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  • X, l’inchiesta di Parigi diventa penale e nuova convocazione per Musk

    X, l’inchiesta di Parigi diventa penale e nuova convocazione per Musk

    La Procura di Parigi ha trasformato in indagine penale l’inchiesta su X. Musk e Yaccarino di nuovo convocati dopo la mancata comparizione del 20 aprile. Tra i nuovi sviluppi, la segnalazione a SEC e DOJ e il rifiuto di Washington a cooperare.

    L’inchiesta della Procura di Parigi su X, avviata lo scorso febbraio, ha cambiato natura. La notizia è che adesso il fascicolo sulla piattaforma di Elon Musk passa ufficialmente a indagine penale. E in aggiunta a questo, Musk e Linda Yaccarino, già ex CEO di X, sono nuovamente convocati a Parigi per rispondere personalmente alle accuse preliminari.

    La svolta arriva a poco più di due settimane dalla mancata comparizione di Musk e Yaccarino all’audizione libera del 20 aprile. Quell’audizione era stata fissata dopo la perquisizione della sede parigina di X del 3 febbraio scorso. I due erano stati citati rispettivamente come “gestore di fatto” e “gestore di diritto” della piattaforma.

    E nessuno dei due si è presentato.

    La nuova convocazione e cosa rischiano Musk e Yaccarino

    La Procura di Parigi ha tenuto a precisare, stavolta, che Musk e Yaccarino sono ora invitati a Parigi per rispondere a quelle che il sistema giudiziario francese chiama preliminary charges, cioè i capi d’imputazione preliminari. Si tratta del passaggio formale che apre la fase istruttoria vera e propria.

    Nel diritto penale francese, una volta notificate le accuse preliminari, il fascicolo passa nelle mani di un giudice istruttore. Da quel momento si apre un’indagine che può durare mesi o anche anni, e che può concludersi con il rinvio a giudizio o con l’archiviazione.

    Le accuse preliminari, in Francia, vengono normalmente notificate di persona. Ma la Procura ha precisato che, qualora Musk e Yaccarino dovessero mancare la convocazione anche questa volta, le accuse potranno essere formalizzate in loro assenza.

    In sostanza, la mancata comparizione non blocca l’iter, anzi lo accelera.

    I procuratori parigini, va precisato a scanso di equivoci, non hanno chiesto né l’arresto né il fermo dei due. La linea, almeno per ora, resta quella della convocazione. Ma il salto di livello è netto rispetto all’audizione libera del 20 aprile, che era ancora una richiesta di chiarimenti su base volontaria.

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    X e i capi d’accusa che la Procura ha formalizzato

    Il quadro accusatorio ricalca, allargandolo, quello che era già stato delineato a febbraio. La Procura di Parigi indaga su una serie di reati che riguardano sia il funzionamento dell’algoritmo di X, sia i contenuti generati da Grok, l’intelligenza artificiale di xAI integrata nella piattaforma.

    Le contestazioni includono la complicità nella detenzione e diffusione di immagini pedopornografiche, la diffusione di immagini sessualmente esplicite non consensuali tramite deepfake, la negazione di crimini contro l’umanità, l’estrazione fraudolenta di dati e l’alterazione del funzionamento di un sistema di trattamento automatizzato in associazione a delinquere, e la gestione illegale di una piattaforma online.

    Avevo già riportato qui cosa successe a gennaio e il caso di Grok che generò migliaia di immagini di nudo e non solo, uno scandalo che ha pesato in modo decisivo nell’allargamento del fascicolo. Tra fine dicembre 2025 e inizio gennaio 2026, secondo l’analisi del Center for Countering Digital Hate, Grok aveva generato circa 3 milioni di immagini sessualmente esplicite di persone reali senza il loro consenso, di cui circa 23.000 raffiguranti minori.

    A questo si aggiunge il capitolo del negazionismo. In Francia, la negazione di crimini contro l’umanità è un reato. Grok, in più occasioni tra novembre 2025 e i primi mesi del 2026, ha generato in lingua francese contenuti che mettevano in dubbio l’uso delle camere a gas ad Auschwitz e che riproponevano cliché della propaganda negazionista.

    La segnalazione della Procura a SEC e DOJ

    A marzo 2026, la Procura di Parigi ha inviato una comunicazione formale al Dipartimento di Giustizia americano e alla Securities and Exchange Commission, l’autorità di vigilanza sui mercati finanziari statunitensi.

    Nella comunicazione, i procuratori francesi hanno suggerito che la controversia sui deepfake sessualizzati generati da Grok potrebbe essere stata “deliberatamente orchestrata per gonfiare artificialmente il valore di X e xAI, configurando potenziali reati“.

    Si tratta di un’ipotesi investigativa, non di un’accusa formale. Anche perché non si sa ancora di quale entità potrebbero essere le evidenze che la Procura francese ha raccolto in questo senso. Ma il fatto stesso che la Procura abbia ritenuto di doverne informare le autorità americane, e in particolare la SEC, sposta il piano della vicenda. Dalla sola moderazione dei contenuti si entra nel terreno della possibile manipolazione del mercato.

    Va detto, perché ha il suo peso, che X e xAI nel 2025 hanno completato la fusione e che SpaceX a inizio 2026 ha acquisito l’intero gruppo, dando vita a un colosso valutato 1,25 trilioni di dollari.

    Il rifiuto di cooperazione del Dipartimento di Giustizia americano

    La risposta di Washington alla richiesta francese, intanto, è arrivata in modo tutt’altro che ambiguo. Il Dipartimento di Giustizia americano, infatti, ad aprile, giusto un paio di giorni prima della prima convocazione di Musk a Parigi, ha respinto formalmente la richiesta di assistenza giudiziaria avanzata dalla Procura di Parigi.

    Nella lettera di rifiuto, di due pagine, il DOJ ha definito l’inchiesta francese come un “procedimento penale politicamente motivato volto a regolare in modo improprio, attraverso la prosecuzione, le attività commerciali di una piattaforma di social media“.

    Nel testo, riportato dal Wall Street Journal, si legge anche che le richieste francesi “costituiscono un tentativo di coinvolgere gli Stati Uniti in un procedimento penale” che, secondo l’amministrazione Trump, si porrebbe in contrasto con il Primo Emendamento della Costituzione americana sulla libertà di espressione.

    Il rifiuto di cooperare ha un effetto diretto e concreto. La Procura francese non potrà contare sull’assistenza delle autorità statunitensi per acquisire elementi di prova che si trovano sul territorio americano, e dovrà procedere con gli strumenti di cooperazione giudiziaria che restano a sua disposizione attraverso i canali europei.

    E c’è anche un effetto politico, che è ancora più visibile. Musk, nei rapporti con l’amministrazione Trump, dispone ormai di una copertura istituzionale netta e chiara.

    Il precedente Durov e la linea della Procura di Parigi

    La strategia della Procura di Parigi nei confronti dei vertici delle grandi piattaforme non nasce con il caso X. Si inserisce in una linea che la sezione cybercrime ha sviluppato negli ultimi anni e che ha già prodotto precedenti importanti.

    Come ricorderete, nell’agosto 2024 le stesse autorità francesi avevano fatto arrestare Pavel Durov, fondatore e amministratore delegato di Telegram, all’aeroporto di Le Bourget.

