L’analisi di Nate Silver rivela come X nel 2026 sia dominata da account di destra di bassa qualità. Al centro di tutto ovviamente c’è Musk. Non è visibilità organica, ma è l’algoritmo del proprietario che ha ribaltato la piattaforma.
Quando Elon Musk ha acquistato Twitter nell’ottobre 2022, ha promesso di trasformarlo in una piazza digitale dove la libertà di espressione avrebbe trionfato. Tre anni e mezzo dopo, quella piazza è diventata qualcosa di molto diverso. Vale a dire un ecosistema chiuso dove prosperano account di bassissima qualità, teorie complottiste e disinformazione sistematica, mentre il giornalismo tradizionale viene progressivamente marginalizzato.
E il grafico pubblicato da Nate Silver su Silver Bulletin lo dimostra con una chiarezza lascia spazio davvero a poche interpretazioni.
L’immagine che si vede qui in basso è molto chiara. Si nota una costellazione di bolle che rappresentano gli account con più engagement su X nei primi mesi del 2026.
Al centro c’è, ovviamente, Elon Musk con i suoi 223 milioni di follower e il boost algoritmico che si è costruito su misura.
Attorno a lui, una galassia quasi interamente rossa: Pop Base, Catturd, Jackson Hinkle, Libs of TikTok, Laura Loomer, Scott Presler. Gli account blu, quelli che Silver classifica come liberal, sono pochi e marginali. Ma il dato più importante, forse, non è lo squilibrio politico, quello lo sapevamo già, ma è la qualità di ciò che genera engagement.
Catturd preferito al New York Times: la vittoria della spazzatura
C’è un dettaglio nel grafico di Silver che va evidenziato, ed è l’account Catturd, un profilo satirico di estrema destra, che genera più engagement del New York Times. Sì, si chiama letteralmente «Catturd» e che pubblica contenuti di qualità infima. E grazie alla spinta dell’algoritmo supera in interazioni una delle testate giornalistiche più importanti del mondo. E non è un caso isolato.
Come avevo scritto analizzando l’evoluzione dell’algoritmo di X con Grok, la piattaforma di Musk ha progressivamente abbandonato qualsiasi pretesa di neutralità. Quello che vediamo oggi è il risultato finale di un processo iniziato subito dopo l’acquisizione: la costruzione dell’algoritmo del proprietario, come lo definisco ormai da tempo, che premia ciò che il proprietario vuole amplificare e penalizza ciò che vuole silenziare.
Non si tratta di crescita organica, è ingegneria algoritmica
Qualcuno potrebbe sostenere che questo spostamento rifletta semplicemente le preferenze degli utenti, che la destra americana sia più attiva sui social media, che si tratti di una dinamica organica.
Ma poi i fatti raccontano una storia diversa. Prima dell’acquisizione di Musk, gli account con più engagement su Twitter erano figure come Taylor Swift, Barack Obama, Cristiano Ronaldo: celebrità che erano seguite da milioni di follower senza particolari spinte algoritmiche. Twitter lasciava che la rilevanza emergesse dalle interazioni reali degli utenti.
Oggi quella che abbiamo sotto gli occhi è una situazione radicalmente diversa.
Musk si è costruito un boost algoritmico personale – algoritmo del proprietario in purezza. I link esterni vengono sistematicamente penalizzati, una strategia che Silver definisce «miope» perché trasforma X in un giardino recintato dove i contenuti di qualità non hanno ragione di entrare.
Gli account con la spunta blu legacy, quelli che avevano ottenuto la verifica prima dell’era Musk, sono stati progressivamente condannati all’irrilevanza. E il sistema di monetizzazione premia chi rimane sulla piattaforma e genera engagement, non chi produce contenuti verificati o approfonditi.
Silver usa una metafora ecologica molto efficace per descrivere questo fenomeno. Infatti paragona X a un’isola remota dove, per mancanza di competizione, si sviluppano creature strane.
È il cosiddetto effetto isola: in assenza di predatori naturali, prosperano specie che non sopravviverebbero in un ecosistema più competitivo. Il drago di Komodo esiste solo perché vive su isole isolate dell’Indonesia.
In buona sostanza, Catturd esiste solo perché l’algoritmo di X lo protegge dalla competizione con contenuti di qualità.
X, come i social media, sempre meno rilevanti per contenuti di qualità
I social media, e X in particolare, stanno diventando sempre meno rilevanti per chi produce contenuti di qualità.
Il New York Times ha 53 milioni di follower su X, eppure i suoi tweet generano spesso poche centinaia di like. È una sproporzione che non si spiega con il declino dell’interesse per il giornalismo. Ma si spiega con un algoritmo che penalizza sistematicamente i link esterni e i contenuti che portano gli utenti fuori dalla piattaforma.
L’algoritmo del proprietario ha vinto
Come avevo raccontato qui su questo blog, fin dall’inizio della vicenda Twitter/Musk, l’obiettivo dell’acquisizione non è mai stato quello dichiarato.
Non si trattava di salvare la libertà di espressione o di combattere la censura.
Si trattava di costruire una macchina di amplificazione per un certo tipo di contenuti: quelli che servono agli interessi politici e commerciali del proprietario. E quel progetto, possiamo dirlo, è andato a buon fine.
Il grafico di Nate Silver non è solo una fotografia dello stato attuale di X. È la prova documentale di un’operazione riuscita.
L’algoritmo del proprietario ha ribaltato completamente l’ecosistema della piattaforma, trasformandola da spazio di conversazione pubblica a camera di risonanza per disinformazione, teorie complottiste e propaganda politica.
Resta da vedere se questa traiettoria sia reversibile o se X sia destinata a diventare sempre più marginale nel dibattito pubblico.
Il processo già in corso coinvolge tutte le piattaforme social media, nessuna esclusa.
L’algoritmo del proprietario ha vinto la battaglia per il controllo della piattaforma. Ma potrebbe aver perso la guerra per la sua rilevanza. Staremo a vedere, come sempre.
TikTok US ha preso il via e Oracle avrà accesso all’algoritmo. Larry Ellison, stretto alleato di Trump, è quindi al centro dell’operazione. A pochi giorni dall’accordo, già polemiche sulla visibilità dei contenuti politici.
La data era attesa ed è arrivata. Il 22 gennaio 2026 segna la nascita ufficiale di TikTok US.
Dopo anni di tensioni – dal 2020 -, proroghe, ordini esecutivi e ricorsi alla Corte Suprema, l’accordo tra Washington e Pechino è stato finalmente finalizzato.
TikTok ha annunciato la creazione di TikTok USDS Joint Venture LLC, la nuova entità che gestirà le operazioni americane della piattaforma video più discussa degli ultimi anni.
La nuova società sarà guidata da Adam Presser, mentre il CEO di TikTok Shou Chew siederà nel consiglio di amministrazione. ByteDance mantiene una quota del 19,9%, formalmente minoritaria ma comunque significativa.
Oracle, Silver Lake e il fondo emiratino MGX detengono ciascuna il 15%, per un totale del 45% nelle mani del consorzio principale.
Il valore complessivo dell’operazione resta fissato a 14 miliardi di dollari. Una cifra che riflette il peso di TikTok sul mercato americano, dove la piattaforma conta ora oltre 200 milioni di utenti attivi.
TikTok US al via tra le polemiche, ecco chi gestirà l’algoritmo
TikTok US, il cuore dell’accordo è l’algoritmo
Questo è il punto centrale che merita molta attenzione.
La nuova entità dovrà riallenare l’algoritmo utilizzando esclusivamente dati degli utenti americani. L’obiettivo dichiarato è garantire che il feed dei contenuti sia libero da manipolazioni esterne. Ma le implicazioni vanno ben oltre la sicurezza nazionale.
Chi controlla l’algoritmo di raccomandazione controlla ciò che oltre 170 milioni di americani vedono ogni giorno. E la domanda diventa inevitabile: chi garantisce che il nuovo algoritmo “americano” non venga a sua volta modellato secondo interessi diversi da quelli degli utenti?
TikTok US e il ruolo di Larry Ellison
Larry Ellison non è un attore neutrale in questa partita. Il fondatore di Oracle è uno dei principali sostenitori di Trump, con oltre 46 milioni di dollari donati a campagne e comitati repubblicani dal 2012. Ha ospitato eventi di raccolta fondi per Trump nella sua tenuta in California. Nel novembre 2020 ha partecipato a una telefonata con altri alleati del presidente per discutere strategie volte a contestare i risultati delle elezioni.
