di tutti gli utenti di Google Now: ma suggerisce che per queste persone le promettenti promesse di Google Now erano quasi infallibili.

Infatti, recensioni di progettazione centrata sull'utente suggerisco che la realtà delle inferenze di Google è molto più impersonale: Google Now lo presuppone "Utente ideale" fa - o almeno dovrebbe - avere un interesse per le scorte e tutti gli utenti sono lavoratori che fanno il pendolare. Tali critiche evidenziano che sono queste le ipotesi che in gran parte strutturano il quadro di personalizzazione di Google (ad esempio attraverso l'adesione dell'app a categorie "carte" predefinite come "Sport", che durante il mio studio permetteva solo agli utenti di "seguire" le squadre di calcio maschili piuttosto che femminili del Regno Unito). Tuttavia, piuttosto che mettere in discussione le ipotesi della app, il mio studio suggerisce che i partecipanti si sono posizionati al di fuori della norma prevista: si sono fidati di Google per dire loro come dovrebbero essere le loro esperienze personali.

Sebbene questi possano sembrare esempi estremi di inferenza algoritmica impersonale e presupposizione dell'utente, il fatto che non possiamo essere sicuri di cosa viene personalizzato, quando o come sono i problemi più comuni. Per me, queste testimonianze degli utenti evidenziano che la personalizzazione dei contenuti online ha implicazioni oltre al fatto che potrebbe essere dannoso per la democrazia. Essi suggeriscono che, a meno che non iniziamo a capire che la personalizzazione può a volte operare attraverso schemi altamente impersonali, potremmo essere troppo fiduciosi nella personalizzazione per dirci come dovremmo comportarci, e chi dovremmo essere, piuttosto che viceversa.

Circa l'autore

Tanya Kant, docente di media e studi culturali, Università del Sussex

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

libri correlati

at InnerSelf Market e Amazon