La "filter bubble" rappresenta una condizione in cui i contenuti che vediamo online non rispecchiano fedelmente la realtà, ma sono piuttosto un riflesso dei nostri interessi personali. Questo fenomeno è diventato particolarmente evidente durante le recenti elezioni americane, dove molti sostenitori di Hillary Clinton erano convinti della sua vittoria, poiché i loro feed sui social media mostravano prevalentemente contenuti a suo favore, escludendo le opinioni dei sostenitori di Trump.
La "filter bubble" non è un processo spontaneo, ma il risultato della customizzazione operata da piattaforme come Facebook e Google. Queste aziende utilizzano algoritmi per personalizzare i contenuti, con l'obiettivo di massimizzare il tempo che gli utenti trascorrono online e, di conseguenza, aumentare i ricavi pubblicitari. Gli utenti vedono quindi contenuti che rispecchiano i loro interessi, il che incrementa le possibilità di interazione e engagement.
Tuttavia, la "filter bubble" presenta diversi problemi. Innanzitutto, molti utenti non sono consapevoli di trovarsi all'interno di una bolla, poiché non esistono avvisi che segnalino questa condizione. Inoltre, uscire dalla bolla non è semplice: richiederebbe la cancellazione di tutte le preferenze e i like sui social media, un processo complesso e poco intuitivo. Infine, non è chiaro come le bolle vengano generate, poiché i parametri utilizzati dagli algoritmi non sono trasparenti.
In conclusione, mentre la personalizzazione dei contenuti può avere fini legittimi e persino nobili, come evitare di mostrare contenuti irrilevanti agli utenti, essa comporta anche il rischio di creare una visione distorta della realtà. La "filter bubble" è un sottoprodotto di questo processo di customizzazione, e sia gli utenti che le piattaforme ne subiscono le conseguenze.
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La "filter bubble" è una condizione in cui gli utenti di Internet vedono contenuti personalizzati in base ai loro interessi, creando una visione distorta della realtà. Questo fenomeno, derivante dalla customizzazione operata dai social network per massimizzare l'engagement e i ricavi pubblicitari, può influenzare negativamente la percezione degli utenti, come dimostrato nelle elezioni presidenziali americane.