Contenuto
- Il difetto algoritmico
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Trasparenza vs. Ingannare il sistema
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Gli algoritmi sociali sono misure fredde, scientifiche, basate sui dati, ma ciò non ci impedisce di usarle in tutti i modi abili.
Nei due decenni precedenti la bolla di Internet, non hai sentito molto la parola algoritmo a meno che non fossi un programmatore di computer, applicassi la matematica maggiore o in un'ape di ortografia tecnologica, se esiste una cosa del genere. Avanti veloce fino ad oggi e se c'è "un'app per quello" probabilmente c'è anche un algoritmo per esso. In questi giorni, sembra che ogni angolo della nostra vita sia presieduto da algoritmi. Predicono i libri che vorremmo acquistare su Amazon, sui quali potremmo desiderare di fare amicizia e magari anche scegliere una potenziale anima gemella.
L'ultimo algoritmo è uno che potresti avere familiarità o meno, ma negli ultimi anni è saltato sul carrozzone di misurazione dei social media. Alcuni grandi giocatori - Klout, Kred e Peer Index per citarne alcuni - affermano di essere in grado di misurare l'influenza sociale di una persona in ordine numerico. Tutti e tre utilizzano algoritmi complessi e randomizzati per calcolare una sorta di punteggio proprietario per confrontare la presunta influenza delle persone. Questo è più facile a dirsi che a farsi. Klout, ad esempio, è stato criticato per aver assegnato un punteggio più basso al presidente degli Stati Uniti Barack Obama, etichettandolo quindi meno influente della star di Teenybopper Justin Bieber. Ciò è stato invertito solo nell'agosto 2012 quando Klout ha modificato il suo algoritmo per legare la pertinenza della pagina di Wikipedia (e quindi tenere conto di più dati del mondo reale).
Per me, tuttavia, queste nuove misure della popolarità del Web generano alcune domande. Ad esempio, ci sono troppe cose nella nostra vita che stiamo cercando di riassumere in un algoritmo? Cosa può dirci davvero un algoritmo e dove non è all'altezza? E quali sono le conseguenze quando lo fa?
Il difetto algoritmico
Usando i siti di misurazione dei social media come esempio, è chiaro che possiedono tutti un grosso difetto: l'algoritmo esamina "l'influenza" di un utente nel vuoto e i siti offrono poco in termini di misurazione di ciò che queste persone stanno facendo offline. In un modo o nell'altro, tutti questi siti in questione in qualche modo premiano il partecipante per essere più impegnato e legare in più reti di social media. Klout, ad esempio, chiede agli utenti di collegare ogni account di social network attivo al servizio e lavora in interazione su,, Google+, LinkedIn, Foursquare e altri siti di social media insieme ad altri dati online pubblicamente disponibili (come la pagina di Wikipedia). Naturalmente, questi algoritmi esatti sono proprietari e quindi per lo più nascosti. Ma anche questo è parte del problema. Dopotutto, se ci sono carenze nei calcoli dei punteggi degli algoritmi, l'utente medio ne è consapevole?
In alcune delle mie prime esperienze con l'uso di Klout, poche settimane dopo aver twittato a scherzo sulla mia farmacia CVS locale, il sito ha creato una categoria e mi ha dichiarato "influente" sul CVS, basandomi solo su alcuni ri-tweet della mia battuta. Chiaramente, questo mi dà molto più credito di quanto mi meriti in termini di influenza su questo argomento!
Esistono tutti i tipi di altri problemi con l'utilizzo di algoritmi per calcolare le cose, soprattutto se si tratta di un algoritmo randomizzato che utilizza dati casuali. Ad esempio, ho chiesto ad Andrew Grill, CEO di Kred, della capacità di Kred di rilevare follower acquistati o account falsi, che molte persone di alto profilo sono state accusate di aver abusato negli ultimi mesi. (Ulteriori informazioni al riguardo in The Economics of Fake Followers.)