La sua vicinanza a Trump si è intensificata negli ultimi anni. A gennaio 2025 era presente alla Casa Bianca per l’annuncio del progetto Stargate, la joint venture per l’intelligenza artificiale con OpenAI e SoftBank. Non solo. Attraverso il figlio David, Ellison controlla ora Paramount Global (che include CBS News) e sta puntando a Warner Bros. Discovery, la società madre di CNN.
In altre parole, l’uomo che avrà accesso all’algoritmo di TikTok sta costruendo un impero mediatico che potrebbe includere presto anche alcune delle principali testate giornalistiche americane.
TikTok US e l’algoritmo del proprietario, ancora una volta
Come ho già osservato in passato, siamo di fronte a un altro caso di quello che definisco “algoritmo del proprietario”. X sotto la gestione di Elon Musk ha già dimostrato come la proprietà di una piattaforma possa influenzarne profondamente i meccanismi di distribuzione dei contenuti.
Con TikTok US la dinamica sarà diversa, ma il principio resta lo stesso. L’accesso privilegiato all’algoritmo da parte di soggetti vicini al potere politico pone interrogativi legittimi sulla neutralità della piattaforma.
Oracle potrà isolare infrastrutture e parametri, ricostruire un modello “americano”. E chi ha accesso a questi elementi ha la possibilità di modellare ciò che milioni di persone vedono.
TikTok US, un compromesso geopolitico
L’accordo soddisfa parzialmente entrambe le parti. Gli Stati Uniti ottengono il controllo formale sulla piattaforma e sui dati degli utenti americani. ByteDance mantiene una presenza, seppur minoritaria, e continuerà a monetizzare attraverso licenze e attività commerciali.
Ma restano perplessità. Alcuni esperti osservano, come già fatto mesi fa, che la struttura somiglia più a un accordo di franchising che a una vera dismissione. ByteDance non esce di scena completamente. E il fatto che circa il 30% della nuova società resti in mano ad “affiliati degli investitori esistenti di ByteDance” lascia aperti margini di ambiguità.
La legge bipartisan del 2024 richiedeva una separazione netta. La struttura negoziata dall’amministrazione Trump sembra aggirare questo requisito. Il Congresso ha già chiesto di visionare i dettagli dell’accordo per verificare la conformità ai requisiti di sicurezza nazionale.
I primi giorni di TikTok US: segnalazioni e polemiche
A pochi giorni dalla chiusura dell’accordo, sono emerse le prime segnalazioni da parte di creator e politici americani. Diversi utenti hanno denunciato un crollo improvviso della visibilità sui contenuti politici, con video fermi a zero views nonostante follower nell’ordine delle decine di migliaia.
Il senatore californiano Scott Wiener ha scritto su X: “TikTok is now state-controlled media”. Un suo video su una proposta di legge è rimasto fermo a zero visualizzazioni. Brian Krassenstein, creator con oltre 125.000 follower, ha segnalato che i suoi post politici ricevono tra 0 e 1000 views da quando gli alleati di Trump hanno preso il controllo della piattaforma.
Bernie Sanders ha elencato pubblicamente l’impero mediatico che Larry Ellison ora controlla, da TikTok a CBS, MTV, Paramount+, Nickelodeon, Simon & Schuster. E ha concluso: “This is what Oligarchy looks like.”
TikTok USDS JV ha risposto con un comunicato ufficiale attribuendo i problemi a un’interruzione infrastrutturale nei data center. Secondo la nuova entità, si tratterebbe di un “display error caused by server timeouts” che avrebbe causato temporaneamente zero views e mancati guadagni per i creator.
La spiegazione tecnica però non ha convinto tutti. E il dibattito sulla neutralità dell’algoritmo americano è destinato a proseguire.
Una storia iniziata nel 2020
La vicenda TikTok negli Stati Uniti ha attraversato sei anni di alti e bassi. Dal primo ordine esecutivo di Trump nel 2020, annullato poi da Biden; alla legge bipartisan del 2024, alla conferma della Corte Suprema nel gennaio 2025; al breve blocco dell’app, alle proroghe successive.
Dopo sei anni quella storia trova un punto di approdo. Non una conclusione definitiva, diciamolo, ma certamente un capitolo nuovo.
Alla fine, TikTok resta disponibile per oltre 170 milioni di utenti americani e l’algoritmo più potente del mondo passa sotto controllo statunitense, anche se in maniera temporanea.
Quanto durerà l’equilibrio trovato? La storia recente insegna che, quando si tratta di Trump, di rapporti con la Cina e di piattaforme digitali, nulla è mai davvero definitivo.
Il nuovo algoritmo di X basato su Grok è ora pubblico su GitHub. Ho provato cosa contiene il repository, a spiegare cosa cambia rispetto al 2023 e quali sono le implicazioni concrete per utenti e creator.
Come certamente ricorderete, a ottobre 2025 Elon Musk annunciava che entro poche settimane l’algoritmo di X sarebbe stato interamente gestito dall’intelligenza artificiale Grok, eliminando tutte le euristiche manuali. Oggi, a distanza di due mesi, quel codice è pubblico, disponibile su GitHub nel repository xai-org/x-algorithm.
Non è la prima volta che X rende disponibile il proprio algoritmo. Era già capitato nel 2023, poco dopo l’acquisizione di Twitter, quando Musk aveva già pubblicato il codice sorgente del sistema di raccomandazione. Ma quello che vediamo oggi è qualcosa di completamente diverso. Non si tratta di un aggiornamento incrementale, ma ci troviamo di fronte ad una riscrittura totale dell’architettura.
L’obiettivo di questo articolo è analizzare cosa contiene il repository, osservare e riportare cosa cambia rispetto al sistema precedente e quali sono le implicazioni concrete per chi usa la piattaforma. Non si tratta di una considerazione tecnica, ma di comprendere insieme cosa cambia il nuovo algoritmo di X gestito da Grok, l’intelligenza artificiale di xAI.
Breve cenno all’algoritmo del 2023
Nell’agosto 2023, in un articolo sempre qui su questo blog, intitolato “Come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X“, avevo analizzato il funzionamento del sistema di raccomandazione introdotto da Musk.
Quel sistema si basava ancora su euristiche manuali, ovvero regole fisse definite dagli sviluppatori che assegnavano pesi specifici alle diverse interazioni.
Le risposte ai tweet valevano quanto 27 tweet normali. I reply dell’autore a una risposta arrivavano a pesare come 75 tweet. I link esterni venivano penalizzati perché la piattaforma tendeva a favorire contenuti interni. Gli hashtag, simbolo storico di Twitter, stavano progressivamente perdendo rilevanza.
Era già evidente, allora, quello che avevo definito “algoritmo del proprietario“: un sistema progettato per rispecchiare la visione di Musk, orientando i contenuti verso i suoi principi e le sue priorità. La trasparenza del codice non eliminava questo problema, semplicemente lo rendeva visibile a tutti.
Come cambia l’algoritmo di X con Grok nel 2026
L’annuncio nel nuovo algoritmo basato su Grok
A ottobre 2025, con un altro articolo su questo blog intitolato “Come l’algoritmo di X sarà gestito dalla IA Grok“, avevo raccontato l’annuncio di Musk: entro 4-6 settimane tutte le euristiche manuali sarebbero state eliminate. L’intero sistema sarebbe stato affidato a Grok, l’intelligenza artificiale sviluppata da xAI.
Da quello che in quel momento era dato sapere, Grok avrebbe analizzato ogni post, immagine e video pubblicati su X, oltre 100 milioni di contenuti al giorno, per valutarne la qualità e abbinarli agli interessi degli utenti. Gli utenti avrebbero potuto interagire con Grok per regolare il proprio feed. I pesi del modello sarebbero stati pubblicati per garantire trasparenza.
Oggi possiamo verificare cosa è stato effettivamente realizzato.
Cosa contiene il repository
Il repository xai-org/x-algorithm, pubblicato su GitHub sotto licenza Apache 2.0, contiene il codice sorgente dell’algoritmo che alimenta il feed “Per Te” di X. Il sistema è scritto principalmente in Rust (62,9%) e Python (37,1%) e si articola in quattro componenti principali.
Home Mixer: il coordinatore
È il livello di orchestrazione che assembla il feed. Coordina tutte le fasi del processo: recupero dei contenuti potenzialmente rilevanti, arricchimento dei dati, filtraggio, processo di valutazione e selezione finale. Espone un endpoint gRPC, ossia che restituisce i post ordinati per rilevanza.
