Appunti completi Laboratorio di comunicazione e studi culturali (modulo 1)

Sommario

• Media digitali .................................................................................................................................................................. 2
• Nuovi media digitali .................................................................................................................................................. 2
• Affordances ................................................................................................................................................................ 3
• Big data ............................................................................................................................................................................. 3
• Intelligenza artificiale ................................................................................................................................................. 6
• Storia dell'intelligenza artificiale ........................................................................................................................ 7
• AI e teoria della comunicazione ............................................................................................................................. 8
• Algoritmo ........................................................................................................................................................................ 9
• Cultura algoritmica ............................................................................................................................................... 10
• Neutralità algoritmica ......................................................................................................................................... 10
• Seminario (parte d’esame) .......................................................................................................................................... 11
• Intervento di Alessio Carciofi ............................................................................................................................... 11
• Word of mouth marketing ....................................................................................................................................... 12
• Word of mouth (passaparola .............................................................................................................................. 14
• Viral marketing ............................................................................................................................................................ 15
• Seminario ....................................................................................................................................................................... 18
• Influencer e influencer marketing ......................................................................................................................... 18
• Brand communication ............................................................................................................................................... 19
• Brand communication e publics .......................................................................................................................... 19
• Brand community .................................................................................................................................................... 19
• Online brand community ....................................................................................................................................... 20
• Marketing advantages .................................................................................................................................................. 20
• Co-creazione .............................................................................................................................................................. 20
• Brand public .............................................................................................................................................................. 21
• Co-creazione di valore o co-distruzione? ......................................................................................................... 21
• Hatespeech ..................................................................................................................................................................... 21
• Manosphere ............................................................................................................................................................... 22
• Semiotica ........................................................................................................................................................................ 23
• I meme .......................................................................................................................................................................... 23
• Fake news ....................................................................................................................................................................... 24
• I bots ............................................................................................................................................................................ 25
• Infodemia ................................................................................................................................................................... 25

Media digitali

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Comunicare significa trasmettere un messaggio da un utente A ad un utente B tramite un media.

Comunicare significa anche saper collaborare -> team work di persone.

La cultura: cultura umanistica e antropologica -> modo di concepire il mondo tipico di un certo gruppo, includendo norme, valori e fatti condivisi dalla collettività.

Costruttivismo sociale, teoria che vede la tecnologia come motore dei cambiamenti sociali, la società media tra la società e la tecnologia stessa -> Marx parlava della potenza delle macchine come motori di cambiamento (teoria tecnodeterminista).

Media come linguaggio, i media hanno due livelli: il primo livello è molto tecnico, come invio il messaggio, il secondo livello è un insieme di protocolli, i media tendono a creare valori e trend sociali.

Nuovi media digitali

Per nuovi media digitali si intendono tutti i media non tradizionali arrivati con Internet. I nuovi media si basano sul web 2.0

Passaggio cruciale dal web 1.0 (logica one-to-many) al web 2.0 (logica many-to-many) -> passaggio della società da consumer a prosumer (consumatore e contemporaneamente produttore di contenuti).

Caratteristiche di questi media:

• Per digitali si intende che si basano su un codice binario (0;1), qualsiasi tipo di contenuto può essere trasformato in un codice binario e quindi trasmesso alla velocità della luce.
• Per convergenti si intende che sono media in cui convergono tutti gli altri media, ovvero non sostituiscono i media tradizionali ma li integrano
• Per intertestuali si intende che la lettura dei contenuti non è lineare ma networker, ovvero ogni testo contiene link e note che riportano ad altri testi e link.
• Per distribuiti si intende che sono dappertutto
• Per interattivi si intende che permettono le interazioni tra utenti e contenuti (cosa che nei media tradizionali non c'è).
• Per mobili si intende che la maggior parte della comunicazione avviene attraverso device mobili, portatili.

Differenza tra social media e social network: social media sono mezzi di comunicazione online che facilitano la partecipazione e l'interazione tra singoli utenti al fine di raggiungere obiettivi e fare cose (es. i blog), mentre i social network sono un social media specifico che permette di creare un profilo individuale (Instagram, Facebook…) e permette di stilare una serie di utenti con cui avere interazione (follower) e infine queste liste sono navigabili.

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-> Teoria della cultura digitale di Henry Jenkins: il punto principale è la convergenza, intesa in modo un po' diverso, ovvero l'idea che sono le menti degli individui che convergono tutte in un unico punto, le menti che diventano interconnesse tra loro per creare, insieme, contenuti (produttori e consumatori connessi) -> cultura partecipativa.

Idea di intelligenza collettiva: la capacità di una comunità digitale di fare leva sulla competenza combinata dei loro membri.