    A Durov erano state notificate accuse preliminari nell’ambito di un’indagine sulle responsabilità di Telegram per i reati commessi sulla piattaforma. Il fondatore di Telegram era stato poi rilasciato sotto cauzione, ma gli era stato vietato di lasciare la Francia per oltre sei mesi.

    Più di recente, nei primi mesi del 2026, la stessa Procura ha emesso mandati d’arresto contro i dirigenti di un sito video australiano oggetto di un’altra indagine sui contenuti.

    In sostanza, la Procura di Parigi sta perseguendo da tempo una strategia che mira a chiamare i vertici delle piattaforme a rispondere personalmente di quello che accade sui loro servizi. Il caso di Musk si inserisce in questo stesso solco.

    Il quadro europeo che si chiude attorno a X

    L’indagine francese si muove in parallelo a un quadro europeo che, nelle ultime settimane, si è ulteriormente irrigidito attorno a X e a Grok.

    Giusto pochi giorni fa, il giorno prima dell’annuncio della Procura di Parigi, il Consiglio dell’Unione Europea e il Parlamento europeo hanno raggiunto un accordo provvisorio per vietare i cosiddetti “nudifier tools”, gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzati per generare immagini esplicite di persone senza il loro consenso.

    La decisione è arrivata in larga parte come risposta proprio alla controversia su Grok, e va a integrarsi con l’AI Act.

    A questo si aggiungono le indagini europee già aperte. Ricorderete come il 5 dicembre dello scorso anno la Commissione UE aveva inflitto a X la prima multa della storia ai sensi del Digital Services Act, pari a 120 milioni di euro.

    In aggiunta a questo, il 26 gennaio 2026 la Commissione aveva aperto un’indagine formale specificamente su Grok e sui deepfake sessuali.

    A questi due fronti, quello francese in sede penale e quello UE in sede regolatoria, si è poi aggiunta anche la sponda del Regno Unito, dove pure è in corso un’indagine sui contenuti generati da Grok.

    Cosa aspettarci dopo la convocazione

    La nuova convocazione di Musk e Yaccarino apre una fase in cui le incognite non riguardano più tanto il quando o il come. La domanda, in altre parole, non è più se la giustizia francese formalizzerà le accuse, ma in che tempi e con quali modalità lo farà.

    Resta da vedere se questa volta i due decideranno di presentarsi a Parigi. Le possibilità sono essenzialmente due.

    Da una parte, una scelta di comparizione che permetterebbe loro di esporre la propria posizione e di interloquire con il giudice istruttore prima delle decisioni sul rinvio a giudizio. Dall’altra, una nuova mancata comparizione che porterebbe alla notifica delle accuse in contumacia, con tutte le conseguenze del caso.

    La copertura politica offerta dall’amministrazione Trump al rifiuto di cooperare, unita alle dichiarazioni pubbliche con cui Musk ha più volte definito l’inchiesta francese una persecuzione, lascia intuire che la linea sia quella dello scontro più che quella del dialogo.

    Vedremo cosa succederà.

  • TikTok US al via tra le polemiche, ecco chi gestirà l’algoritmo

    TikTok US al via tra le polemiche, ecco chi gestirà l’algoritmo

    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.

    Donald Trump non ha perso l’occasione per intestarsi il risultato. Su Truth Social il presidente Usa ha ringraziato il suo staff e, soprattutto, il presidente cinese Xi Jinping “per aver lavorato con noi e, alla fine, approvato l’accordo”. Una dichiarazione che segna un cambio di registro notevole, considerando che lo stesso Trump nel 2020 aveva tentato di vietare completamente l’app.

    TikTok US, la struttura dell’accordo

    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 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.

    Come già ricordato, Oracle non si limiterà a ospitare i dati degli utenti americani sui propri server. La società di Larry Ellison avrà accesso al codice sorgente di TikTok, quindi avrà accesso all’algoritmo di raccomandazione che ha reso la piattaforma un fenomeno globale.

    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.

  • Come cambia l’algoritmo di X con Grok nel 2026

    Come cambia l’algoritmo di X con Grok nel 2026

    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.

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    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
    Valutazione contenuti Regole fisse (reply = 27 tweet, reply dell’autore = 75 tweet) Transformer predice 15 tipi di engagement
    Contenuti fuori rete Limitati, focus sui seguiti 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.

  • Accordo tra xAI e il Pentagono, Grok entra nei sistemi militari

    Accordo tra xAI e il Pentagono, Grok entra nei sistemi militari

    Il Pentagono ha annunciato un accordo con xAI per integrare Grok nei sistemi di difesa USA. L’IA di Musk avrà accesso diretto ai flussi di contenuti condivisi su X. Le modalità dell’accordo e la stessa possibile integrazione sollevano interrogativi su dati, controllo e trasparenza.

    Il Pentagono – oggi DOW, Dipartimento della Guerra – ha annunciato una partnership con xAI, l’azienda di intelligenza artificiale fondata da Elon Musk, per integrare il modello Grok nella piattaforma governativa GenAI.mil.

    Il rilascio è previsto per l’inizio del 2026 e coinvolgerà circa tre milioni di dipendenti militari e civili del Dipartimento della Difesa.

    A prima vista, potrebbe sembrare una notizia come tante nell’era dell’IA generativa. Ma guardando più da vicino emergono elementi che meritano qualche approfondimento in più. Perché questa non è semplicemente l’adozione di un nuovo strumento tecnologico da parte dell’esercito americano. In questi casi siamo oltre, e si entra nella sfera dell’inedito.

    Cosa prevede l’accordo tra il Pentagono e xAI

    Grok opererà a Impact Level 5 (IL5), il livello di sicurezza che consente la gestione di Controlled Unclassified Information (CUI). Si tratta di informazioni sensibili ma non classificate.

    Ossia, dati personali dei dipendenti, informazioni su infrastrutture critiche, dettagli operativi non segreti, comunicazioni interne governative. Singolarmente, questi dati non compromettono la sicurezza nazionale Usa, ma aggregati da un’IA possono rivelare elementi di una certa rilevanza.

    All’interno del comunicato diramato si legge che gli utenti, militari e civili del DOW (Department of War)) avranno accesso a “insight globali in tempo reale dalla piattaforma X”, fornendo al personale del Dipartimento della Guerra quello che viene definito un “vantaggio informativo decisivo” e una “consapevolezza situazionale globale”. È prevista anche una possibile estensione futura a “carichi di lavoro classificati”.

    Il valore del contratto è di 200 milioni di dollari, parte di accordi più ampi che includono anche OpenAI, Google e Anthropic. Ma qui emerge già un primo elemento di criticità.

    Secondo un ex funzionario del Pentagono, il contratto con xAI “è arrivato dal nulla”, quando altre aziende erano sotto osservazione da mesi. La senatrice Elizabeth Warren ha formalmente interrogato il Dipartimento della Difesa su questa circostanza.

    Accordo tra xAI e il Pentagono, Grok entra nei sistemi militari
    Accordo tra xAI e il Pentagono, Grok entra nei sistemi militari

    Non esiste alcuna separazione tra Grok e X

    Questo è il nodo che distingue l’accordo Pentagon-xAI da qualsiasi altra partnership tra governo e aziende di IA. Grok non è un modello isolato. È un sistema profondamente integrato con la piattaforma X, e questa integrazione opera su più livelli.