"Non potevamo avere quella misura nell'algoritmo", ha detto Grill. "Non ci sarebbe modo di rilevare un falso positivo, come una legittima ondata di seguaci, diciamo da un'apparizione televisiva."
Un tale dilemma è un esempio lampante di quando gli algoritmi falliscono; mentre gli algoritmi possono determinare i dati, non sono così bravi a interpretare ciò che significa.
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Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
"Il problema con gli strumenti di monitoraggio dei social media è che i computer possono vedere se viene utilizzato un nome, ma non possono dire al truffatore o se la menzione è un'impressione positiva o negativa", ha affermato Mike Byrnes di Byrnes Consulting, una società che fornisce servizi di pianificazione aziendale e strategia di marketing.
"Poiché i marchi vogliono vendere più prodotti e servizi in futuro, cercheranno influenzatori sociali per aiutarli a farlo", ha detto Byrnes. "La mia ipotesi è che verrà fatto un grande sforzo per valutare ogni persona e marchio utilizzando i social media per evidenziare i migliori mercati target di riferimento online".
Ciò significa che questi algoritmi sociali relativamente nuovi sono molto più di una guerra dell'ego o di un concorso di popolarità. Sempre più denaro reale viene scambiato le mani a seguito di questi algoritmi, sia attraverso il marketing che le persone eseguono online, sia attraverso gli stessi fornitori di algoritmi (Klout, PeerIndex e Kred offrono tutti incentivi dai loro sponsor per ottenere l'influenza dell'utente).
E se gli utenti non sanno come vengono calcolati i loro punteggi, sono sicuramente svantaggiati.
"Gli utenti dovrebbero sempre sapere come viene calcolato il loro punteggio, pubblichiamo come calcoliamo il nostro punteggio direttamente sul nostro sito Web", mi ha detto Grill.
Trasparenza vs. Ingannare il sistema
Sembra un inizio, ma uno dei problemi con la trasparenza in un algoritmo è che può essere giocato. Basti pensare agli utenti SEO black hat che hanno eseguito trucchi come il cloaking delle parole chiave non appena è stato scoperto che le parole chiave facevano parte dell'algoritmo dei risultati di ricerca. Pertanto, quando le aziende nascondono il modo in cui vengono calcolati gli algoritmi, mettono gli utenti in una posizione di svantaggio. Ma quando gli algoritmi diventano troppo trasparenti, possono anche essere resi praticamente inutili. Ciò mette anche gli utenti in svantaggio, o almeno quelli onesti.
Su quest'ultimo punto, un portavoce di Klout mi ha detto che "per mantenere l'integrità del punteggio, non riveliamo l'intero algoritmo o come lo sviluppiamo ..."
Ciò sembra ragionevole, ma penso che sarebbe giustificata almeno una spiegazione su questi siti sulla base dell'algoritmo, soprattutto perché queste società continuano a prestare le nostre informazioni con le loro API.
Sappiamo tutti che gli algoritmi sono spesso molto riduttivi; questa è solo la loro natura. Penso che il vero problema sia che noi - e le aziende che sviluppano quegli algoritmi abbiamo difficoltà a far fronte al fatto che ci sono limiti significativi su ciò che possono dirci sul grande, vasto mondo complicato in cui viviamo.
Man mano che questi siti si sviluppano e migliorano, anche i loro algoritmi. E anche se non tutti abbiamo bisogno di una laurea in informatica di per sé, le persone dovranno sempre più capire fino a che punto gli algoritmi possono e non possono aiutarci nella nostra vita.
Per uno, mi chiedo come sarebbe se i siti di incontri incoraggiassero gli utenti a contattare coloro che erano determinati a essere la peggiore corrispondenza. Dopotutto, alcune cose nella vita sono totalmente imprevedibili. O almeno erano liberi di pensarlo fino a quando un algoritmo migliore non provasse diversamente.