Thunder: i contenuti della tua rete
Un sistema di archiviazione in memoria che traccia i post recenti degli account che si seguono. Il sistema si aggiorna in tempo reale e mantiene sezioni separate per post originali, reply, repost e video. Garantisce ricerche sotto il millisecondo senza interrogare database esterni.
Phoenix: il cuore dell’intelligenza artificiale
È il componente ML centrale, derivato da Grok-1. Svolge due funzioni distinte.
La prima è il “recupero dei post”, basato su un modello Two-Tower. Trova post rilevanti fuori dalla rete di un utente. Una torre codifica le caratteristiche dell’utente e la sua storia di engagement, l’altra codifica tutti i post con gli interessi dell’utente per trovare quelli più affini. Una ricerca per similarità restituisce i contenuti più affini agli interessi degli utenti.
La seconda è il ranking, il modello valuta ogni post in modo indipendente, assegnando un punteggio che non dipende dagli altri contenuti presenti nella stessa sessione di analisi. Predice le probabilità di engagement per ogni post. Durante l’inferenza, i candidati non possono “vedersi” tra loro, così il punteggio di un post non dipende dagli altri post analizzati nello stesso momento.
Candidate Pipeline: il sistema di selezione
Un framework riutilizzabile per costruire pipeline di raccomandazione. Definisce interfacce standardizzate per Source (recupero dei post potenziali), Hydrator (arricchimento dati), Filter (rimozione contenuti ineligibili), Scorer (calcolo punteggi) e Selector (ordinamento e selezione finale).
Come funziona il ranking del nuovo algoritmo di X
Il modello Phoenix predice probabilità per 15 tipi di azioni diverse.
Non si limita a stimare se ad un utente piacerà un contenuto, ma calcola quanto è probabile che l’utente compia ciascuna di queste azioni: mettere like, rispondere, ripostare, citare, cliccare, visitare il profilo dell’autore, guardare un video, espandere una foto, condividere, soffermarti sul contenuto, seguire l’autore.
Ma predice anche le azioni negative: segnalare “non mi interessa”, bloccare l’autore, silenziare l’autore, segnalare il contenuto.
Il punteggio finale è una somma pesata di tutte queste probabilità.
Le azioni positive hanno pesi positivi, quelle negative pesi negativi.
In teoria, questo dovrebbe penalizzare i contenuti tossici. In pratica, se un contenuto genera molte interazioni prima di essere segnalato, il sistema lo avrà già amplificato.
Cosa cambia nel concreto nel nuovo algoritmo di X
Il confronto tra il sistema del 2023 e quello attuale rivela una trasformazione radicale dell’architettura, ma alcune costanti rimangono.
Elemento
2023 (euristiche manuali)
2026 (Grok/Phoenix)
Link esterni
Penalizzazione esplicita nel codice
Penalizzazione confermata: i post con link sono considerati meno “nativi” e distribuiti meno
Video nativi
Favoriti rispetto ai link
Priorità esplicita nell’algoritmo
Account verificati/premium
Boost per abbonati Twitter Blue
Priorità confermata per account verificati e Premium
50-70% del feed “Per Te” può provenire da account non seguiti
Timeline “Seguiti”
Cronologica pura
Di default ordinata dall’algoritmo, cronologica solo su richiesta
Contenuti provocatori
Non documentato
Possono diffondersi se generano interazioni, anche negative
Hashtag
Progressivamente ignorati
Non più rilevanti nel nuovo sistema
I link esterni: la conferma di una scelta strategica
Nel 2023 avevo scritto che era preferibile condividere tweet senza includere link esterni, perché la piattaforma tendeva a tenere tutto “in casa”. Tre anni dopo, con un sistema completamente riscritto e basato su IA, il comportamento è identico.
Grok stesso conferma che i post con collegamenti esterni nel testo principale sono penalizzati nella distribuzione, perché l’algoritmo li considera meno “nativi” alla piattaforma. La strategia del “link in commento” resta valida: un articolo condiviso con il link visibile nel post raggiunge meno persone rispetto a un riassunto testuale con il link in un commento separato.
Questo orienta X verso una piattaforma sempre più chiusa e autonoma, dove i contenuti nativi hanno la precedenza su qualsiasi risorsa esterna.
Per i creator che dipendono dal traffico verso i propri siti, blog o canali YouTube, è un segnale netto: X non è più un canale di distribuzione, è una destinazione che vuole trattenere l’attenzione al suo interno.
Come cambia il feed “Per Te” di X col nuovo algoritmo
Uno dei cambiamenti più significativi apportati dal nuovo algoritmo di X basato su Grok riguarda la composizione del feed.
Se ricordate il Twitter originale, la timeline era cronologica e mostrava i post degli account seguiti. Nel sistema del 2023, l’algoritmo aveva già iniziato a introdurre contenuti esterni, ma in maniera moderata.
Oggi, secondo il nuovo algoritmo basato su Grok, il 50-70% del feed “Per Te” può provenire da account che l’utente non segue.
Il sistema Phoenix Retrieval cerca attivamente contenuti rilevanti su tutta la piattaforma X, non solo nella rete sociale dell’utente.
Questo potrebbe significare maggiore scoperta di contenuti interessanti. Ma significa anche meno controllo su cosa appare nel feed. Seguire o non seguire un account diventa sempre meno rilevante rispetto a ciò che l’algoritmo ritiene “interessante” per te.
La timeline “Seguiti” di X diventa algoritmica
Un cambiamento che potrebbe passare inosservato riguarda la timeline “Seguiti”. Prima era puramente cronologica: i post degli account seguiti apparivano in ordine temporale, dal più recente al meno recente. Era l’ultima traccia di ciò che rimaneva di Twitter.
Ora anche questa timeline è soggetta all’algoritmo di default. Il sistema ordina i contenuti in base a una stima di rilevanza calcolata dal modello automatico. La visualizzazione cronologica pura resta disponibile, ma bisogna attivarla manualmente.
L’impatto è notevole per chi usa X per notizie o aggiornamenti rapidi. Post importanti da amici o account seguiti potrebbero non apparire in cima se il sistema li considera meno coinvolgenti rispetto ad altri. Serve “scrollare” di più, oppure l’uso consapevole dei filtri manuali per tornare alla cronologia.
La rilevanza dei contenuti polarizzanti su X
Il nuovo algoritmo di X introduce la possibilità che i contenuti considerati di bassa qualità o polarizzanti, quelli che generano rabbia ma poche interazioni positive, potrebbero diffondersi di più in certi contesti, portando a un flusso percepito come più caotico.
Nel repository, il modello Phoenix predice sia azioni positive sia negative, con pesi negativi per blocco, silenziamento, segnalazione.
In teoria, questo dovrebbe penalizzare i contenuti tossici nel ranking. In pratica, c’è una finestra temporale tra la pubblicazione e le segnalazioni durante la quale il contenuto viene amplificato se genera engagement.
È molto probabile che il flusso diventi troppo imprevedibile o polarizzato. Significa che ci sono seri rischi di trovarci di fronte ad un sistema orientato all’engagement automatico.
Il rischio delle bolle informative su X
Il nuovo sistema trasforma l’uso passivo della piattaforma, la semplice lettura, in uno più attivo. L’algoritmo premia i contenuti che generano reazioni: se si ignorano certi post, il sistema li ridurrà nel flusso dell’utente; se si reagisce positivamente, se ne vedranno di simili.
Questo meccanismo rischia di aumentare il rischio di “bolle informative” dove si vede solo ciò che conferma i gusti e le opinioni degli utenti. L’esperienza diventa più coinvolgente, ma potenzialmente più chiusa.
Per chi cerca varietà di punti di vista o vuole restare informato su temi che non generano engagement immediato, il nuovo sistema richiede uno sforzo consapevole: esplorare attivamente, interagire con contenuti diversi, usare la timeline cronologica quando serve.
I limiti della trasparenza dell’algoritmo di X
Il repository è pubblico, ma cosa manca per capire davvero come funziona il sistema?
Mancano i pesi del modello. Il codice descrive l’architettura del transformer, ma i parametri numerici che determinano effettivamente il comportamento non sono inclusi. Sappiamo che esiste un sistema di calcolo del punteggio che combina le predizioni, ma non conosciamo i pesi specifici assegnati a like, risposte, repost o alle azioni negative.