    Training sui dati di X

    Grok viene addestrato sui post di X con un opt-in automatico attivato di default, senza informare gli utenti. L’impostazione è nascosta nelle opzioni di privacy e disattivabile solo da desktop.

    Secondo le policy della piattaforma, X può “utilizzare post, interazioni utente, input e risultati con Grok per training e fine-tuning, condividendoli con xAI”.

    Accesso in tempo reale

    Grok integra le API di X, processa nuovi tweet via WebSocket per aggiornamenti istantanei, non batch processing. Usa endpoint come GET /2/tweets/search/stream, GET /2/tweets/sample/stream, GET /2/trends/place.

    L’algoritmo di X determina quali contenuti hanno visibilità sulla piattaforma, e quindi quali dati alimentano Grok. In virtù di questo accordo, l’intelligenza artificiale Grok entra nel Pentagono con accesso diretto a quei flussi.

    Un cortocircuito epistemologico

    Un’analisi di Archyde coglie un punto da evidenziare: “L’obiettivo dichiarato, maggiore efficienza, sembra sottostimato. Il vero potenziale risiede nella capacità di elaborare e analizzare vasti dataset, identificando pattern e minacce che sarebbero impossibili da rilevare per gli analisti umani.

    Fermiamoci su questo passaggio. Dunque, il Pentagono userà un’IA per identificare minacce basandosi su dati provenienti da una piattaforma il cui algoritmo è progettato non per rappresentare la realtà, ma per massimizzare l’engagement.

    E quello stesso algoritmo è controllato dalla stessa persona che controlla l’IA.

    Non è solo un conflitto di interessi. È una struttura in cui la percezione della realtà dell’apparato militare più potente del mondo passa attraverso un filtro privato, opaco, potenzialmente manipolato.

    I “vasti dataset” menzionati sono in realtà contenuti di X già filtrati dall’algoritmo. I “pattern” identificati saranno pattern di una realtà distorta, se l’algoritmo amplifica certi contenuti e ne sopprime altri. Le “minacce” vengono definite secondo criteri incorporati nel modello. Chi li ha stabiliti? Con quali bias? Con quale trasparenza?

    Accordo xAI Pentagono, Grook entra nei sistemi militari USA
    Accordo xAI Pentagono, Grook entra nei sistemi militari USA

    Altri precedenti problematici

    La senatrice Warren ha sollevato preoccupazioni specifiche nella sua lettera al Pentagono. Musk ha promosso Grok come chatbot “non filtrato” e orientato alla “ricerca della verità” (truth-seeking) che non si conforma agli standard politicamente corretti.

    Ma Grok è noto per fornire informazioni inaccurate quando interrogato su eventi storici e disastri naturali, inclusi nomi, date e dettagli sbagliati.

    Giorni dopo che Musk aveva dichiarato sui social “miglioramenti significativi” al chatbot, Grok si autodefiniva “MechaHitler” e raccomandava un secondo Olocausto ad account neonazisti. La mancanza di filtri di sicurezza ha prodotto contenuti antisemiti e offensivi. Come ha osservato un esperto di sicurezza: “X è piena di fake news e visioni estremiste, non è ciò su cui vuoi che un LLM sia addestrato.”

    E questa è l’IA che ora avrà accesso ai flussi informativi del Pentagono per fornire “consapevolezza situazionale globale”.

    Le domande che resteranno senza risposta

    Chi garantisce che i dati di X usati da Grok rappresentino una visione equilibrata della realtà e non una versione amplificata algoritmicamente? Chi verifica che i modelli e le minacce identificate non riflettano i bias del sistema di training?

    Come viene gestito il conflitto di interessi di Musk, che con Starlink in zone di conflitto, SpaceX con contratti governativi, e ora un’IA che potrebbe influenzare le valutazioni di sicurezza nazionale su questi stessi dossier?

    E per i partner NATO? L’intelligence condivisa con gli Stati Uniti passerà attraverso sistemi integrati con l’IA di Musk? Con quale trasparenza? E con quali garanzie?

    Dall’algoritmo del proprietario all’IA del proprietario

    Ho scritto spesso di come l’”algoritmo del proprietario” serva gli obiettivi strategici di chi controlla la piattaforma, non gli interessi degli utenti. Ma qui siamo a un livello successivo.

    Non si tratta più solo di un algoritmo in mani private. È un’intera catena gestita da un singolo a servizio, ora, di apparati governativi.

    X come piattaforma che genera flussi informativi globali in tempo reale, xAI e Grok come IA che processa e interpreta quei flussi, Starlink come infrastruttura di connettività anche in zone di conflitto. E ora l’integrazione diretta con l’apparato militare degli Stati Uniti.

    È una forma di potere inedita: non statale, non puramente privata. Qualcosa di nuovo per cui forse non esiste ancora un nome adeguato.

    Cosa significa tutto questo per l’Europa

    L’Europa non ha equivalenti di X, xAI o Starlink. Questa asimmetria nell’infrastruttura cognitiva è un tema che diventerà sempre più urgente.

    Non stiamo parlando solo di disinformazione o manipolazione elettorale. Stiamo parlando della possibilità che la percezione della realtà dell’apparato militare più potente del mondo sia mediata da un’infrastruttura privata, poco chiara, controllata da un singolo individuo con interessi economici e politici globali.

    È un tema che richiederà analisi approfondite nei prossimi mesi. Perché quando l’IA non è più solo uno strumento ma diventa il filtro attraverso cui un’istituzione percepisce la realtà, le implicazioni vanno ben oltre l’”efficienza operativa”.

  • Capire l’algoritmo di Threads, le indicazioni da parte di Meta

    Capire l’algoritmo di Threads, le indicazioni da parte di Meta

    Threads continua la sua evoluzione, non senza intoppi. Scopriamo di più sul suo algoritmo con le considerazioni di Emily Dalton Smith di Meta.

    Threads, la piattaforma lanciata da Meta per sostituire Twitter, è ancora alla ricerca di una propria identità. Lo scrivevo qualche settimana fa in questo articolo.

    La piattaforma in poco tempo ha attirato l’attenzione di tutti. Ma, col passare del tempo, l’algoritmo che ne regola i contenuti ha generato sia interesse che preoccupazioni. Soprattutto per quanto riguarda la promozione di contenuti polarizzanti, quello che viene definito “engagement bait”.

    Emily Dalton Smith, VP di Product Management di Meta, su Business Insider ha fornito alcuni spunti per aiutare i creator a sfruttare al meglio la piattaforma, senza cadere nei meccanismi manipolativi dell’algoritmo. Vediamo insieme di cosa si tratta.

    Come funziona l’algoritmo di Threads

    Simile a molte altre piattaforme social, l’algoritmo di Threads, come già spiegato qui su InTime Blog, si basa su una serie di segnali che influenzano la visibilità dei contenuti nei feed degli utenti.

    Alcuni di questi segnali includono il numero di like ricevuti da un post, le interazioni (come risposte e condivisioni). E anche il tempo trascorso dagli utenti su un particolare contenuto.

    Uno dei problemi principali emersi su Threads è la tendenza dell’algoritmo a premiare contenuti che hanno come scopo quello di molte risposte. Indipendentemente dalla loro qualità o valore.

