Salve Margherita, grazie di aver condiviso questo recentissimo studio. Credo sia importante leggerlo tutto con attenzione e che valga la pena sottolinearne alcuni aspetti, evitando di trarne intepretazioni affrettate. Lo studio adotta un approccio per certi versi simile a quello adottato dal nostro Claudio Agosti [1] (mi permetto di metterlo in copia, sperando che ci possa aiutare ad interpretarlo meglio) ed analizza le ricerce e le navigazioni di 276 volontari (informati del tracciamento e remunerati) per 2.5 mesi nel 2018 e di 685 per 6.5 mesi nel 2020. La selezione di questi volontari e la loro consapevolezza di essere osservati potrebbe ovviamente aver influenzato il loro comportamento. E' importante notare questo problema metodologico anzitutto perché NON si pone per gli studi effettuati internamente da Google sugli utenti: - Google può analizzare milioni di utenti in contemporanea - tracciandone il comportamento - sui propri servizi - sui giornali che usano Google AMP o Google Analytics - sui tutti i siti internet che usano Google Analytics, Google Font, le loro CDN etc... - senza che gli utenti siano consapevoli delle finalità dell'analisi specifica e possano adattare il proprio comportamento Per questo, ad esempio, il disagio minorile e i disturbi alimentari e comportamentali provocati da Instagram nei ragazzi erano emersi negli studi interni di Facebook ma non in quelli della Oxford University. [2] Inoltre, a livello metodologico, è molto improbabile che la classificazione dei volontari effettuata dagli autori dello studio corrisponda alla segmentazione di Google degli stessi. Poiché la segmentazione di Google (come la profilazione) è molto più raffinata, precisa e costituita di gruppi più piccoli ed omogenei, le statistiche calcolate su gruppi più vasti potrebbero attutire o esacerbare le differenze. Questa dinamica viene in qualche modo osservata anche dagli autori, quando rilevano un paradosso di Simpson relativamente alla relazione fra engagmenet con le rare "fonti inattendibili" proposte da Google Search a livello complessivo ed il gruppo dei "strong Repubblicans":

we found a Simpson’s paradox where the overall correlations for exposure were no longer significant, and significant positive correlations emerged within strong Republicans’ engagement data. That is, we found a significant positive relationship between partisan and unreliable engagement for strong Republicans in both 2018 (p = 0:377; P < 0:01) and 2020 (p = 0:407; P < 0:01).

On Tue, 11 Jan 2022 09:19:39 +0100 Margherita Salvadori wrote:

Studio USA dimostra che le scelte delle persone sono determinanti nella creazione delle c.d. Filter bubbles

In realtà lo studio rileva dalla analisi suddetta che l'engagement con contenuti di parte è maggiore della differenza nell'esposizione ai contenuti di parte da parte di Google Search. Da questo deduce che il fenomeno delle Echo Chamber (che l'utente ha la possibilità di influenzare, più o meno consapevolmente) è più rilevante di quello delle Filter Bubble (su cui l'utente non ha alcuna influenza, in quanto decise a priori dalla piattaforma sulla base dei profili cognitivo-comportamentali degli utenti).

Google risulta neutrale

In realtà lo studio dice esplicitamente il contrario:

We found small but significant differences in exposure to partisan news on Google Search by 7-point PID in both years (Kruskal Wallis (KW) 2 = 23:25; P < 0:001 in 2018 and 2 = 24:38; P < 0:001 in 2020), but the partisan gap—the difference in news partisanship between the average Strong Republican and the average Strong Democrat—was small in both 2018 (0.062) and in 2020 (0.037). [...]

We also found significant differences in the amount of partisan news participants’ engaged with (KW 2 = 66:86; P < 0:001 in 2018 and 2 = 58:47; P < 0:001 in 2020), but the partisan gaps were three times greater than those in exposure. [...]

These findings indicate a weak filter bubble effect in the news our participants saw in their Google Search results, and a substantially stronger echo chamber effect in the domains our participants engaged with while browsing the web.

Dunque, nonostante tutte le limitazioni metodologiche di cui sopra, anche questo studio RILEVA un effetto delle filter bubble "piccolo ma significativo" ("small but significant" a pag 4 diventa "weak" a pagina 5... :-D) nonché un effetto, molto più forte, delle echo chamber, in particolare per la destra americana. Inoltre lo studio è limitato a Google Search (il titolo è "Engagement Outweighs Exposure to Partisan and Unreliable News within Google Search") ed il termine "neutral" appare solo 2 volte senza mai essere riferito a Google:

To understand our panel’s exposure and engagement with partisan information, we used the partisan audience bias scores developed using a large, virtual panel of Twitter users linked to US voter registration records. These scores use the relative proportion of registered Democrats and Republicans who shared a web domain to score it 10 on a scale from from -1 (shared only by Democrats) to 1 (shared only by Republicans) [29]. Compared to other domain-level partisanship scores, these scores cover a wider range of domains (N = 19; 022) and are strongly correlated (r = 96***) with the most widely used alternative [12]. On this scale, a domain score of 0 does not mean neutral or unbiased, only that an equal proportion of Democrats and Republicans shared it. pag 4

To score the partisanship of news domains, we used a measure of partisan audience bias derived from the differential sharing patterns of Democrats and Republicans in a large, virtual panel of Twitter users [29]. These scores range from -1 to 1, with a score of -1 indicating a domain was shared only by Democrats, and a score of 1 indicating one shared only by Republicans in the Twitter panel. A score of 0 indicates only that an equal proportion of Democrats and Republicans shared a given domain, not that the domain is politically or objectively “neutral,” making these scores useful for relative comparisons, not absolute ones. pag 10-11

Dunque in sintesi, pur con tutti i limiti metodologici, lo studio: - non "dimostra" che Google è neutrale - rileva che Google Search NON è neutrale e produce filter bubble - rileva che alcune delle proprie deduzioni statistiche sono sottoposte ad un paradosso di Simpson - rileva che la destra (quanto meno quella americana) è più attenta a selezionare fonti che non contraddicano le proprie credenze e tendenzialmente più suscettibile alle "unreliable news" - deduce che l'effetto delle echo chamber è più forte delle filter bubble prodotte da Google Search Giacomo [1] https://tracking.exposed/ [2] https://www.theguardian.com/technology/2021/sep/14/facebook-aware-instagram-...