Mancano i dati di training. Il modello Phoenix apprende dai comportamenti degli utenti, ma non sappiamo su quali dati è stato addestrato, quali periodi coprono, se includono bias storici della piattaforma.
Mancano le policy di moderazione dei contenuti. I filtri tecnici sono documentati (rimozione duplicati, contenuti eliminati, spam, violenza), ma le decisioni più sottili su cosa promuovere e cosa penalizzare restano poco chiare.
In altre parole, il codice ci dice come il sistema è costruito, non come si comporta. È come avere il progetto di un motore senza conoscere la miscela di carburante che lo alimenta.
Un sistema ML poco esplicito
Nel 2023, l’algoritmo del proprietario era visibile nelle euristiche manuali. Si poteva leggere nel codice che certi comportamenti venivano premiati e altri penalizzati. Era contestabile, ma almeno era documentato.
Oggi il controllo si è spostato a un livello più profondo. Non ci sono più regole esplicite che dicono “penalizza i link esterni”. C’è un modello di machine learning che ha appreso, dai dati storici della piattaforma, che i contenuti nativi performano meglio. La penalizzazione dei link non è una scelta visibile nel codice, è un comportamento emergente del sistema.
Se qualcuno chiede “perché i miei post con link hanno meno visibilità?”, la risposta non è più “perché c’è una regola che li penalizza”, ma “perché il modello ha imparato che generano meno engagement”. La responsabilità si dissolve nell’opacità del machine learning.
Il repository afferma con orgoglio di aver eliminato tutte le feature ingegnerizzate manualmente. Ma eliminare le euristiche manuali non significa eliminare i bias. Significa solo renderli impliciti invece che espliciti.
Cosa significa per utenti e creator di X
Per chi usa X come utente, il nuovo sistema significa un feed sempre più personalizzato ma meno prevedibile. La maggioranza dei contenuti potrebbe arrivare da account mai seguiti. E il rischio di ritrovarsi in una sorta di TikTok è molto alto.
Anche la timeline dei “Seguiti” non è più cronologica per definizione. La sensazione di controllo sulla propria esperienza diminuisce, a meno di non intervenire attivamente sulle impostazioni.
L’esperienza diventa più “intuitiva” nel senso che il sistema cerca di mostrare ciò che trattiene più a lungo l’utente. Ma se non si interagisce con certi tipi di post, si rischia di vederne sempre meno, con la possibilità concreta di ritrovarsi in una bolla informativa costruita su azioni passate.
Per i creator, le regole sono chiare: i contenuti nativi (video, immagini, testi completi) hanno la precedenza. I link esterni vanno inseriti nel “primo commento”, vale a dire non nel primo post ma in quello che segue immediatamente. Le interazioni contano più dei follower. Gli account verificati e premium hanno un vantaggio strutturale nel nuovo algoritmo. Vantaggio tutto da verificare.
Per chi analizza le piattaforme, questo caso conferma una tendenza. La trasparenza formale, ossia pubblicare il codice, non equivale a trasparenza sostanziale.
Senza i pesi del modello e i dati di training, capire perché un contenuto viene promosso rispetto a un altro resta impossibile.
Conclusione
Il rilascio del repository xai-org/x-algorithm chiude un cerchio iniziato con le promesse fatte a ottobre 2025. Il codice è pubblico, l’architettura è documentata, la transizione verso un sistema interamente basato su IA è ormai completata.
Ma la domanda di fondo resta senza risposta. Un algoritmo trasparente nel codice ma opaco nei comportamenti è davvero trasparente? Un sistema che elimina le regole manuali ma eredita i bias dai dati è davvero neutrale?
L’algoritmo del proprietario, come definisco ormai da un po’ algoritmi come questi, non è scomparso, anzi. Si è evoluto. E continuerò a monitorarlo, come sempre.
TikTok US prenderà il via il prossimo 22 gennaio 2026. ByteDance e TikTok hanno firmato gli accordi vincolanti per la joint venture americana. Oracle avrà un ruolo cruciale, con accesso all’algoritmo.
La firma dell’accordo è finalmente arrivata. ByteDance e TikTok hanno firmato, giovedì 18 dicembre 2025, gli accordi vincolanti per la creazione di TikTok US.
Il valore complessivo dell’operazione è stimato in circa 14 miliardi di dollari. Una cifra che riflette il peso di TikTok nel mercato americano, dove la piattaforma conta oltre 170 milioni di utenti.
TikTok US, ora c’è la firma: il 22 gennaio 2026 sarà operativa
Il ruolo di Oracle e la sicurezza dei dati
Come già ricordato, Oracle assume un ruolo centrale nell’operazione. La società di Larry Ellison, storico sostenitore di Trump, diventa il trusted security partner responsabile dell’audit e della certificazione della conformità ai termini di sicurezza nazionale.
La joint venture americana sarà responsabile della protezione dei dati degli utenti statunitensi, della sicurezza dell’algoritmo, della moderazione dei contenuti e della garanzia software. Oracle supervisionerà lo storage delle informazioni degli americani, in linea con quanto annunciato dalla Casa Bianca nei mesi scorsi.
Un passaggio cruciale riguarda l’algoritmo di raccomandazione. La nuova entità dovrà riallenare l’algoritmo sui dati degli utenti americani per garantire che il feed dei contenuti sia libero da manipolazioni esterne. Questo è il cuore della questione sicurezza che ha animato l’intero dibattito su TikTok negli Stati Uniti.
Le criticità che restano aperte
Non mancano le perplessità. Molti esperti ed osservatori hanno osservato che l’accordo non interrompe completamente i legami con ByteDance. Secondo queste voci, la struttura somiglia più a un accordo di franchising che lascia la tecnologia core in Cina, piuttosto che a una vera dismissione.
La legge approvata dal Congresso nel 2024 richiedeva una separazione netta tra TikTok US e ByteDance.
La struttura negoziata dall’amministrazione Trump sembra aggirare questo requisito, mantenendo ByteDance come licenziante dell’algoritmo e gestore delle attività commerciali globali, inclusi e-commerce, advertising e marketing sulla piattaforma americana.
Dalla Cina ancora non è stato espresso un comunicato ufficiale sull’approvazione della transazione. Un passaggio non scontato, considerando che Pechino aveva posto il veto alla cessione dell’algoritmo già nel 2020.
TikTok US e l’algoritmo del proprietario
Come ho già osservato in passato, siamo di fronte a un altro caso di quello che definisco algoritmo del proprietario. L’accesso di Oracle al codice sorgente di TikTok apre scenari inediti sulla possibilità di modellare l’algoritmo di raccomandazione secondo gli interessi dei nuovi proprietari.
X, sotto la gestione di Elon Musk, ha già dimostrato come la proprietà di una piattaforma possa influenzarne profondamente i meccanismi di distribuzione dei contenuti. Con TikTok US la dinamica sarà diversa, ma l’accesso privilegiato all’algoritmo da parte di soggetti vicini al governo americano solleva interrogativi legittimi.
La fine di una storia iniziata nel 2020
La firma degli accordi segna la conclusione di una saga iniziata nel 2020, quando la prima amministrazione Trump aveva tentato di vietare TikTok con un ordine esecutivo poi annullato da Biden.
La legge bipartisan del 2024 ha riportato la questione al centro dell’agenda politica, costringendo ByteDance a trovare una soluzione per mantenere la piattaforma operativa negli Stati Uniti.
Un compromesso che non accontenta tutti
Il risultato è un compromesso che soddisfa parzialmente entrambe le parti. Gli Stati Uniti ottengono il controllo formale sulla piattaforma e sui dati degli utenti americani. ByteDance mantiene una presenza, seppur minoritaria, e continua a licenziare la tecnologia che ha reso TikTok un fenomeno globale.
La domanda resta la stessa di settembre.
Quanto durerà l’equilibrio trovato? In poco più di un mese, anche se c’è la firma, tutto ancora potrebbe succedere.
La firma dell’accordo resta comunque un punto di non ritorno nella storia di TikTok. E resta un capitolo importante nella storia delle piattaforme digitali alla voce “Sovranità digitale”.
Elon Musk ha fatto sapere che l’algoritmo di X si poggerà interamente sulla IA Grok. I contenuti verranno quindi gestiti dall’intelligenza artificiale, così come accade su altre piattaforme. Vediamo in che modo tutto questo avverrà e cosa comporterà.