    Capire l’algoritmo di Threads, le indicazioni da parte di Meta

    Nei giorni scorsi Adam Mosseri, CEO di Instagram, ha riconosciuto questa problematica e ha annunciato che Meta sta lavorando per migliorare il sistema di raccomandazione. I miglioramenti si indirizzeranno sul favorire la diffusione di contenuti autentici e rilevanti, piuttosto che quelli mirati solo a generare engagement superficiale.

    Questo problema del “bait” è già emerso su altre piattaforme. Come Instagram e Facebook, ed è diventato una questione centrale anche su Threads.

    Le considerazioni di Emily Dalton Smith

    Emily Dalton Smith ha condiviso in una conversazione con Business Insider una serie di spunti su come i creatori possono migliorare la loro visibilità e interazione su Threads. Ma prima val la pena di riportare che: “La maggior parte dei contenuti verrà distribuita in poche ore nel corso della giornata“, ha detto Dalton Smith a BI. “Assicurarsi di parlare di cose che stanno accadendo ora e che sono davvero tempestive e rilevanti porterà lontano“.

    Vuol dire che Threads tende al racconto di fatti ed eventi che accadono in tempo reale. Bisogna vedere però di che fatti ed eventi si parla.

    Ecco i punti principali emersi dalla conversazione.

    Coinvolgimento significa conversazioni attive

    Meta incoraggia i creator a guidare le conversazioni nei loro thread. “I post che guidano le conversazioni hanno più probabilità di essere consigliati“, ha affermato Dalton Smith. La chiave del successo, secondo il suo punto di vista, è rispondere attivamente ai propri follower, ad altri creator e utenti occasionali. Questo per far sì che i post ricevano maggiore attenzione e attività. Rispondere alle interazioni non solo aumenta il coinvolgimento, ma è anche un segnale importante per l’algoritmo, che potrebbe dare priorità a tali contenuti.

    Niente messaggi diretti, per ora

    Un altro punto cruciale riguarda la messaggistica. Dalton Smith ha chiarito che Meta non ha attualmente in programma di introdurre una funzionalità di messaggistica nativa su Threads. “Non abbiamo in programma di offrire messaggistica nativa in Threads al momento“, ha dichiarato. Tuttavia, Meta sta esplorando modi per facilitare le connessioni tra le persone. Attualmente, gli utenti possono condividere contenuti tramite i messaggi diretti di Instagram. Ma non ci sono funzionalità di chat integrata in Threads.

    Etichettare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale

    Un altro aspetto interessante riguarda i contenuti generati dall’intelligenza artificiale (IA). Smith ha spiegato che Meta incoraggia i creatori a etichettare i contenuti creati con l’ausilio dell’IA. La cosa importante da notare è che etichettare i post come generati dall’IA “non cambierà la distribuzione” di tali contenuti. Questo significa che, anche se i post sono creati con strumenti di IA, non saranno penalizzati dall’algoritmo, ma verranno trattati come qualsiasi altro contenuto.

    Monetizzazione ancora in fase di sperimentazione

    La monetizzazione su Threads è un tema su cui molti creatori si interrogano. Dalton Smith ha chiarito che, nonostante siano iniziati i primi test per la monetizzazione dei creatori, al momento Threads non sta “facendo nulla sugli annunci. Questo significa che gli utenti non vedranno ancora pubblicità sulla piattaforma. Meta sta valutando attentamente come supportare i creatori a lungo termine, ma l’attuale focus è sul miglioramento dell’app stessa.

    Pubblicare nei weekend per massimizzare l’engagement

    Infine, uno dei consigli più pratici riguarda la frequenza e i tempi di pubblicazione. Secondo Dalton Smith, i contenuti pubblicati nei fine settimana tendono a generare maggiore coinvolgimento. “Scopriamo che i contenuti pubblicati nei weekend possono aiutare a generare un maggiore coinvolgimento, il che ha senso perché Threads è un’app in tempo reale“, ha affermato. Meta suggerisce ai creator di pubblicare regolarmente, idealmente tra le due e le cinque volte a settimana. Significa che la frequenza è correlata a una maggiore visibilità dei post.

    Algoritmo e “engagement bait”: un equilibrio delicato

    Il problema dell’engagement bait non è nuovo sui social media. Instagram, X (prima Twitter) e Facebook hanno già dovuto affrontare questo fenomeno, in cui i creator cercano di massimizzare l’interazione con contenuti polarizzanti che suscitano forti reazioni emotive.

    Questo approccio, sebbene possa portare a una crescita rapida del coinvolgimento, rischia di compromettere la qualità generale delle conversazioni sulla piattaforma.

    Dalton Smith ha riconosciuto che, attualmente, l’algoritmo di Threads premia in modo sproporzionato i post che ottengono molte risposte.

    Ma, a fronte di tutto questo, Meta sta lavorando per migliorare la qualità delle raccomandazioni, in modo da dare più spazio ai contenuti di valore.

    Fino a quando questi cambiamenti non verranno implementati, i creator dovranno trovare un equilibrio tra il generare engagement e l’evitare tattiche che potrebbero risultare chiaramente manipolative.

    Personalizzare l’esperienza su Threads

    Un aspetto interessante di Threads è la possibilità per gli utenti di personalizzare il proprio feed. Gli utenti possono silenziare, nascondere o segnalare post e account, influenzando in piccola parte i contenuti che vedranno in futuro.

    Questo livello di controllo può aiutare a filtrare contenuti indesiderati e a migliorare l’esperienza generale.

    Per i creator, è fondamentale capire come queste interazioni influiscano sulla visibilità dei contenuti. Essere troppo insistenti o invadenti con tattiche di “engagement bait” potrebbe portare a silenziamenti o segnalazioni da parte degli utenti, riducendo la portata dei propri post.

    In chiusura, Threads si trova adesso ad un bivio nel suo percorso di crescita. L’algoritmo è ancora in fase di perfezionamento e Meta è impegnata a migliorare l’esperienza generale. Nel tentativo di bilanciare il desiderio di engagement con la qualità delle conversazioni..

    Le considerazioni di Emily Dalton Smith offrono spunti preziosi per i creator e gli utenti in generale. Ma è sempre importante ricordare che queste strategie dovranno essere testate e verificate nel tempo.

    Intanto che tutto questo entri in circolo, sarebbe opportuno concentrarsi su contenuti di qualità evitando di trasformare la piattaforma in un luogo banale. Come spesso appare, purtroppo.

     

  • Threads, la piattaforma alla ricerca della sua identità

    Threads, la piattaforma alla ricerca della sua identità

    Threads è ancora alla ricerca di una sua identità chiara. La piattaforma con 175 milioni di utenti, al momento sembra quasi una sorta di Quora o Yahoo Answers. Ecco alcune considerazioni.

    Threads, l’app di Meta che da dicembre dello scorso anno è anche in UE, è ancora alla ricerca della sua identità. Pur avendo da poco raggiunto i 175 milioni di utenti, ancora è da comprendere se davvero questa piattaforma può competere, o sostituire, quella che una volta era Twitter, oggi X.

    Come sapete già, l’app inizialmente è stata proposta come vera alternativa, in mezzo alle altre, a Twitter nel momento in cui Elon Musk concludeva il passaggio a X.