Affordances

Il termine affordances si riferisce all'architettura sociotecnica (intreccio tra architettura tecnica dei media e norme sociali) dei media digitali e alla loro capacità di plasmare le attività degli attori sociali.

Le networked publics invece sono spazi sociali nati dall'intreccio tra tecnologie di rete e comunità sociali.

Le affordances dei pubblici interconnessi (risultato comportamentale che emerge dall'intreccio tra tecnologie e comunità):

• Persistenza: ogni contenuto è immediatamente registrato ed archiviato
• Replicabilità: ogni contenuto è facilmente duplicabile
• Scalabilità: il costo della riproduzione di un contenuto digitale è pari a zero
• Ricercabilità: ogni contenuto digitale è sempre ritrovabile

Date queste affordances emergono delle dinamiche sociali nuove: come le audience invisibili, qualsiasi contenuto è visibile da chiunque e non sappiamo chi lo guarda; collasso dei contesti ed erosione del confine del pubblico/privato.

-> Refracted Publics: la gente tende ad usare maggiormente spazi sociali più ristretti (teoria del Networked privacy), ora di tendenza vi sono dei contenuti che spariscono dopo 24 ore e ogni comportamento degli utenti viene registrato (regime di sorveglianza), tutto questo porta al trend di nascondersi dai social, essere cioè invisibili sui social media, desiderio delle persone di non essere sempre visibili. Pubblico rinfrangente, refrattario, porta a queste affordances:

• Transitorietà: contenuti tendono a scomparire, a non essere sempre visibili
• Scopribilità: i contenuti si possono ritrovare ma solo se si sa dove andare a cercarli
• Decifrabilità:
• Socialità a silos: comunità compresse e molto ben separate

-> Non abbiamo più audience invisibili ma impactfull audience

Big data

Big data (I miti - Platform capitalism - Surveillance capitalism)

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Definizione -> continua produzione e raccolta di dati.

Le 3V dei Big Data: Volume (enormi quantità di dati) - Variety (smartphone, gps, social media, online shopping ecc.) - Velocity (creati in real-time) + exhaustivity (n= tutto e non un campione).

Definizione di Cukier, K., & Mayer-Schoenberger, V. -> Big data non sono solo un grosso volume di dati, bisogna tenere conto del metodo: Big Data is about “applying math to huge quantities of data in order to infer probabilities”. This, in turn, refers to the possibility “to extract new insights or create new forms of value, in ways that change markets, organizations, the relationship between citizens and governments”

Big data e consumi -> le aziende li usano

Big data = vantaggio competitivo

I miti sui big data

• Basta avere tanti dati per risolvere i problemi -> in realtà non è così, bisogna saperli usare, i big data non parlano da soli.
• Big data non vuol dire analisi automatiche, cioè non vuol dire che scompare l'intervento umano.
• Utente è diverso da individuo, quando ho un dato digitale non posso presumere che questo sia connesso all'individuo.
• Il contesto è importantissimo quando lavoriamo con i dati digitali (es un amico di Facebook non è il mio migliore amico).
• I big data non sono mai neutrali, vengono estratti dalla società in cui viviamo però questa non è piatta ma è frastagliata, fatta da classi, segmenti, disuguaglianze, differenze di potere e di accesso alle risorse ecc.
• La continua raccolta dati può avere conseguenze etiche.

Platform capitalism

Platform capitalism [+ letture consigliate]

Capitalismo -> modello di produzione e di organizzazione della società tipico dell'occidente. Prima fase: seconda rivoluzione industriale, produzione di massa -> basata sulla produzione di oggetti materiali fatta in massa attraverso la catena di montaggio, la classe dominante è quella che detiene il possesso dei mezzi di produzione.

Ha portato ad un lavoro alienante + impennata nell'efficienza della produzione, sono aumentati i salari dei produttori.

Anni 2000 -> emerge una forma di capitalismo detto informazionale -> input e output della produzione sta tutto nei dati. Si basa sulla continua produzione di informazioni e di estrazione di valore dalle informazioni.

Spostamento: il potere dove sta? La classe dominante è quella che detiene il controllo sul flusso delle informazioni.

Arriva l'era dei big data -> mutazione del sistema capitalistico che diventa capitalismo di piattaforma: è interessato al controllo dei big data e delle tecnologie per gestirle.

Piattaforme -> GAFAM: Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft.

Piattaforma: infrastruttura digitale fatta apposta per mettere in comunicazione e in contatto tipi di attori diversi (possono essere advertisers, service providers, producers, suppliers and physical objects ecc).

L'essere una piattaforma viene spacciata per una cosa neutra ma in realtà è una situazione di dominio più che neutrale. Uso la piattaforma per raccogliere i dati di questi attori che la usano per incontrarsi.