Due anni fa, con questo articolo “Come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X“, raccontavo come l’arrivo di Elon Musk alla guida della piattaforma avesse portato a una revisione dell’algoritmo, con l’obiettivo di premiare contenuti autentici, ridurre lo spam e favorire l’engagement attraverso regole trasparenti.
E oggi X si prepara a un cambiamento forse più radicale. Infatti, l’algoritmo sarà gestito interamente da un’intelligenza artificiale, nello specifico Grok, creato da xAI.
Nel suo post, Elon Musk ha annunciato che entro 4-6 settimane tutte le euristiche manuali, ossia quell’insieme di le regole fisse definite dagli sviluppatori, saranno eliminate, lasciando all’IA il compito di analizzare e raccomandare contenuti.
Ma cosa significa esattamente? E come si colloca questo approccio rispetto ad altre piattaforme social? Lo vediamo insieme qui, cercando di capire il funzionamento del nuovo sistema, lo confrontiamo con il passato e vediamo se ci sono precedenti di algoritmi completamente IA driven.
Come funzionava l’algoritmo di X nel 2023
Nel 2023, l’algoritmo di X (allora ancora in transizione da Twitter) si basava su un mix di regole manuali e machine learning di base. Come avevamo visto, l’obiettivo era promuovere contenuti che generassero interazioni autentiche, penalizzando pratiche come il posting di link nudi (quei tweet con link senza testo) o contenuti spam. Tra i punti principali:
Reply boosting: le risposte dirette avevano un peso maggiore rispetto a like o retweet, per incentivare conversazioni reali.
Penalizzazioni per link senza testo: post con solo un URL e senza contesto ricevevano meno visibilità, perché considerati meno informativi.
Euristiche manuali: l’algoritmo usava elementi predefiniti (es. per like, retweet, impressions) per valutare la rilevanza di un contenuto.
Trasparenza: Musk aveva aperto il codice sorgente, permettendo agli utenti di capire come venivano prese le decisioni di raccomandazione.
Ma, come abbiamo avuto modo di vedere in questi anni, questo sistema aveva limiti. La dipendenza da euristiche manuali significava che l’algoritmo non sempre riusciva a cogliere la qualità intrinseca di un contenuto.
Inoltre, il mix di regole fisse e machine learning non era abbastanza flessibile per gestire il volume e la complessità dei contenuti su X. In aggiunta a questo, le regole fisse erano state implementate con regole che rispecchiavano in maniera precisa la visione di Musk, al punto da fare in modo che i contenuti visionati dagli utenti fossero sempre più vicini ai suoi principi e teorie. Pratica questa che va catalogata nella definizione di “algoritmo del proprietario”, come abbiamo visto.
E ora la decisione di passare a un modello interamente basato sull’IA.
Come l’algoritmo di X sarà gestito dalla IA Grok entro poche settimane
Il nuovo algoritmo di X basato sulla IA Grok
Elon Musk ha condiviso un post su X, citando un altro account. Secondo le informazioni condivise dal proprietario di X, l’algoritmo della piattaforma si evolverà verso un sistema “completamente basato su IA”, eliminando del tutto le euristiche manuali entro fine novembre o inizio dicembre 2025.
Al centro di questa transizione c’è Grok, l’intelligenza artificiale sviluppata da xAI, progettata per analizzare contenuti e prevedere preferenze degli utenti su scala massiva. Cerchiamo di vedere insieme come funzionerà:
Analisi totale dei contenuti: Grok esaminerà ogni post, immagine e video pubblicati su X, oltre 100 milioni di contenuti al giorno, per valutarne la qualità e abbinarli agli interessi degli utenti. Questo approccio si basa su modelli di deep learning che processano testo, immagini e contesto in tempo reale, senza affidarsi a regole fisse.
Visibilità estesa (?): a differenza del passato, sostengono gli account più vicini alla visione di Musk, dove gli account piccoli faticavano a emergere a causa di metriche legate alla popolarità, il nuovo sistema permetterà di valutare i contenuti in modo oggettivo. Un post, anche da un account con pochi follower, avrà più possibilità di raggiungere un pubblico ampio.
Personalizzazione del feed: gli utenti potranno interagire con Grok per regolare il proprio feed. Ad esempio, sarà possibile chiedere “mostrami meno politica” o “più contenuti su tecnologia”, con modifiche applicabili temporaneamente o in modo permanente.
The 𝕏 recommendation system is evolving very rapidly. We are aiming for deletion of all heuristics within 4 to 6 weeks.
Grok will literally read every post and watch every video (100M+ per day) to match users with content they’re most likely to find interesting.
Secondo questo processo di modifica dell’algoritmo in chiave IA, entro fine ottobre 2025, X pubblicherà i “pesi” del modello IA, vale a dire i parametri che determinano come Grok valuta i contenuti.
Questo permetterà di avere più chiaro come vengono prese le decisioni di raccomandazione.
In buona sostanza, entro un mese e mezzo da oggi, X sarà interamente affidata all’IA.
Cosa si intende per euristiche manuali
Le euristiche manuali sono regole fisse, definite dagli sviluppatori, che guidano l’algoritmo nel decidere quali contenuti mostrare e in che ordine.
Ad esempio, nel 2023, l’algoritmo di X assegnava un peso maggiore alle risposte rispetto ai like o penalizzava i tweet con solo un link, seguendo criteri prestabiliti. Queste regole utilizzavano le interazioni degli utenti (come like, repost o visualizzazioni) come input, ma il modo in cui venivano combinate era deciso a priori, senza adattarsi automaticamente ai cambiamenti nel comportamento degli utenti.
A differenza del 2023, dove le euristiche manuali (leggi anche algoritmo del proprietario) giocavano un ruolo centrale, qui Grok opererà senza vincoli umani predefiniti, imparando e adattandosi autonomamente per gestire il volume e la varietà dei contenuti su X.
Va detto, perché è più di un sospetto, che non ci sono ancora prove concrete che questo approccio risolverà problemi come bias algoritmici (se così vogliamo definirli) o la sovrabbondanza di contenuti irrilevanti. L’efficacia di questo modello dipenderà dal tipo di interpretazione secondo cui sarà impostata la IA e dalla sua implementazione.
Quindi, ci ritroveremo di fronte ad un nuovo esempio di algoritmo del proprietario, forse l’esempio più calzante da questo punto di vista, interamente a traino dell’intelligenza artificiale.
L’idea di un algoritmo interamente gestito da IA non è di Elon Musk, anzi. Sono già diverse le piattaforme social media che hanno già adottato sistemi di raccomandazione fortemente basati sull’intelligenza artificiale, riducendo o eliminando le euristiche manuali. Alcuni esempi rilevanti:
L’algoritmo di raccomandazione di TikTok
La sezione “For You” di TikTok è uno degli esempi più noti di algoritmo IA-driven.
Fin dal lancio di Douyin (la versione cinese) nel 2016, il sistema si basa su deep neural networks che analizzano interazioni come tempo di visualizzazione, like e condivisioni per predire i contenuti più rilevanti.
Il sistema di raccomandazione di YouTube, che genera oltre il 70% delle visualizzazioni (dati Google), utilizza modelli avanzati di machine learning, come deep neural networks, per la selezione dei contenuti e il ranking dei video.
Le euristiche manuali ci sono ma restano minime, anche se esistono interventi umani per moderare contenuti problematici. La sfida di YouTube, simile a quella di X, è gestire un volume enorme di contenuti (miliardi di video), ma il focus è su formati long-form rispetto ai micro-post di X.
La versione AI-driven di Meta per Instagram e Facebook
Dal 2016, Meta ha spostato i feed di Instagram e Facebook verso algoritmi basati su IA, come graph neural networks, per raccomandare contenuti anche non collegati direttamente alla rete sociale dell’utente.
Da specificare, questi sistemi non sono “100% IA”. Le regole umane per moderazione e policy (es. rimozione di contenuti dannosi) restano ancora (per poco) elevate, a differenza dell’approccio radicale di X.
Ora, questi esempi mostrano che l’IA è già matura per gestire raccomandazioni su scala, ma X si distingue per l’obiettivo dichiarato di eliminare completamente le euristiche manuali in tempi brevi, affidandosi esclusivamente a Grok, la IA di casa.
Resta da vedere se questa transizione sarà più efficace rispetto ai modelli ibridi di Meta o al sistema di raccomandazione di TikTok.