    Solo che, a distanza di mesi, e con le dichiarazioni di Mark Zuckerberg riguardo a Threads, non si è ancora compreso fino in fondo quale sentiero social voglia intraprendere l’app. Senza dimenticare il percorso, già iniziato, verso il Fediverso. Uno degli elementi più interessanti che riguardano la piattaforma.

    Di seguito alcune considerazioni – magari potrebbero rivelarsi errate – per spiegare quale sia la percezione attuale che trasmette Threads e quale possa essere la motivazione.

    Threads, la piattaforma alla ricerca della sua identità

    Threads tra algoritmo e IA

    Threads, come tutte le piattaforme digitali, viene gestita da un algoritmo. Il quale entra in gioco soprattutto nella sezione “Per te”, quella dove lo stesso algoritmo propone, o meglio spinge, contenuti da account che non si seguono.

    Per inciso, non sarebbe del tutto corretto parlare di algoritmo, poiché i contenuti sono gestiti da un complesso sistema di Intelligenza Artificiale. Vi ricorda qualcosa? Sì, esattamente: ricorda proprio TikTok.

    La proposta dei contenuti da account che non si seguono avviene attraverso diversi elementi che la IA tiene a considerare.

    Come lavora la IA su Threads

    L’IA considera quanto un contenuto possa piacere a un utente, in quanto l’obiettivo rimane (o dovrebbe rimanere) quello di proporre contenuti di suo interesse

    A seguire, la IA considera anche la probabilità che un utente clicchi su un contenuto per visualizzare le risposte.

    Attenzione, teniamo a mente le risposte perché è questo l’elemento davvero discriminante per il posizionamento di un contenuto su Threads. Questo ci sarà più seguendo queste considerazioni.

    Gli elementi considerati alla IA su Threads

    Dicevamo. L’IA di Threads considera anche la probabilità che un account possa seguire l’autore di un post. Questo sulla base di quante volte un utente abbia visto i contenuti di quel dato autore che comunque non si segue. Questo viene interpretato dalla IA come una forma di interesse.

    E restando sulla scia dell’ultima considerazione, la IA calcola anche la probabilità che un utente possa visualizzare il profilo di quell’autore.

    Altri segnali che la IA considera, quindi è quante volte un utente si sofferma su un contenuto, ci clicca sopra, anche se condiviso da un utente che non si segue, e considera anche quante volte l’utente invece decida di passare oltre, quindi di fare scrolling.

    Ora questi sono, in sintesi, i segnali che la IA considera per discernere e proporre i contenuti all’interno del feed “Per te”. L’altra sezione, “Seguiti”, si muove attraverso dinamiche più classiche in modalità cronologica.

    Ma quali sono i contenuti che possono essere più considerati dalla IA?

    I contenuti favoriti dalla IA su Threads

    Certamente quei contenuti che raccolgono più coinvolgimento, engagement. So bene che questa risposta possa sembrare banale e scontata, ma in realtà va considerata all’interno del contesto Threads.

    É vero che la IA ha come obiettivo quello di proporre contenuti che trasmettano valore agli utenti, anche da account che non si seguono. E questo accade perché diversi utenti, che seguiamo, interagiscono con quei contenuti.

    E di quali contenuti stiamo parlando?

    Ecco, questa è la domanda delle domande.

    Perché guardando Threads allo stato dei fatti, si potrebbe pensare che di qualità e valore dei contenuti proposti ce ne sia ben poca. Mentre, invece, viene premiata soltanto la variabile coinvolgimento. E per coinvolgimento intendo, nella maniera più esclusiva, le risposte ad un dato contenuto condiviso.

    Il valore delle risposte su Threads

    Sono le risposte ad un post che portano i contenuti ad essere meglio considerati dalla IA di Threads. E questo, spesso, senza trasmettere alcun valore e alcuna qualità all’utente.

    In effetti, seguendo questa logica, possiamo dire che attualmente Threads somigli molto a Quora o a Yahoo Answers dei vecchi tempi. Attraverso questa logica, Threads è diventato un luogo dove si è inondati di contenuti che altro non sono che domande, spesso banali (senza offesa eh!), condivisi con il solo scopo di raccogliere risposte e quindi collezionare coinvolgimento.

    Senza trasmettere valore.

    Sembra quasi che attraverso questa modalità l’algoritmo, anzi la IA, dimostri di considerare soltanto gli impulsi che arrivano dai post, senza badare al valore e alla qualità.

    Sono infatti molti utenti che hanno capito questa modalità e la sfruttano. Non è una colpa, è solo una constatazione.

    Cosa caratterizza i contenuti su Threads

    Infatti, se andiamo a vedere cosa poi considera la IA per meglio spingere verso l’alto i contenuti, troviamo:

    • suggerire o insegnare qualcosa di nuovo all’interno della propria area di competenza. Questa modalità viene spesso usata iniziando con una domanda con qualche considerazione. O anche, il contrario, breve considerazione e poi domanda aperta del tipo “e tu come faresti?”;
    • aiutare a risolvere un problema. Questa è una modalità che viene completamente ribaltata. Il problema viene proposto agli utenti attraverso esempi banali e semplici, ponendo domande altrettanto semplici. Da qui si scatena la ridda di risposte;
    • iniziare una conversazione di temi molto semplici, in stile Yahoo Answers, appunto, e poi condividere la propria esperienza. Si chiude con la classica domanda “io ho fatto così, ma al posto mio come vi comportereste?”;
    • iniziare una conversazione con il solo scopo di generare like e risposte. Questa è la modalità classica che vede la condivisione di temi più disparati del tipo “sono di Milano ma mi piace la cucina romana, e a voi?”. E via di seguito con risposte che arrivano a misurare anche chilometri.

    Il rischio di rimanere spiazzati

    Tutto questo finisce per spiazzare chi ha sperato che Threads potesse nel tempo diventare in realtà un vero luogo di approfondimento, di condivisione di notizie e di informazioni. E perchè no, anche di considerazioni più vaste, ma che avessero alla base la condivisione di contenuti che portassero alla costruzione di Relazioni.

    Per non parlare della scarsa considerazione dei link. Anche Threads, come tutte le piattaforme Meta, tende a mortificare la condivisione con lo scopo di mantenere all’interno le conversazioni con le considerazioni trattare poco sopra.

    Threads, opportunità ancora inespressa

    Threads resta ancora una grande opportunità, mostra di avere, nonostante tutto, un potenziale enorme ancora del tutto inespresso.

    Al momento, però, Threads appare privo di un’identità chiara, dimostrando come l’IA che regola queste piattaforme non sia necessariamente sinonimo di qualità condivisa.

    Mi rendo conto benissimo che queste mie considerazioni possano non trovare d’accordo molti ed è questo il bello del confronto. Se avete considerazioni da aggiungere o se avete voglia di dire che queste considerazioni sono tutte sballate, potete scrivere nei commenti qui sotto o sui miei canali social dove rispondo sempre molto volentieri.

     

  • Addio Artifact, chiude dopo meno di un anno l’app di notizie su IA

    Addio Artifact, chiude dopo meno di un anno l’app di notizie su IA

    Artifact, l’app di notizie basata su intelligenza artificiale creata dai fondatori di Instagram, chiude dopo meno di un anno, sollevando domande sul futuro dell’informazione digitale.

