{"id":93273,"date":"2026-11-02T16:20:03","date_gmt":"2026-11-02T15:20:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.insalutenews.it\/in-salute\/?p=93273"},"modified":"2026-11-02T16:19:49","modified_gmt":"2026-11-02T15:19:49","slug":"mille-utenti-artificiali-per-studiare-le-echo-chamber-cosi-gli-algoritmi-alimentano-le-divisioni-politiche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.insalutenews.it\/in-salute\/mille-utenti-artificiali-per-studiare-le-echo-chamber-cosi-gli-algoritmi-alimentano-le-divisioni-politiche\/","title":{"rendered":"Mille utenti artificiali per studiare le echo chamber: cos\u00ec gli algoritmi alimentano le divisioni politiche"},"content":{"rendered":"
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Un team coordinato dal Cnr-Isti ha sviluppato YSocial, una piattaforma con migliaia di utenti artificiali che simula le dinamiche tra utenti, contenuti e algoritmi: l\u2019effetto dei sistemi di raccomandazione porta a scegliere le informazioni affini alla propria opinione. Il lavoro \u00e8 pubblicato su \u201cBig Data & Society\u201d<\/em><\/p>\n\n\n

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Roma, 2 novembre 2026 – Le \u201cbolle\u201d informative nascono dall\u2019interazione tra algoritmi e comportamenti degli utenti. In occasione di eventi particolarmente rilevanti, come le elezioni di Midterm che si terranno negli Stati Uniti il prossimo 3 novembre, possono accentuare la polarizzazione politica, limitando l\u2019accesso degli elettori a punti di vista differenti.<\/p>\n\n\n\n

Per comprendere come si formino e quale ruolo svolgano le echo chamber, un team coordinato dall\u2019Istituto di Scienze e tecnologie dell\u2019informazione \u201cAlessandro Faedo\u201d del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa (CNR-ISTI), in collaborazione con le Universit\u00e0 di Pisa e di Trento e con l\u2019Universit\u00e9 Claude Bernard di Lione, ha sviluppato un virtual twin, un gemello digitale che riproduce le dinamiche di un social network. Lo studio \u00e8 pubblicato sulla rivista \u201cBig Data & Society<\/a><\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cIl sistema ci consente di simulare e osservare, in un ambiente controllato, come si sviluppano la polarizzazione, la viralit\u00e0 dei contenuti, l\u2019impatto degli algoritmi di raccomandazione e le interazioni con utenti e contenuti – osserva Giulio Rossetti, ricercatore del Cnr-Isti e primo autore dello studio – Analizzare tali fenomeni direttamente sulle piattaforme reali, infatti, \u00e8 sempre pi\u00f9 complesso: l\u2019accesso ai dati \u00e8 limitato, gli algoritmi che determinano i contenuti visualizzati dagli utenti spesso poco trasparenti e numerose sperimentazioni sono impedite per ragioni etiche. Il sistema \u00e8 inoltre progettato per essere accessibile anche a ricercatori senza competenze di programmazione, grazie a un\u2019interfaccia zero-code\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Nasce cos\u00ec YSocial, una piattaforma digitale nella quale gli utenti, generati da modelli di intelligenza artificiale basati sui Large Language Models (LLM), pubblicano contenuti e replicano le dinamiche di interazione e diffusione tipiche delle piattaforme social. Ogni agente artificiale possiede caratteristiche di et\u00e0, interessi, opinioni, personalit\u00e0 e preferenze che ne influenzano il comportamento. Gli agenti nel tempo interagiscono e rispondono agli stimoli generati dagli algoritmi della piattaforma.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAbbiamo simulato per 60 giorni un dibattito tra mille agenti artificiali, equamente suddivisi tra Democratici e Repubblicani, con due fonti informative basate su CNN e Fox News e utilizzando dati storici provenienti dalla piattaforma di microblogging Bluesky, raccolti su circa l\u201980% della sua popolazione, al fine di riprodurre con la massima fedelt\u00e0 l\u2019attivit\u00e0 osservata nel mondo reale – prosegue Rossetti – I due gruppi hanno progressivamente sviluppato diete informative sbilanciate, interagendo prevalentemente con le fonti pi\u00f9 affini al proprio orientamento e, pur discutendo degli stessi temi, hanno utilizzato linguaggi e hashtag differenti. La polarizzazione si \u00e8 mantenuta anche quando hanno interagito con agenti del gruppo opposto\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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