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X segnala i post apprezzati anche da chi ha opinioni opposte

2025-06-09 10:30

by Antonello Camilotto

App e Social Media/Network,

X segnala i post apprezzati anche da chi ha opinioni opposte

News dalla Rete - Web Magazine

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X, l’ex Twitter, ha avviato negli Stati Uniti un esperimento volto a individuare i post che ricevono apprezzamenti da persone con visioni ideologiche opposte. Quando un contenuto ottiene like trasversali, un gruppo ristretto di contributori del programma Community Notes riceve una notifica: potranno esprimere il motivo per cui il post ha attirato la loro attenzione, selezionando tra opzioni come “Ho imparato qualcosa di interessante” oppure “Non sono d’accordo ma lo apprezzo”.

 

Il test, attualmente riservato a un numero limitato di partecipanti selezionati per garantire pluralismo (sia per opinione che in modo casuale), punta a individuare quei contenuti che, pur toccando temi controversi, riescono a trovare consenso oltre le divisioni politiche. Per ora, solo questi utenti possono vedere gli avvisi e contribuire con le loro note, ma la funzione potrebbe essere estesa in futuro a una platea più ampia.

 

Tuttavia, il sistema di Community Notes – pensato per offrire correzioni affidabili grazie all’accordo tra utenti con orientamenti diversi – mostra alcune fragilità. Il principio alla base è chiaro: evitare che le correzioni vengano percepite come faziose. Ma nella pratica, questa necessità di consenso trasversale finisce per bloccare molte segnalazioni.

 

Secondo il Center for Countering Digital Hate, il 73% delle note su temi politici non viene mai pubblicato, proprio perché non si raggiunge un accordo tra utenti di orientamenti opposti. Una ricerca condotta in Spagna conferma la tendenza: l’85% delle note in generale resta invisibile agli utenti.

 

Il risultato è paradossale. Proprio sui temi più delicati – dalle elezioni ai vaccini, fino al cambiamento climatico – le note correttive non vengono mostrate, lasciando campo libero alla disinformazione. Uno studio ha rivelato che durante le elezioni statunitensi, le Community Notes non sono riuscite a correggere il 74% dei post contenenti fake news elettorali.

 

Il sistema sembra funzionare meglio su argomenti meno divisivi, come truffe online, contenuti generati dall’intelligenza artificiale o notizie di cultura pop. Ma nel frattempo, sui temi cruciali per la democrazia, le correzioni tardano ad arrivare – o non arrivano affatto.

𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗟𝗲𝗴𝗮𝗹𝗶

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