    Artifact, l’app di notizie alimentata da intelligenza artificiale, chiude dopo poco meno di anno dal suo lancio. Alla luce di tutto, forse l’app è stata lanciata con ambizioni elevate.

    Ideata dai cofondatori di Instagram, Kevin Systrom e Mike Krieger, mirava a rivoluzionare il modo in cui consumiamo le notizie. Facendo affidamento sull’intelligenza artificiale. Infatti, sono stati implementati algoritmi sofisticati, simili a quelli di TikTok.

    L’annuncio della chiusura è stato dato da Kevin Systrom sul blog ufficiale di Artifact: “Abbiamo creato qualcosa che piace a un gruppo ristretto di utenti, ma abbiamo concluso che l’opportunità di mercato non è abbastanza grande da giustificare un investimento continuo in questo modo“.

    Artifact prometteva un’esperienza di lettura personalizzata, selezionando contenuti basati sul tempo trascorso dall’utente su determinati argomenti.

    Artifact tra ambizioni e innovazione

    L’app combinava le funzionalità di un social network con quelle di un aggregatore di notizie. Offrendo un feed di notizie personalizzato.

    Artifact chiude dopo meno di un anno franzrusso.it

    La sua IA si adattava alle preferenze di lettura degli utenti, aprendo nuovi orizzonti nel campo dell’informazione digitale. Si distingueva per l’assenza di clickbait, concentrandosi invece sulla qualità e sull’affidabilità dei contenuti, proponendo una varietà di prospettive politiche.

    Artifact e gli algoritmi

    Gli algoritmi di Artifact erano stati progettati per apprendere dalle interazioni degli utenti, adattando il feed di notizie in base agli interessi mostrati.

    Questo significava che più un utente leggeva articoli su un certo argomento, più l’app proponeva contenuti simili. Creando un’esperienza di lettura altamente personalizzata.

    L’IA prendeva in considerazione le preferenze dell’utente per offrire un feed di notizie sempre più affine ai suoi gusti personali, sfruttando tecnologie avanzate come il sistema Transformer di Google per elaborare i testi in modo indistinguibile da quello umano

    Si trattava quindi di un approccio diverso dai modelli basati su clic o interazioni superficiali. Puntando invece su un engagement profondo e sostenuto.

    La nascita di Artifact e il suo reale impatto

    La creazione di Artifact si inseriva in un contesto di crescente sfiducia verso i media tradizionali e la diffusione di fake news.

    L’intento di un feed curato da IA e personalizzato, in base agli interessi autentici degli utenti, rappresentava un’innovazione significativa rispetto alle dinamiche spesso critiche dei social network tradizionali.

    La sua apparizione sugli app store di Apple e Google ha suscitato interesse e attenzione, particolarmente nel campo giornalistico.

    Artifact e le motivazioni della chiusura

    Nonostante l’iniziale entusiasmo, meno di un anno dopo il suo lancio, i fondatori hanno annunciato la chiusura di Artifact.

    Secondo Systrom, l’app aveva conquistato un gruppo ristretto di utenti ma non aveva raggiunto una sufficiente ampiezza di mercato per giustificare ulteriori investimenti. Questa decisione rifletteva una dura realtà nel mondo delle startup tecnologiche, dove anche le idee più innovative possono fallire per motivi di mercato.

    La visione di Artfact

    L’intento di Artifact era di creare un nuovo paradigma per le piattaforme di notizie.

    Si proponeva di contrastare la polarizzazione e la disinformazione, offrendo una selezione bilanciata e di qualità. Il progetto ambiva a essere un punto di riferimento per un pubblico alla ricerca di un’informazione affidabile e diversificata, lontana dalle logiche spesso divisive e sensazionalistiche di altre piattaforme.

    Kevin Systrom Mike Krieger-co-fondatori Instagram Facebook
    Kevin Systrom e Mike Krieger

    Artifact e casi simili come Vine e Quibi

    Possiamo paragonare la situazione di Artifact a quella di altre startup innovative che hanno affrontato sfide simili.

    Ad esempio, Vine. Nonostante la sua popolarità, Vine ha incontrato difficoltà nella monetizzazione e nel mantenimento dell’interesse degli utenti.

    Quibi, d’altra parte, nonostante un lancio altamente pubblicizzato e investimenti significativi, ha chiuso dopo solo sei mesi a causa di una base di utenti e di un interesse del mercato inferiore alle aspettative.

    Questi casi evidenziano come, nonostante l’innovazione e un inizio promettente, il successo a lungo termine nel settore tecnologico dipenda da una serie di fattori complessi, inclusa la capacità di attrarre e mantenere un ampio pubblico​

    Il Futuro dell’Informazione

    La vicenda di Artifact evoca il tema più ampio del modo in cui reperire le informazioni in un’epoca di grande trasformazione digitale.

    La sua chiusura solleva interrogativi sulla sostenibilità di piattaforme innovative in un mercato dominato da giganti come Facebook o Google.

    Tuttavia, l’esperimento di Artifact rimane una testimonianza dell’incessante ricerca di nuove vie per un’informazione più equilibrata e personalizzata, un obiettivo ancora più rilevante nell’attuale panorama mediatico.

    Ma, restando per un attimo in più sulle parole di Systrom, sorge un’altra piccola riflessione.

    Sono parole che evocano la parola “fallimento”, senza mai pronunciarla del tutto. Tra l’altro questa parola fa parte del lessico della Silicon Valley e meno del nostro modo di pensare il business.

    Questo è un altro discorso.

    Artifact e il senso del fallimento

    Però Systrom dice chiaramente che le startup, per certi versi, difficilmente si pongono questi temi. E che spesso agiscono senza considerare che forse non è il caso di andare avanti quando il mercato ti lancia dei segnali.

    Nello specifico, le parole di Kevin Systrom sulla chiusura di Artifact sottolineano un aspetto cruciale nel mondo delle startup tecnologiche e delle app: l’importanza di un’ampia opportunità di mercato.

    Nel caso di Artifact, nonostante il gradimento da parte di un gruppo ristretto di utenti, la mancanza di un ampio mercato target ha reso insostenibile un ulteriore investimento nel progetto.

    Questo si può tradurre in vari fattori:

    Numero di utenti: se un’app non attrae un numero sufficientemente grande di utenti, il suo potenziale di crescita e di generazione di reddito resta limitato.

    Monetizzazione: senza un ampio mercato, diventa difficile monetizzare l’app tramite pubblicità, abbonamenti o altre forme di reddito.

    Investimenti e sviluppo: mantenere e sviluppare un’app richiede risorse finanziarie consistenti. Senza una prospettiva di ritorno economico adeguato, gli investitori sono riluttanti a sostenere ulteriormente il progetto.

    Concorrenza: in un mercato digitale affollato, dominato da grandi piattaforme come Google o Facebook, competere per attirare l’attenzione degli utenti è una sfida costosa.

    In conclusione, il caso di Artifact evidenzia come, nonostante l’innovazione e la qualità, il successo di un’app dipende fortemente dalla sua capacità di raggiungere e coinvolgere un ampio pubblico in un mercato altamente competitivo.

