In che modo l’IA influenza quello che vediamo su Instagram e Facebook?

Con un post pubblicato sul proprio blog nelle scorse ore, Meta ha descritto in maniera abbastanza dettagliata in che modo utilizza l’intelligenza artificiale per scegliere i contenuti di Instagram e Facebook da mostrare agli utenti, quelli che ritroviamo quotidianamente nei feed e altrove. Non è un segreto che la personalizzazione del flusso di informazioni dei social network si basa su vari algoritmi e dati che questi ultimi raccolgono per rendere il più piacevole possibile l’esperienza d’uso degli utenti, affinché ci si passi più tempo a tutto vantaggio di Meta, fondamentalmente.

Ma un po’ per demistificare alcuni falsi miti, e soprattutto per rendere più trasparenti le proprie politiche aziendali, Mark Zuckerberg e i suoi hanno voluto tuttavia condividere maggiori dettagli sui modi e sugli strumenti che vengono utilizzati per classificare i contenuti del feed, le storie, i reels, la navigazione su Facebook Marketplace e altro.

I contenuti di Instagram e Facebook “scelti” dai sistemi di intelligenza artificiale

Uno dei pilastri su cui si basano i vari sistemi IA di Facebook e Instagram, ma anche quello di tanti altri servizi simili, è il sistema previsionale che stima il valore che ha un contenuto per l’utente, valore personale perché rapportato alle proprie abitudini, preferenze e dati condivisi con il social. L’esempio più semplice, la condivisione di un post o di un altro contenuto, è considerato da Meta un indicatore del fatto che l’utente ha trovato quel contenuto interessante, un fattore che viene tenuto in memoria dai sistemi per le future raccomandazioni.

Nulla di sorprendente, anzi, ma questo è uno dei modi operandi di base con cui i sistemi di intelligenza artificiale (machine learning) di Instagram e Facebook funzionano per rendere feed, storie, reels e altre divisioni dei social più appropriati, più in linea con le preferenze dell’utente e quindi più interessanti.

Le schede sui sistemi IA di Facebook e Instagram

Fra le novità in via di sviluppo condivise pubblicamente da Meta ci sono soprattutto le schede sui sistemi IA, che in sostanza forniscono informazioni su come vengono classificati i contenuti e sulle previsioni che ciascun sistema di intelligenza artificiale fa per determinare le raccomandazioni. Ad oggi ci sono 22 schede sui sistemi IA di Facebook (14) e Instagram (8) che vanno a coprire i feed, le storie, i reels, i video, Marketplace e altre sezioni dei social network, schede che servono in sostanza come strumento di accessibilità, per conoscere meglio in che modo funzionano il meccanismo di previsione che anima i servizi di Meta.

In sostanza, ciascuna di queste schede contiene una descrizione del sistema IA relativo, una sezione in cui viene spiegato in che modo funziona, un’area che descrive in che modo gli utenti possono gestire i contenuti visualizzati e personalizzare l’esperienza d’uso, e una sezione finale che spiega in che modo l’IA fornisce i contenuti.

Esempi pratici di sistemi IA

Di base, per la previsione del calcolo delle probabilità di interazione di un utente con un post di Facebook, questi sistemi di intelligenza artificiale considerano il numero di Mi Piace, di commenti e di visualizzazioni ricevute dal contenuto, con quale frequenza o per quanto tempo l’utente guarda video o visualizza i post, e il modo in cui la persona interagisce con un determinato profilo, ad esempio quante volte ha visto e gradito post pubblicati da quest’ultimo. Un approccio simile vale anche per la classificazione dei post, cioè la loro visualizzazione più in alto o più in basso in un feed, classificazione basata su una combinazione di sistemi IA.

A tal riguardo, ad esempio nel caso del feed di Facebook, c’è un sistema IA che classifica i contenuti degli amici, delle pagine e dei gruppi, e un altro che classifica i contenuti consigliati di altre persone fuori dal proprio “nucleo”, ma che il social prevede possano essere in linea con gli interessi dell’utente. Quindi quello che vede la persona nel feed è “una combinazione bilanciata dei risultati di entrambi i sistemi, oltre a inserzioni e offerte di prodotti aggiuntive come gruppi e reels”, riporta Meta nella pagina relativa alla classificazione del suo Transparency Center.

Il sistema IA che sta alla base delle Storie di Instagram funziona invece così. Una volta raccolte le nuove storie disponibili, l’intelligenza artificiale va a prendere in considerazione una varietà di segnali di input di ciascuna, fra cui le interazioni dell’utente con la persona che ha creato la storia. Servono al sistema per fare le previsioni, per restringere i contenuti più pertinenti per l’utente e, di conseguenza, per classificare le storie in base a un punteggio: più è alto e più vengono mostrate per prime.

Naturalmente, questi sistemi IA sono utili anche per identificare i contenuti dannosi, o quelli non in linea con le politiche di distribuzione di Meta. Per perfezionarli, l’azienda sta espandendo anche la funzione “Perché sto vedendo questo“, che nelle prossime settimane arriverà anche nei reels di di Instagram e Facebook, per fornire maggiori informazioni sui motivi legati alla visualizzazione di determinati contenuti raccomandati.

Prossimamente gli utenti di Instagram potranno inoltre  contrassegnare i reels consigliati come interessanti, funzione speculare al “non mi interessa” già disponibile dal 2021, per personalizzare meglio i contenuti visualizzati, obiettivo entro il quale si posizionano anche la funzione “Mostra di più, mostra di meno” disponibile per i post del Feed di Facebook, per i video e per i reels.

Maggiori informazioni sulle funzioni di intelligenza artificiale utilizzate da Meta che influenzano i contenuti visualizzati su Instagram e Facebook sono reperibili nel comunicato stampa relativo, ma è possibile approfondire anche dall’articolo relativo al funzionamento di questi sistemi di machine learning disponibile qui.

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