Tutti vittime e diffusori di fake news
Le notizie false si diffondono più di quelle vere perché noi umani, non gli algoritmi, abbiamo una grande propensione a propagarle
Il temine fake news, letteralmente notizia falsa, è entrato stabilmente nel nostro lessico da quando, nel 2017, il più famoso dizionario di lingua inglese, il Collins, la dichiarò parola dell'anno. Il suo uso quotidiano, rilevato nei vari media italiani e nella conversazione corrente, non è solo frutto dell'anglofilia linguistica che distingue il Bel Paese, ma nasconde la sua non perfetta traducibilità in italiano. Fake news, infatti, ha assunto nel tempo molti significati quali gossip, bufala, rumor, leggenda urbana, ecc...
La letteratura scientifica sul tema è ricchissima, soprattutto dopo che nel 2016 la campagna elettorale per le presidenziali statunitensi è stata interessata da questo fenomeno in modo massiccio: Google Scholar, il motore di ricerca bibliografico più consultato al mondo, segnala 33.800 paper pubblicati negli ultimi 5 anni su questo argomento. Fra questa imponente massa di pubblicazioni, due in particolare si sono occupate di attribuire un significato non ambiguo al termine utilizzando due tipi di approccio: uno empirico, basato sull'analisi delle definizioni riportate dagli autori di studi specifici; l'altro razionale, effettuato scomponendo il termine in fake e news e analizzandone separatamente la semantica.
L'approccio empirico è stato seguito da Edson Tandoc e colleghi i quali nel 2018 su Digital Journalism hanno pubblicato un lavoro (Definire Fake News: una tipologia di definizioni accademiche) in cui hanno classificato le fake news secondo due domini di fatticità (aderenza ai fatti) e intenzione ingannatrice dell'autore, e due livelli di espressione di ciascun dominio (alto o basso), identificandone sei significati diversi: satira, parodia, propaganda, pubblicità, fabbricazione e manipolazione. I due ultimi, i più rilevanti come vedremo, sono caratterizzati da bassa fatticità e alta intenzione ingannatrice dell'autore.
L'approccio razionale è stato seguito da Alex Gelfert il quale, sempre nel 2018, ha firmato un lavoro sulla rivista di filosofia Informal Logic dal titolo "Fake News, una definizione" da cui leggiamo: "Fake news è la presentazione deliberata di affermazioni (tipicamente) false o ingannevoli come notizie, in cui le affermazioni sono falsificate secondo un progetto". Seguendo i due metodi, si è arrivati alla stessa definizione: le fake news sono false narrazioni che somigliano a notizie, costruite in maniera da trarre deliberatamente in inganno il lettore. Rispetto ai media tradizionali, i social ne hanno maggiormente e con più velocità favorito la diffusione. Gelfert afferma che "i social online hanno consentito ai fornitori di notizie false di indirizzarle a un pubblico specifico e sfruttare pregiudizi cognitivi ben documentati nel tentativo di indurre in errore i consumatori e spingerli a propagarle ulteriormente". Questo ha creato allarme più che giustificato. Soroush Vosoughi e collaboratori, in un recentemente studio pubblicato su Science (Diffusione online di notizie vere e false), hanno analizzato la diffusione differenziale di notizie vere e false su Twitter dal 2006 al 2017. Gli autori hanno trovato che le falsità si diffondono in modo significativamente più veloce, più profondo e più ampio delle verità in tutte le categorie di informazioni e che gli effetti sono più pronunciati per le false notizie politiche che per quelle, in ordine decrescente, su terrorismo, catastrofi naturali, scienza, leggende urbane o informazioni finanziarie.
Contrariamente a quanto da molti creduto, i bot (algoritmi che creano e diffondono automaticamente le fake news) non hanno influito sul fenomeno, dimostrando che le notizie false si diffondono più di quelle vere perché noi umani, non i bot, abbiamo maggiori capacità di propagarle. In conclusione, le fake news sembrano news, ma sono deliberatamente false o fuorvianti (gli errori o la satira non sono fake news) e circolano più rapidamente, penetrando più profondamente nell'ecosistema social in cui bot hanno meno responsabilità del previsto: l'intelligenza artificiale deve ancora imparare a essere maliziosa (maligna?) quanto noi umani.*Università di Sassari
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