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Immagine del redattoreRoberta Cameriere

Quanto pesa una convinzione? L’effetto del confirmation bias sull’engagement delle fake news online

Viviamo nell’epoca della diffusione delle fake news e delle teorie del complotto. Nonostante queste siano sempre esistite, sono state messe sotto i riflettori solo negli ultimi anni. Infatti, il modo attuale di informarsi e le caratteristiche dei nuovi media hanno creato un terreno fertile per il fenomeno. È stato durante le elezioni presidenziali del 2016 negli Stati Uniti che si è utilizzato per la prima volta l’espressione fake news, nella sua accezione attuale, su scala nazionale.


Come descritto dall’economia comportamentale, l’individuo non possiede le caratteristiche dettate dalla teoria economica classica. Per esempio, invece di compiere scelte in maniera razionale, questo è soggetto a distorsioni cognitive e comportamentali ricorrenti, denominate bias. Tra questi, vi è il confirmation bias che consiste nella propensione degli individui a prestare attenzione a informazioni che confermino le proprie idee e anche a diffonderle, senza farsi scrupoli sulla loro attendibilità, e nell’essere diffidenti verso fatti che dimostrino visioni opposte alle proprie. Questo bias è alla base del fenomeno delle fake news.



Lo studio di Roberta Cameriere analizza il fenomeno delle fake news nel contesto online, che è quello maggiormente interessato dal tema, in Italia. In particolare, le piattaforme digitali che vengono analizzate sono due social media, Facebook e Instagram, e un motore di ricerca, Google. Si verifica l’eventuale presenza di confirmation bias e il potenziale effetto generato da uno strumento di intervento, ovvero un meccanismo di rating. Ne vengono esaminate due tipologie: in una chi valuta la qualità dell’articolo che diffonde la notizia è un esperto sul tema, nell’altra è un comune utente della piattaforma. Inoltre, si esaminano tre scenari: quello “As is”, in cui non c’è un meccanismo di rating, e due potenziali “To be”, uno in cui la valutazione che viene data è alta e uno in cui è bassa. L’idea alla base della ricerca è che se le notizie che vengono condivise online fossero affiancate da una valutazione sulla qualità dello stesso articolo si potrebbe spingere l’utente ad una maggiore riflessione su tali informazioni e ridurre la circolazione delle fake news.


L’analisi è stata realizzata tramite un esperimento, che è consistito in un questionario quantitativo, che ha permesso di raccogliere dati da 648 rispondenti della general population. Per rispondere alle principali domande di ricerca sono stati selezionati circa 90 modelli di regressione lineare. Inoltre, sia che per analizzare l’eventuale presenza di confirmation bias che per valutare l’effetto del meccanismo di rating, nell’esperimento sono stati inseriti stimoli visivi, di due tipologie, riportate di seguito.




Una rappresenta lo scenario “As is”, ovvero la situazione attuale sulle piattaforme indagate, e l’altra uno scenario “To be”, ovvero la situazione attuale accompagnata dalla presenza di un riquadro che contiene una spiegazione del meccanismo di rating e la valutazione che viene data, da un certo valutatore, che è o alta o bassa. A ciascun utente viene quindi proposta una sola tipologia di rating, ovvero vedrà solo meccanismi di rating in cui è l’esperto o in cui è l’utente a valutare. Tramite l’analisi di questi due campioni indipendenti, omogenei e rappresentativi della popolazione italiana, si è potuto rispondere alle principali domande di ricerca.



Tra i più importanti risultati della ricerca emerge che:

  • Il confirmation bias, che è alla base del fenomeno delle fake news, rappresenta un problema in Italia, sulle tre piattaforme indagate, in quanto l’impatto del predittore opinione pre-esistente sulle variabili risposta, che consistono nella credibilità e nel livello di coinvolgimento creato dalla notizia, è sempre positivo e significativo;

  • Il meccanismo di rating, a prescindere dalla tipologia di valutatore e dalla valutazione data, potrebbe rappresentare un valido strumento di intervento in quanto spinge l’utente ad essere maggiormente critico nei confronti della notizia che gli si presenta, infatti l’impatto della presenza del meccanismo di rating, rispetto alla sua assenza, è sempre negativo e significativo;

  • Essendo che il fenomeno del confirmation bias e della diffusione delle fake news è stato esaminato in relazione a tematiche diverse, si è concluso che il suo impatto è diverso a seconda del tema che viene toccato dalla notizia, in quanti ci sono temi più interessati dal confirmation bias e, viceversa, temi che sono meno interessati;

  • Nonostante si sia detto che la tipologia di meccanismo di rating non conta, in quanto si rivela essere comunque uno strumento utile, tramite ulteriori analisi si è osservato che, quando a valutare è un comune utente, questo è impattato da confirmation bias nel giudizio, dunque tale meccanismo non è da preferire;

  • Si è anche tentato di combinare i vantaggi dei due meccanismi (valutatore esperto/utente comune), esaminando una terza soluzione in cui il comune utente che valuta viene a sua volte valutato dagli altri utenti, così da mitigare gli svantaggi derivanti dalla mancanza di oggettività di questo tipo di valutatore, prendendo ispirazione dai sistemi di “Top Reviewers” comunemente implementati dai siti di e-commerce; tuttavia, questa proposta non è risultata essere sufficientemente valida in quanto è emerso che anche gli utenti che valutano gli utenti, valutatori della qualità degli articoli, sono impattati da confirmation bias.



Alcune delle conclusioni a cui si giunge tramite queste analisi consistono nel fatto che chi si occupa di informazione online e/o le piattaforme indagate dovrebbero tenere in considerazione la problematica, date le note conseguenze che ne derivano, prestando però particolare attenzione ai temi che risultano essere più impattati. Infatti, in un contesto più realistico di quello analizzato in precedenti ricerche, in cui le notizie che circolano riguardano differenti aree, solo alcune sembrano essere interessate dal confirmation bias. Quindi, è consigliabile concentrarsi di più su tali tematiche. Per intervenire in proposito, potrebbe essere una valida soluzione quella di accompagnare queste notizie con un meccanismo di rating, preferibilmente elaborato da un esperto sul tema.


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