  • Ecco come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X

    Ecco come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X

    Il nuovo algoritmo di Twitter/X cambia radicalmente la piattaforma. Innesca nuove strategie per la visibilità, affidando un ruolo più evidente alle risposte, generando un nuovo impatto sui contenuti. Ecco come funziona.

    Sin dall’acquisizione di Twitter da parte di Elon Musk nell’ottobre del 2022, ho sempre ritenuto che il destino della piattaforma fosse strettamente legato al destino stesso di Musk. Ed è proprio così che le cose si sono sviluppate.

    L’obiettivo del capo di Tesla era chiaro fin dall’inizio: trasformare Twitter in un ricordo del passato. Cancellando ogni traccia di ciò che era prima per fare spazio alla sua creazione, “X”. Una piattaforma che, prima o poi, potrebbe evolversi in una sorta di WeChat.

    E, in tutta sincerità, nessuna di queste mosse ha sorpreso.

    Al di là di tutte le considerazioni che si possono fare, c’è un aspetto che ha radicalmente riscritto le regole del gioco. E dimostra inequivocabilmente che ciò che oggi continuiamo a chiamare “Twitter” non è più tale. È qualcosa di completamente differente.

    Il nuovo algoritmo di X

    Questo drastico cambiamento è divenuto visibile soltanto attraverso una rielaborazione dell’algoritmo. Solo immergendosi nella comprensione del nuovo algoritmo di “raccomandazione”, è possibile cogliere ciò che è effettivamente mutato. E ciò che invece è rimasto invariato di Twitter.

    twitter X algoritmo franzrusso.it

    Di fronte a questo cambiamento, una cosa va affermata senza alcun indugio: di Twitter resta ben poco, o quasi nulla. Pur mantenendo il suo nome in alcune pagine, il funzionamento della piattaforma è stato completamente rivoluzionato.

    Questa metamorfosi è stata chiaramente percepita anche dagli utenti stessi.  I quali hanno visto progressivamente svanire tutto ciò che aveva caratterizzato l’esperienza precedente.
    Per cercare di spiegare il nuovo algoritmo, mi sono impegnato nell’analizzarlo. Benché non sia un esperto, un nerd per intenderci, ho cercato di focalizzare gli aspetti che sono rilevanti per gli utenti. Al fine di spiegare perché adesso la sezione “Per te” mostra contenuti e utenti diversi rispetto a prima.

    L’algoritmo di Twitter/X, noto come “raccomandazione”, opera ora in maniera completamente diversa per mettere in evidenza i contenuti.

    L’algoritmo di X, alcuni suggerimenti

    Basandomi su quanto ho potuto comprendere del suo funzionamento, desidero condividere alcuni suggerimenti chiave:

    • È preferibile condividere tweet senza includere link esterni, poiché la piattaforma tende a favorire contenuti “interni”;
    Le risposte ai tweet hanno un peso considerevole, equivalente a 27 tweet, rendendole particolarmente influenti;
    I reply dell’autore a una risposta in un tweet hanno un valore ancor più elevato. Pari addirittura a 75 tweet.

    Fatte queste premesse in merito al nuovo algoritmo, è consigliabile optare per tweet che stimolino conversazioni attive. E rispondere prontamente nelle prime ore dalla pubblicazione. Inoltre, privilegiare tweet contenenti immagini o video senza link esterni, che possono invece penalizzare la visibilità.

    Algoritmo di X e nuove strategie

    Una strategia alternativa all’inclusione di link nei contenuti potrebbe essere adottare l’approccio di qualche tempo fa su Instagram, suggerendo “Link in bio”. Anche se è tutta da valutare. Questa visione può offrire un’idea del funzionamento attuale dell’algoritmo di Twitter/X.

    Con riferimento al nuovo algoritmo di raccomandazione di Twitter/X, il quale determina quali contenuti catturano l’interesse degli utenti, è opportuno, prima di esplorare ulteriori aspetti, fare un breve riassunto.

    È ormai chiaro che l’algoritmo:

    Non predilige contenuti contenenti link esterni;
    • Considera maggiormente testi corredati da immagini e, ancor più, da video;
    • Valorizza le risposte ai post.

    Se un utente ha precedentemente interagito con i tuoi tweet attraverso RT, like o risposte, è probabile che l’algoritmo spinga in maniera significativa i tuoi contenuti.

    Una strategia per aumentare la visibilità potrebbe essere la diversificazione dei temi trattati. Tuttavia, tale approccio potrebbe compromettere la specificità dei contenuti.

    Contrariamente alla prassi precedente, rimanere fedeli a un tema specifico potrebbe comunque indurre l’algoritmo a promuovere i tuoi contenuti tra coloro che interagiscono maggiormente, all’interno di una specifica nicchia.

    In un tweet precedente sulla stessa tematica, all’interno della discussione generata (rintracciabile nel mio profilo tra gli highlights), avevo accennato all’importanza che l’algoritmo attribuisce alla reputazione. Ciò implica che l’algoritmo valuti i contenuti anche in base alle reazioni che suscitano.

    Qualora i contenuti vengano frequentemente segnalati o le conversazioni degenerino in controversie da te generate, l’algoritmo potrebbe penalizzarli. Tutto ciò supponendo che sia effettivamente così…

    Altri elementi da considerare

    Altri elementi che emergono dall’algoritmo di Twitter/X riguardano anche il rapporto follower-following. Se seguite più persone di quante vi seguono, allora l’algoritmo tenderà a limitare la visibilità dei contenuti. Viceversa, se il numero di follower è più alto, con un rapporto tra i due valori molto alto, questo sarà valutato in modo molto positivo all’algoritmo.

    E poi, fatte salve queste considerazioni, sembra che l’algoritmo, stiamo parlando sempre della sezione “Per te”, abbia esteso la visibilità di un contenuto, ritenuto valido dal sistema, in quanto soddisfa i requisiti richiesti, dalle 24 alle 48 ore. Un dato assolutamente nuovo per una piattaforma, come era Twitter, che poggiava tutto sul tempo reale.

    Se così dovesse confermarsi – e così sembra essere per davvero – la modalità del tempo reale verrebbe dunque penalizzata a vantaggio di una modalità (anche questa) che porta la piattaforma a essere più simile alle altre. Ad una in particolare: TikTok. Infatti, buona parte degli elementi della piattaforma di Musk riprendono quelli dell’app cinese.

    Algoritmo di X e gli hashtag

    Un’altra caratteristica storica di Twitter che sta progressivamente perdendo importanza è rappresentata dagli “hashtag”. Questi simboli hanno scritto pagine importanti nella storia della piattaforma, ma ora stanno gradualmente scemando nell’attenzione del nuovo algoritmo di raccomandazione. La regola sembra essere quella di utilizzarne al massimo uno. Ciò che è certo è che le parole introdotte dall’hashtag hanno ora meno rilevanza.

    E poi, giungiamo all’ultimo tassello del puzzle: la piattaforma restringe la visibilità di tutti i contenuti che contengono il nome della nuova app di Meta. Questo divieto è palese e inequivocabile. Oltre a penalizzare i link diretti alla piattaforma, l’app di Musk si adopera per cancellare e non far apparire il suo nome neppure nelle ricerche interne.

    E per restare sulla cronaca, come ha scoperto di recente il Washington Post, di recente la piattaforma di Musk ha aggiunto 5 secondi di ritardo all’apertura di link che dirottassero gli utenti verso siti e piattaforma social media a lui antipatiche.