La scommessa di X interamente sulla IA di Grok
Il passaggio di X a un algoritmo interamente gestito da IA (primo caso di piattaforma social media fino ad oggi) è da considerarsi come una scommessa. Anche se inevitabile, visto il contesto e vista la visione di Musk.
Allineandosi a piattaforme come TikTok e YouTube, che già sfruttano l’IA per raccomandazioni su scala, X punta a un modello che vede Grok al centro.
Bisognerà attendere per verificare l’efficacia di questo approccio, anche se la possibilità che la piattaforma possa peggiorare, rispetto allo stato attuale, è molto alta.
Vedremo cosa succederà nelle prossime settimane e, come sempre, lo valuteremo insieme qui.
Google ha lanciato AI Mode. L’intelligenza artificiale cambia la ricerca online e trasforma l’accesso alle informazioni. Da Search Engine a Answer Engine. Ecco cosa cambia per utenti e creator di contenuti.
Google ha lanciato ufficialmente AI Mode, una nuova modalità di ricerca che in effetti segna un passaggio epocale per l’esperienza utente.
Se fino a ieri per fare le nostre ricerche ragionavamo per parole chiavi e ci affidavamo a una lista di link da esplorare, oggi Google ci propone direttamente una risposta generata dall’intelligenza artificiale. Pronta, contestualizzata e apparentemente completa.
Un cambio di paradigma che potrebbe sembrare tecnico, ma che in realtà ci riguarda direttamente, come creatori di contenuti e come fruitori del motore di ricerca.
L’ingresso di Gemini 2.0 nella ricerca
L’elemento chiave di questa trasformazione è il modello Gemini 2.0, presentato durante il Google I/O 2025. Tutto si basa sui nuovi modelli Gemini 2.5 Pro e Gemini Flash.
Non è semplicemente l’ultimo aggiornamento del sistema. Siamo di fronte a un salto di generazione. Un’intelligenza artificiale multimodale, capace di elaborare e combinare testi, immagini e (presto) anche audio e video.
Questa IA non si limita solo a trovare e restituire contenuti, ma interpretarli, riorganizzarli e restituirli sotto forma di risposta sintetica generata automaticamente, all’interno della pagina di ricerca.
Cos’è AI Mode di Google e come cambia la ricerca online
Un cambiamento visibile, da Search Engine a Answer Engine
Si tratta di un cambiamento che avviene prima ancora di cliccare su qualcosa. Google non mostra più dove trovare l’informazione, ma decide direttamente cosa mostrarci. Questo sulla base della selezione delle fonti sulla base di un valore che oggi diventa sempre più importante, che è quello dell’Autorevolezza.
Possiamo affermare che si passa da una logica “Search Engine” a quella “Answer Engine”. La ricerca si basa sulla domanda e il risultato della ricerca sarà un testo esaustivo in chiave conversazionale.
Senza più bisogno di approfondire visitando link esterni.
Cosa cambia per i creator
Questo nuovo approccio comporta una riflessione urgente anche per chi lavora nel mondo dei contenuti.
Se Google mostra una sintesi generata da IA direttamente in SERP, gli utenti cliccheranno meno sui siti web. E quei contenuti, scritti da professionisti, giornalisti, blogger e aziende, rischiano di diventare solo materiale grezzo per l’addestramento e la sintesi.
La classica ottimizzazione SEO potrebbe non bastare più. L’obiettivo non è solo “essere trovati”, ma essere assorbiti, rielaborati e, si spera, citati.
Una sfida notevole per chi fa dell’accuratezza e della qualità il proprio punto di forza.
La leva della trasparenza
Un altro punto critico riguarda la trasparenza. Le risposte fornite da AI Mode non sempre (e non in grande evidenza) includono le fonti in modo esplicito e completo. L’utente riceve una risposta senza sapere da dove proviene davvero.
Il concetto di fiducia passa quindi attraverso il contenuto che Google ci presenta come affidabile, perché ritenuto “Autorevole”. Ma val la pena sempre fare un minimo di approfondimento e di confronto.
E in un tempo in cui il rischio disinformazione è alto, affidare tutto a una sintesi automatica può diventare un terreno scivoloso.
AI Mode, un assistente nella ricerca online
Google ha sempre cercato di presentarsi come uno strumento neutrale, al servizio dell’utente. Ma con l’introduzione di AI Mode, si trasforma anche in un assistente proattivo, in grado di anticipare, suggerire e decidere per noi.
Il confine tra assistenza e mediazione si fa sempre più sottile. Il rischio è quello di non porci più domande complesse, accontentandoci di risposte confezionate, semplici, coerenti.
Restare sempre consapevoli
L’AI Mode di Google è già attivo per molti utenti e destinato ad espandersi rapidamente. Dietro l’entusiasmo per l’innovazione, c’è la necessità di restare consapevoli di cosa comporta questo cambiamento. Dal ruolo delle fonti, alla visibilità dei contenuti, fino al modo in cui costruiremo il nostro pensiero critico.
Forse stiamo entrando in una nuova era della conoscenza, più veloce ma anche più guidata. E il punto non è resistere, ma capire come restare protagonisti in questo nuovo scenario dettato dalla IA.
[Immagine di copertina realizzata da Franz Russo utilizzando il modello di IA Generativa Chatgpt-4o]
Al SXSW 2025 Jay Graber, CEO di Bluesky, si è presentata con una maglietta “Mundus sine caesaribus”. Chiaro riferimento a Zuckerberg e alle sue magliette “Aut Zuck aut nihil”. Il fatto è che Zuckerberg e Musk si rifanno al mito dell’Antica Roma e si immaginano nuovi Cesari.
Una risposta diretta a Mark Zuckerberg, che è solito mostrare la sua t-shirt con la frase “Aut Zuck aut nihil”, ovvero “O Zuck o niente”.
Questo botta-e-risposta in latino rivela qualcosa di più, in realtà. E cioè, l’interesse di Zuckerberg (e non solo lui) per l’antica Roma, come modello per il mondo digitale.
Zuckerberg e la passione per Roma
Mark Zuckerberg non hai fatto mistero della sua passione per l’antica Roma.
Come forse molti di voi già sapranno, ha studiato latino al liceo; ha scelto Roma per la sua luna di miele e ha dato alle sue figlie nomi come Maxima, August e Aurelia, ispirati chiaramente alla tradizione di Roma.
Attraverso Meta, che comprende piattaforme come Facebook, Instagram e WhatsApp, gestisce un ecosistema digitale che raggiunge miliardi di utenti. La frase “Aut Zuck aut nihil” non è solo un dettaglio. Riflette il suo desiderio di lasciare un segno duraturo, simile a quello degli imperatori romani.
Jay Graber, CEO Bluesky
E soprattutto di immaginarsi moderno Cesare alla guida di un impero digitale.
Da questo punto di vista, si può spiegare il perché di tante sue azioni che sono in netto contrasto con il Zuckerberg che tutti hanno imparato a conoscere.
Mark Zuckerberg, “Aut Zuck, aut nihil”
Di recente ha abbracciato le politiche di Trump; ha deciso di abbandonare il fact-checking su Facebook e Instagram introducendo le Community Notes; la sua visione è sempre più simile ad un altro personaggio che agisce come moderno Cesare.
Mark Zuckerberg, Cesare – creata con Grok 3
Elon Musk e la visione di un nuovo impero
E il riferimento è proprio a lui: a Elon Musk.
Anche Musk guarda a Roma come fonte di ispirazione e come modello per gestire il suo impero.
Nel 2023, lo ricorderete certamente, aveva proposto a Zuckerberg un duello al Colosseo, un’idea che richiama l’immaginario romano. E si era andati vicinissimi a questa follia.
Elon Musk, condottiero romano – creata con Grok 3
Musk vede nei suoi progetti – come la colonizzazione di Marte o la stessa gestione di X – un’espansione simile a quella di un impero.
X, in particolare, è diventato uno spazio in cui influenza il discorso pubblico globale, un ruolo che richiama il controllo esercitato dagli imperatori sulle piazze romane.
Musk si immagina come un Cesare da cui dipende la stessa libertà di parola, il free speech, che non deve mai contraddirlo.
Guarda il video
Meta e X come strumenti di influenza
Meta e X non sono più semplici piattaforme social. Sono infrastrutture fondamentali per il flusso di informazioni. Lo vediamo tutti i giorni.
Attraverso le loro piattaforme, Zuckerberg e Musk esercitano un’influenza evidente su notizie, opinioni e dinamiche culturali.