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I big data sono fondamentali perché sono alla base del business model delle aziende: vengono usati dalle piattaforme per migliorare le esperienze degli users ecc.

Pubblicità -> vendo i dati a terze parti per pubblicità.

Come funzionano

• La piattaforma si posiziona tra gli utenti, ma è anche il terreno su cui si svolgono le loro attività
• Registrazione e raccolta dei dati
• Effetto rete: più numerosi sono gli utenti che utilizzano la piattaforma, più la piattaforma diventa preziosa per tutti gli altri
• Tendenza naturale alla monopolizzazione
• Tattiche per attirare più utenti
• Sovvenzioni incrociate
• Generatività (App store → effetto rete)
• Proprietà del software (ad esempio, algoritmo di Google) e dell'hardware (ad esempio, server) -> Sfruttamento del software libero (Linux, Github, Hadoop, Python, ecc.)

Facebook è un intermediario -> principale intermediazione tra noi e le aziende.

È riuscito a creare e capitalizzare -> cioè il network effect.

Siamo su Facebook perché ce l'hanno gli altri.

Per noi è un servizio gratuito invece alle aziende pagano per la pubblicità.

Cross-Subsidisation -> sceglie diverse categorie di utenti a cui proporre contenuti

Generativity

Surveillance capitalism

• Concetto sviluppato da una scuola di Harvard Zuboff.

Modello economico definito come il platform capitalism ma insiste sul fatto che non potrebbe esistere se non fossimo continuamente soggetti ad azioni di sorveglianza.

Il termine non fa riferimento specificamente alle tecnologie digitali di monitoraggio sociale, piuttosto ad una logica economica basata su un'estrazione unilaterale e su un accumulo di dati digitali da parte dei cittadini, che sono usati per prevedere, personalizzare e vincolare i loro comportamenti per motivi di lavoro.

Il capitalismo della sorveglianza sfrutta le asimmetrie di potere e le informazioni (Hinz et al. 2018). Infatti, mentre le piattaforme hanno una conoscenza granulare sulla vita personale degli utenti, non sono progettati per essere trasparenti, per quanto riguarda il tipo di terze parti a cui i dati vengono venduti così come i loro scopi e più in generale le lavorazioni di creazione di valore che questi dati alimentano.

Beyond privacy

- Oltre la privacy → il lavoro gratuito (Fuchs 2017): semplicemente navigando su una piattaforma e interagendo con la sua infrastruttura, gli utenti collaborano al perfezionamento dei suoi algoritmi. Ciò migliora l'esperienza dell'utente, il traffico della piattaforma e il suo valore finanziario finale

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(Arvidsson 2016). Tale lavoro gratuito potenzia anche gli algoritmi di piattaforma di apprendimento automatico, che consentono loro di investire in prodotti e mercati (molto redditizi) di intelligenza artificiale (Brynjolfsson & Mcafee 2017).

- In secondo luogo, le interazioni degli utenti sulle piattaforme non solo generano nuovi dati, ma soprattutto ciò che Zuboff chiama surplus comportamentale che definisce come "prodotti di previsione che anticipano ciò che [le persone] faranno ora, presto e dopo" (2019: 8) e che migliorano la capacità delle aziende di perfezionare i loro prodotti e servizi. Ad esempio, le compagnie assicurative sono desiderose di adattare i loro schemi alle preferenze di consumo, allo stile di vita e alle abitudini di salute dei clienti derivanti dai loro modelli di navigazione online.

Intelligenza artificiale

Tra passato e presente: 1956 Conferenza di Dartmouth, 1952 Test di Turing (problema astratto, teorico, che si pone Turing: le macchine possono pensare? Ovviamente no, non come noi concepiamo il concetto di pensiero, ma nell'output che produce può essere invece considerata come oggetto pensante? Sì, immagina di prendere una persona e metterla davanti a uno specchio oscurato, dall'altro lato c'è una macchina a cui fa domande attraverso forma scritta, la macchina passa il test di Turing se il soggetto umano non riesce a capire che è una macchina e non una persona che sta parlando) nel 1966 viene inventata Eliza, una macchina in grado di passare il test di Turing.

Tre concetti fondamentali:

• Machine learning: abbiamo una macchina a cui diamo un compito specifico con istruzioni specifiche (Sentiment analysis)
• Deep learning: una procedura di machine learning che procede per step successivi, a volte i compiti sono così complessi che il machine learning non basta.
• Intelligenza artificiale: di cui fanno parte anche le prime due, macchina che riesce a svolgere un compito specifico senza che io dia istruzioni specifiche (es. guidare una macchina da sola), la macchina impara per interazioni successivi, per tentativi ed errori.

-> Con il termine AI (Intelligenza Artificiale) si definisce l’area dell’informatica che studia lo sviluppo di tecnologi