    Certo, pochi secondi se si prendono in assoluto, ma possiamo garantire che si tratta di un tempo necessario a disincentivare la visita al sito. Questo crea un calo significativo nel traffico verso il sito/piattaforma e un conseguente calo in pubblicità.

    Questo atteggiamento riporta i social media indietro di quasi vent’anni, a quando pratiche simili erano adottate più o meno universalmente.

    Per concludere, con la speranza di aver contribuito a comprendere in maniera più approfondita il funzionamento del nuovo algoritmo di Twitter/X, è innegabile constatare che l’opera di smantellamento di ciò che esisteva in precedenza è stata compiuta in tutta la sua interezza. Il nuovo volto di Twitter è qui, e le regole del gioco sono cambiate radicalmente.

  • Elon Musk ci tiene a farci sapere che Twitter è tutto per sè

    Elon Musk ci tiene a farci sapere che Twitter è tutto per sè

    Nei giorni scorsi gli utenti su Twitter hanno notato che i tweet di Elon Musk sovraesposti, un’anomalia che trova spiegazione nel fatto che il CEO ha preteso un sistema per fare in modo che i suoi contenuti siano sempre visibili.

    Da mesi ci si interroga sul futuro di Twitter sotto la guida di Elon Musk. Abbiamo raccontato qui su nostro blog, e anche in audio nei vari Twitter Spaces, che in realtà il disegno di Elon Musk fosse piuttosto vago. Partendo da valori e principi alti, come la libertà di espressione, alla lunga l’idea “Twitter 2.0” sta prendendo sempre più forma.

    E, nonostante tutto quello che si è visto in queste ultime settimane, il ritorno di Donald Trump, la riattivazione di account dichiaratamente fascisti, razzisti e antisemiti, oltre al propagarsi della versione premium di Twitter, vale a dire Twitter Blue, l’essenza vera di tutta questa operazione costata 44 miliardi di dollari non è ancora chiara.

    Ma, forse, in queste ultime ore abbiamo avuto qualche segnale più chiaro di che cosa voglia fare Elon Musk con Twitter.

    Elon Musk vuole Twitter tutto per sè, è il suo giocattolo e nessuno glielo deve toccare. Questa è la verità riassunta in queste poche parole, perché è quello che emerge dalle notizie che si susseguono ormai da domenica sera, per la precisione dalla finale del Super Bowl, grande momento da sempre per Twitter per dimostrare la sua importanza in momenti come questi.

    elon musk twitter algoritmo 2023

    Ebbene, stando a quello che sta venendo fuori, riportato da Platfprmer, Elon Musk avrebbe chiesto ai suoi ingegneri di trovare un modo per rendere i suoi tweet visibili a tutti, follower o meno, e di fatto più coinvolgenti in assoluto. Inoltre, pare che il proprietario della Tesla abbia minacciato agli sventurati ingegneri che sarebbero stati licenziati se non ci fossero riusciti in tempi brevi. Ma perché questo?

    Ora ci arriviamo. Lunedì mattina su Twitter in tanti segnalavano di continuare a visualizzare, sempre in cima, nella sezione “Per te“, tweet di Elon Musk, in continuazione e anche da quelli che non lo seguivano. Una presenza massiccia senza che ci fosse alla base un reale interesse.

    E ora, da quanto raccontato da Platformer, la newsletter di Zoë Schiffer e Casey Newton, si riesce a comprendere la motivazione di questa esposizione massiccia. Ed è una spiegazione legata esclusivamente al super ego di Elon Musk.

    In pratica, come tutti sapete, domenica scorsa si è tenuta la già citata finale del Super Bowl, un momento molto importante per Twitter visto la grande condivisione live di contenuti che avviene durante tutto il match. Si trattava della prima finale per Elon Musk nelle vesti di CEO di Twitter. Lo stesso Musk aveva messo in guardia il team di introdurre meno novità durante il fine settimana per rendere la piattaforma più stabile per evitare qualche problema indesiderato, come è avvenuto nei giorni precedenti in occasione dell’introduzione dei 4 mila caratteri di lunghezza dei tweet per gli abbonati a Twitter Blue negli Usa.

    Ora sia Elon Musk che il presidente Usa, Joe Biden, hanno tifato per i Philadelphia Eagles, che hanno poi perso contro i Kansas City Chiefs. Una situazione insolita per Musk e che ha vissuto male, per il fatto che, secondo lui, Biden ostacoli la Tesla.

    La cosa che ha fatto infuriare letteralmente Elon Musk è stata che il suo tweet, a sostegno degli Eagles, ha ottenuto meno visualizzazioni di quello di Biden. In pratica, oltre 29 milioni di visualizzazioni per il tweet del presidente Biden e circa 9 milioni per il tweet di Musk (poi cancellato). Apriti cielo! Elon Musk, come raccontato su Platformer, è andato su tutte le furie e ha preteso che i suoi tweet avessero più visibilità e che dovessero arrivare a tutti.

    Da notare che Elon Musk ha oltre 128 milioni di follower e l’account del presidente Usa nel ha circa 29 milioni.

    Gli ingegneri di Twitter, un team di 80 persone, ha quindi lavorato per mettere a punto un sistema che permetta a Elon Musk di superare qualsiasi tipo di algoritmo e di avere una strada, come dire, “preferenziale”. I suoi tweet “dovranno” essere visti da tutti.

    Ecco spiegato del perché i tweet di Elon Musk sia visibili a chiunque. Ricorderete quando qualche giorno fa un ingegnere di Twitter aveva esposto la sua idea alla richiesta di spiegazioni, da parte di Musk, sul perché i suoi tweet fossero sempre meno coinvolgenti, dicendo semplicemente che era perché stava calando l’interesse verso quello che lo riguardava, portando a supporto della sua tesi un grafico di Google Trends che tracciava le ricerche di “Elon Musk”. Risposta: licenziato.

    Per spiegare le modifiche ieri fa Musk aveva twittato: “Portate pazienza, stiamo apportando modifiche all’algoritmo”.

    Ed è notizia di oggi che Elon Musk sia pronto a farsi da parte e a nominare un nuovo CEO entro fine di quest’anno, quando secondo lui “Twitter sarà più stabile”. Se lo dice lui.

    Insomma, questa vicenda ci racconta, se ce ne fosse bisogno, che Twitter per Elon Musk è soltanto uno strumento da maneggiare a piacimento. E chi non è d’accordo con questa visione, deve farsi da parte.

    Una visione, la sua, che manca di rispetto agli utenti, quelli che di fatto hanno resto Twitter lo strumento fondamentale per condividere e informarsi che è, nonostante tutto, ancora oggi; che manca di rispetto a coloro che ci lavorano che nella fase di transizione hanno pagato un duro prezzo; che manca di rispetto a chi ancora oggi investe su Twitter in visibilità, convinti che sia ancora uno strumento valido.

    Elon Musk ha comprato Twitter per potersi definire anche proprietario di un media, senza sapere che cosa questo comportasse.

    Sarà pure un visionario, innovativo, geniale, ma la vicenda Twitter sta mostrando a tutti anche un altro aspetto del suo carattere, quella di perdente. Speriamo bene per Twitter.