Negli ultimi anni, entrambi hanno assunto posizioni più nette: Musk ha orientato X verso un approccio che amplifica certe narrazioni, esempio di algoritmo del proprietario; mentre Zuckerberg è passato da una apparente neutralità ad una figura sempre più schierata, mantenendo il controllo sugli algoritmi.
Questo potere, se ci pensiamo, richiama il modo in cui gli imperatori romani governavano le loro province.
zuckerberg musk cesari del digitale – creata con Grok 3
Il mondo digitale come un nuovo impero
L’interesse per Roma non è casuale.
Zuckerberg e Musk sembrano voler modellare il mondo digitale seguendo un’idea di ordine e dominio. Musk utilizza X per orientare il dibattito pubblico, mentre Zuckerberg, attraverso Meta, influenza ciò che miliardi di utenti vedono ogni giorno.
Entrambi aspirano a creare un sistema in cui le loro piattaforme dettano regole e priorità, un’eco moderna della Pax Romana, l’ordine imposto dall’Impero.
Un fenomeno comune nelle Big Tech
Questo legame con Roma non è esclusivo di Zuckerberg e Musk.
Jeff Bezos, con Amazon, ha costruito un sistema logistico che richiama l’efficienza delle infrastrutture romane.
Peter Thiel, fondatore di Palantir, paragona spesso il declino dell’Occidente a quello dell’Impero Romano, proponendo soluzioni tecnologiche per ristabilire l’ordine.
È del tutto evidente che le Big Tech guardano a Roma come a un modello di potere e innovazione.
Una situazione che è un monito per il futuro
Per concludere, la maglietta di Jay Graber al SXSW 2025 porta con sé una riflessione: un mondo con troppi Cesari rischia di diventare insostenibile.
Zuckerberg e Musk, con le loro piattaforme, non vogliono solo influenzare il presente, ma puntano a ridisegnare il futuro.
Ma chi ne paga il prezzo? La risposta sarebbe “quasi sempre noi”.
Meta annuncia l’arrivo delle Community Notes su Facebook, Instagram e Threads. Gli utenti potranno aggiungere note ai post per contestualizzarli, con regole precise. Funzionerà meglio del fact-checking?
Come ricorderete, l’annuncio fu fatto da Mark Zuckerberg qualche settimana fa, introducendo il sistema che sposta la responsabilità della verifica delle informazioni direttamente nelle mani degli utenti.
Questo segna la fine del tradizionale fact-checking gestito da organizzazioni indipendenti e porta con sé importanti implicazioni per l’informazione online.
Ma come funziona esattamente questo nuovo meccanismo e quali sono i rischi e le opportunità?
Come funzionane le Community Notes di Meta
Fino ad oggi, il fact-checking sulle piattaforme Meta avveniva attraverso una rete di verificatori indipendenti, che esaminavano post segnalati e decidevano se fossero fuorvianti o falsi. Applicando eventualmente avvisi di contesto o limitandone la diffusione.
Con le Community Notes, invece, tutto cambia. Il processo è decentralizzato, infatti saranno gli stessi utenti a proporre chiarimenti sui post e a determinarne l’affidabilità.
Come funzionano le Community Notes di Meta
Ma non tutti possono partecipare. Meta ha previsto specifici requisiti per diventare contributor alle Community Notes. È necessario: avere un account attivo da un certo periodo; rispettare le linee guida della piattaforma; mantenere un comportamento corretto.
Inoltre, ogni nota proposta è valutata attraverso un sistema di consenso che richiede l’approvazione di utenti con visioni diverse per evitare manipolazioni.
Un modello ispirato alle Community Notes di X
Se questo sistema vi suona familiare, non è un caso. Si tratta di un modello già implementato da X, la piattaforma di Elon Musk. Da tempo X ha abbandonato il fact-checking tradizionale a favore di un meccanismo di verifica basato sulla comunità.
E proprio X ha mostrato i limiti di questo approccio, con note che a volte rafforzano la disinformazione invece di contrastarla o che sono influenzate da gruppi organizzati.
Quali sono i rischi di questo sistema
La libertà di espressione è un valore fondamentale, ma lasciare la verifica dei fatti solo nelle mani degli utenti può aprire la strada a nuove forme di manipolazione.
Uno dei principali rischi è che le Community Notes siano poi usate per screditare fonti scomode o rafforzare narrazioni distorte, soprattutto se gruppi di utenti coordinati riuscissero a influenzarne il processo di approvazione.
C’è poi il problema della competenza. Ci si chiede infatti se gli utenti di Facebook, Instagram e Threads siano in grado di distinguere tra una fonte attendibile e una meno affidabile. Problema che tocca tutte le piattaforme digitali del resto.
O, forse, con questo sistema rischiamo di assistere a un sovraccarico di informazioni fuorvianti mascherate da ‘correzioni’ di contesto.
L’algoritmo del proprietario e la nuova direzione delle piattaforme
Il lancio delle Community Notes si inserisce in un quadro più ampio di trasformazione delle piattaforme social.
Come abbiamo già discusso in altre occasioni, siamo sempre più di fronte a una dinamica in cui le regole del gioco vengono definite dagli interessi dei proprietari, con cambiamenti che riflettono la loro visione piuttosto che una strategia condivisa per migliorare la qualità dell’informazione online.
Se da una parte questo modello punta a dare maggiore autonomia alla community, dall’altra pone interrogativi su come verrà gestita l’informazione in futuro e su quanto i social media vogliano davvero assumersi la responsabilità della lotta alla disinformazione.
[L’immagine di copertina e tutte quelle che accompagno le condivisioni sui canali social sono state realizzate da Franz Russo attraverso il modello di IA Generativa Dall-E 3]
Nel 2025 i social media assorbono ancora oltre 2 ore al giorno del nostro tempo, guidati dagli algoritmi del proprietario. Ma esiste un’alternativa: la sfida dei prosocial, piattaforme che puntano su dialogo sano e comunità autentiche.
Nel 2025 il nostro rapporto con i social media si fa sempre più complesso. Le piattaforme continuano a dominare il nostro tempo e a influenzare profondamente il modo in cui ci informiamo, interagiamo e, in ultima analisi, viviamo la nostra quotidianità digitale. Ma qualcosa sta cambiando.
I dati ci raccontano un fenomeno che ormai non possiamo più ignorare: il tempo che trascorriamo online è diventato la risorsa più preziosa, ma al contempo cresce la consapevolezza degli effetti negativi di questo modello.
E così emergono nuove piattaforme che provano a rispondere a queste criticità, dando vita a quello che potremmo definire il fenomeno dei prosocial media.
I dati rilevanti di We Are Social sui social media
Partiamo dai numeri più aggiornati. Il recente report “Digital 2025” di We Are Social, realizzato insieme a Meltwater, offre come sempre uno sguardo dettagliato sul panorama digitale globale e locale. A livello mondiale, il numero di utenti attivi sui social media ha raggiunto i 5,24 miliardi, con un incremento del 4,1% rispetto all’anno precedente. Parliamo del 63% della popolazione globale. Ma è il tempo che passiamo online a colpire: in media, le persone trascorrono 2 ore e 21 minuti al giorno sui social.
In Italia, la situazione non è molto diversa. Gli utenti attivi sono oltre 43 milioni, pari al 71% della popolazione (dati 2024, in attesa di quelli del 2025). Il tempo di utilizzo medio è inferiore alla media globale: 1 ora e 55 minuti al giorno. Le piattaforme più utilizzate restano WhatsApp, Facebook, Instagram e TikTok, con quest’ultima che continua ad attirare soprattutto i più giovani.
Questo tempo speso sulle piattaforme non è neutro. È il risultato di strategie precise da parte dei social network, progettati per massimizzare il nostro tempo di permanenza attraverso algoritmi che selezionano i contenuti più capaci di generare reazioni e interazioni.
Dai social media tradizionali alla sfida dei prosocial
Algoritmo del proprietario e SNARF
È quello che ho già definito di recente come l’algoritmo del proprietario, ovvero quel meccanismo che non ci mostra ciò che realmente ci interessa, ma quello che più conviene ai proprietari delle piattaforme.
E su questo si innesta la logica SNARF: un circolo vizioso che ingabbia l’utente sulle piattaforme e lo spinge a reazioni sempre più emotive.
Di fronte a questa dinamica, sempre più persone iniziano a chiedersi se esista un’alternativa.
E una risposta potrebbe essere rappresentata dai cosiddetti prosocial media.
