Sempre più spesso, dietro a ciò che compriamo, guardiamo o leggiamo, o peggio, come pensiamo o votiamo, c’è un algoritmo che lavora per orientarci verso una direzione ben precisa. Viviamo in una strana epoca in cui le nostre scelte non sono più solo frutto di gusti personali, consigli di amici o ispirazioni casuali, ma frutto di sofisticati calcoli statistici, superficialità e pigrizia da parte nostra e una leggera forma di dabbenaggine diffusa.

Le piattaforme sono ormai parte integrante della nostra vita digitale, insieme ai grandi colossi tecnologici che gestiscono i motori di ricerca e in tempi più recenti anche le IA. Un dato significativo: il 75% delle persone scopre nuovi prodotti grazie ai contenuti sui social media, e il 70% degli utenti ammette di essere stato influenzato (almeno una volta) da un post, una pubblicità o un influencer nel prendere una decisione di acquisto.

Non si tratta delle classiche pubblicità a cui eravamo abituati (e lo siamo ancora, per esempio sulla TV o sui mezzi di comunicazione cartacei), ormai sono i programmi che lavorano per selezionare contenuti, prodotti e servizi sulla base dei nostri interessi, delle nostre ricerche precedenti e perfino del tempo che passiamo a “scrollare” determinate pagine.

Il ruolo degli algoritmi però, va oltre la semplice personalizzazione degli annunci pubblicitari. Riducono anche il cosiddetto overload informativo, semplificando la scelta e rendendo l’esperienza d’acquisto più rapida ed efficace. Secondo alcune ricerche, la probabilità di acquistare un prodotto aumenta del 32% quando l’annuncio è in formato video rispetto alle semplici immagini. Tuttavia, questo ha anche un lato oscuro: più dati raccolgono, più riescono a predire non solo cosa comprerai, ma persino quanto sarai disposto a pagare per quel prodotto.

L’algoritmo però, non usa solo dati e statistiche, ma applica anche processi che arrivano dalla psicologia. Algoritmi e raccomandazioni personalizzate stimolano l’acquisto d’impulso e rendono più difficile distinguere tra ciò che vogliamo davvero e ciò che ci viene suggerito di desiderare. Un recente studio ha dimostrato che la precisione delle raccomandazioni aumenta sia la soddisfazione dell’utente che la probabilità di acquisto impulsivo.

Fin qui tutto ok, potremmo perfino pensare che tutto questo sia solo molto utile: suggerire ciò che vogliamo e cerchiamo senza neanche chiederlo, ma allora qual è il problema? Qual è il rischio?

In realtà, la personalizzazione estrema riduce la nostra capacità di scoprire nuove cose, nuove ispirazioni, nuove idee e l’imprevisto, rinchiudendoci in “bolle” fatte di scelte prevedibili e rassicuranti.

E soprattutto va considerato il tema etico: algoritmi poco trasparenti possono sfruttare le vulnerabilità dei consumatori meno informati o sfruttare i nostri bias cognitivi per farci acquistare cose di cui non abbiamo davvero bisogno. In tanti si chiedono se l’algoritmo può essere “addomesticato” o “ingannato” e in parte la risposta è Sì, adottando strategie come ricercare attivamente opinioni diverse, utilizzare modalità di navigazione anonima, o prendersi del tempo prima di finalizzare gli acquisti suggeriti, ma certo non annullerà completamente l’effetto degli algoritmi nelle nostre vite digitali.

FONTI CONSULTATE PER OTTENERE I DATI:

1. https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=141251

2. https://www.seejph.com/index.php/seejph/article/view/3595

3. https://insights.daffodilsw.com/blog/algorithmic-websites-and-the-future-of-e-commerce-predicting-trends-and-consumer-behavior

4. https://drpress.org/ojs/index.php/HBEM/article/view/14865/14411

5. https://www.law.upenn.edu/live/blogs/176-algorithmic-consumption-design-prices-and-data

6. https://pdfs.semanticscholar.org/4cbc/b05d3bf760f6eefb488d9e4a10e8e9b0c6b9.pdf

7. https://www.hks.harvard.edu/centers/mrcbg/programs/growthpolicy/algorithmic-harm-consumer-market

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