Cosa si intende per piattaforme prosocial media
Il termine non è solo un’etichetta per nuove piattaforme emergenti, ma è parte di una riflessione più profonda, teorica e pratica, che punta a ridefinire il modo in cui le piattaforme social vengono progettate e utilizzate.
Secondo gli autori, i prosocial media rappresentano piattaforme pensate per promuovere il benessere sociale, la fiducia tra gli utenti e la coesione delle comunità, anziché basarsi esclusivamente sull’engagement come strumento di monetizzazione.
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I pilastri dei prosocial
Il paper identifica tre pilastri fondamentali per un social media prosociale:
Trasparenza e fiducia: le piattaforme devono essere trasparenti riguardo al funzionamento degli algoritmi e ai modelli di business adottati.
Controllo agli utenti: gli utenti devono avere la possibilità di decidere quali contenuti vedere e come personalizzare la propria esperienza online.
Promozione del benessere: i contenuti e le interazioni devono essere orientati a migliorare la qualità delle conversazioni e il benessere delle comunità, riducendo il peso delle dinamiche di polarizzazione e disinformazione.
Ora, a partire da questa cornice concettuale, alcune piattaforme stanno cercando di sperimentare modelli più vicini ai principi prosociali.
WeAre8
Un esempio può essere è WeAre8, una piattaforma che elimina gli algoritmi tradizionali e condivide il 60% dei ricavi pubblicitari con gli utenti. Il suo obiettivo è creare un ambiente positivo, dove la monetizzazione non sia più legata al tempo speso online, ma a un utilizzo più consapevole. La piattaforma punta a raggiungere 100 milioni di utenti entro il 2025.
Bluesky
Un altro caso, sebbene con caratteristiche diverse, è Bluesky, la piattaforma decentralizzata che ha superato i 30 milioni di utenti a inizio 2025. Pur non essendo propriamente prosocial, Bluesky si inserisce in questa spinta verso una maggiore autonomia e trasparenza, offrendo agli utenti più controllo sui contenuti.
Queste nuove realtà, insieme a quelle che già si basano sul senso di community, non rappresentano ancora una soluzione definitiva. Ma si pone una questione fondamentale. Quale futuro attenderà le piattaforme social media? Possiamo costruire spazi digitali che favoriscano il dialogo sano e il benessere delle persone? È possibile che l’utente torni ad essere in grado di controllare meglio la propria esperienza digitale?
Ecco, la risposta a queste domande, secondo gli autori della ricerca, potrebbe essere data appunto dalle piattaforme prosocial.
A noi non resta che verificare l’evoluzione degli eventi. Perché potrebbe anche essere che queste piattaforme si trasformino in rifugi, isole digitali. E che costringeranno gli utenti ancora alla ricerca di nuove alternative.
[L’immagine di copertina, così come quelle che accompagnano la condivisione dell’articolo sui social, è realizzata da Franz Russo con il modello di IA Generativa Dall-E 3]
La Fast Information, spinta dagli algoritmi delle piattaforme e dalla ricerca di like, alimenta superficialità, disinformazione e polarizzazione. Per contrastarla, serve prendersi il tempo per capire, recuperare spirito critico e responsabilità.
Viviamo immersi in un flusso costante di informazioni. Ogni giorno, ogni ora, veniamo bombardati da titoli, notifiche, post e aggiornamenti che si susseguono senza sosta.
Eppure, è ormai chiaro che ci stiamo abituando a quella che potremmo definire Fast Information. Un’informazione veloce, superficiale, confezionata più per raccogliere like e approvazione immediata che per aiutarci davvero a comprendere il mondo che ci circonda.
Basta aprire i social per accorgersene. Fatelo adesso, in questo preciso istante.
Cosa si intende per Fast Information
Titoli ad effetto, frasi secche, giudizi netti, spesso accompagnati da toni perentori o indignati. Si innesca così una reazione a catena: chi legge viene spinto a rispondere di pancia, senza avere il tempo di approfondire, e chi scrive rincorre sempre più la sintesi e il clamore per alimentare il ciclo delle interazioni. Questo meccanismo diventa rapidamente il carburante di quella che possiamo chiamare superficialità informativa.
Le conseguenze sono sotto gli occhi di tutti e si sviluppano su più livelli.
Fast Information, come contrastare l’informazione superficiale
Quali rischi corriamo
Disinformazione
Il primo rischio è la disinformazione. Notizie sbagliate, parziali o manipolate trovano spazio con facilità e diventano virali prima ancora che sia possibile verificarle. La velocità, che in teoria dovrebbe essere un valore aggiunto, diventa così un ostacolo alla verità.
Polarizzazione
Il secondo rischio è la polarizzazione. Tutto si riduce a una battaglia tra opposti: bianco o nero, amico o nemico. Non c’è più spazio per il dubbio, per il confronto civile, per la complessità. Le sfumature spariscono e con esse anche la capacità di dialogare con chi la pensa diversamente.
Perdita del pensiero critico
Infine, la perdita della capacità critica. La fretta e il bisogno di approvazione soffocano l’abitudine a fermarsi, ragionare, verificare. Il dubbio, che dovrebbe essere il motore di ogni conoscenza, viene sostituito da certezze assolute costruite spesso sul nulla. E così, ci si ritrova a credere a tutto, o peggio, a non credere più a nulla.
Dentro questo quadro, c’è un ulteriore elemento che merita attenzione. Ed è il ruolo di chi si erge a paladino dell’informazione alternativa. Una funzione che, se esercitata con responsabilità, costituirebbe davvero un valore prezioso.
Ma troppo spesso questa etichetta diventa uno scudo per legittimare pressapochismo e arroganza. Pur di sembrare controcorrente, si alimentano tifoserie, si screditano realtà e marchi senza basi solide, si preferisce colpire piuttosto che spiegare.
L’approfondimento viene sostituito con slogan
L’approfondimento lascia il posto agli slogan, la verifica cede il passo alla provocazione.
Ma questa rincorsa alla superficialità non è frutto del caso. È spesso una conseguenza diretta di ciò che i social media ci mostrano. Le piattaforme non sono neutre.
Gli algoritmi che decidono quali contenuti farci vedere sono sempre più spesso modellati dagli interessi e dalle visioni di chi possiede quelle piattaforme.
L’algoritmo del proprietario
È quello che che ho già definito come l’algoritmo del proprietario. Vale a dire, un sistema che non premia più necessariamente ciò che è rilevante per noi, ma ciò che è utile a chi detiene il controllo della piattaforma.
E così, ad essere favoriti, sono i contenuti che generano più reazioni immediate, spesso polarizzanti, perché alimentano discussioni, scontri, e mantengono gli utenti incollati allo schermo.
La logica SNARF dei social media
Dentro questa logica, prende forma un altro fenomeno: la cosiddetta SNARFizzazione. Scrolliamo velocemente, siamo attratti solo da ciò che colpisce al primo sguardo, reagiamo senza approfondire.
SNARF è l’acronimo di
Stakes (posta in gioco)
Novelty (novità)
Anger (rabbia)
Retention (intrattenimento)
Fear (paura).
Si tratta di un comportamento istintivo, automatico, che ci porta a consumare contenuti in modo superficiale, senza esercitare quello spirito critico che invece sarebbe indispensabile.
L’informazione non è più qualcosa che cerchiamo per capire, ma qualcosa che subiamo.
Informazione sempre più superficiale
Il risultato è che l’informazione diventa sempre più rapida e superficiale, e noi ci trasformiamo in consumatori compulsivi di titoli, anteprime, notifiche. Ci illudiamo di essere sempre informati, mentre in realtà ci allontaniamo sempre più dalla comprensione profonda di ciò che accade intorno a noi.
Eppure, la soluzione non richiede formule straordinarie. L’unica strada percorribile, oggi più che mai, è tornare a prendersi il tempo per capire. Non fermarsi ai titoli, non farsi travolgere dalle emozioni del momento, non dare subito ragione a chi urla più forte.
Pretendere informazioni complete, ragionare sulle fonti, essere curiosi, ma anche prudenti. Perché informare e informarsi significa essere responsabili. Verso chi ci legge e ci ascolta, ma soprattutto verso noi stessi.
Ed è proprio in questa responsabilità che si gioca la qualità del nostro vivere digitale.
[L’immagine di copertina e quella che accompagna le condivisioni sui social media è stata realizzata da Franz Russo utilizzando il modello di IA Generativa Imagen 3 di Gemini]
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