Articolo di Andrea Fassina
L’attività di un utente sui social network, sia essa volta a cercare lavoro, trovare un buon ristorante o albergo dove andare o incontrare persone e’ simile. Questa attività ad un livello astratto e’ simile perché dettata da un processo di: ricerca, filtro, interazione e successiva interazione fisica. Questo processo viene portato avanti dall’utente in maniera iterativa e ripetitiva per fare applicazione al lavoro che più gli interessa, cercare l’hotel migliore o trovare una persona compatibile con cui entrare in contatto.
Indipendentemente dal dispositivo usato, questo metodo di navigazione di un social network richiede tempo ed energie che spesso l’utente investe senza alcun risultato. Il perimetro dello studio riguarda il campo del dating online. Il mercato del dating online vale 2.5B$ nel 2018 e in Europa riguarda circa 75M di persone. L’applicazione più usata e’ Tinder, con 55M utenti, un social network basato sulle foto, dove l’utente oltre a una breve descrizione mette e valuta le foto degli altri utenti. Se entrambi gli utenti si mettono mi piace reciprocamente, entrano in contatto. Tinder ad esempio, già usa un algoritmo che profila gli utenti che cambia il prezzo dell’applicazione in base alle caratteristiche dell’utente. Queste schermate sono state acquisite contemporaneamente nello stesso luogo:
Si noti come per lo stesso identico servizio un utente paga 11E mensili e un altro 3,5E mensili. Questa disparità è data dal fatto che la schermata di sinistra viene da un device Apple, di un utente di lunga data con una carta in Sterline già agganciata nell’Apple Store mentre quella di destra e’ un nuovo utente su un dispositivo Android senza nessuna carta agganciata al Play Store. La profilazione dunque e’ la modalità stessa con cui il social network si adatta alla nostravita, preferenze e capacità di spesa.
Una rappresentazione digitale e basata sui dati dell’utente viene già usata per modellare la sua esperienza e interazione sul social. Il passo successivo vedrebbe l’estensione di questa rappresentazione ad un’intelligenza artificiale personale che interagisca con gli altri profili. Per facilitare la ricerca, selezione e interazione iniziale digitale si potrebbe usare un’intelligenza artificiale che trainata sui dati dell’utente lo rappresenti nel processo interattivo sul social. Tale intelligenza artificiale userebbe i dati dell’utente come base per gli algoritmi di apprendimento macchina. Il costo di tale piattaforma interattiva sarebbe alto e in termini computazionali e economici.
Questa intelligenza artificiale nel caso di Tinder metterebbe “mi piace” o “non mi piace” alle foto e inizierebbe l’interazione con i profili interessati. Il sistema sarebbe dunque un concierge nelle app di dating per aiutare gli utenti a conoscere persone interessanti in breve tempo. L’esempio di social network che usa un’intelligenza artificiale per aiutare gli utenti e’ Hinge con la piattaforma Audrey (3). Ci sono altri esempi di assistenti per le app di dating, con la più conosciuta Vida (4), che offre il supporto di diversi coaches per aiutare gli utenti, con prezzi che variano dalle centinaia alle migliaia di dollari al mese. L’utilizzo maggiore dell’intelligenza artificiale in un mercato, quello del dating che cresce quasi del 10% annuo (5), e’ da considerarsi un evento in evoluzione e che crescerà nel tempo. Per verificare se tale soluzione potrebbe essere accettata dagli utenti e la loro reazione, sono stati usati il metodo del questionario
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeJPIoilVOdYDfbvleqQU7cw4vt0B1koKJWTp3aRiHmQJ3rWw/viewform
e quello delle interviste dirette. Il questionario diviso in 4 sezioni, una anagrafica, un’altra stato sociale, un’altra sulle applicazioni di dating e i social network e l’ultima sull’interazione dell’intelligenza artificiale che li rappresenti e interagisca per loro su social di dating. L’intervista della durata di circa un’ora e’ volta all’esposizione dell’utente e solo minimamente influenzata dalle domande, a risposta aperta, dell’intervistatore. Durante questo colloquio, il discorso verte sull’uso giornaliero che l’utente fa dell’applicazioni, i punti di forza dell’app e quelli che invece provocano stress all’utente rendendo quindi la fruizione meno gradevole, oppure le tecniche di approccio con profili compatibili. Una volta stabilito l’utilizzo della piattaforma digitale, l’intervista continua con l’esposizione degli incontri di persona con i profili contattati sul social network.
CHE TIPO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE POTREBBE ESSERE ACCETTABILE PER GLI UTENTI
Il questionario ha evidenziato come per i partecipanti allo studio (alcune centinaia) l’utilizzo di app di dating sia sostanzialmente 50% uomini e 50% donne. Il 50% ha tra i 22 e i 40 anni. Il 50% lavora come dipendente o libero professionista nel campo dei servizi come informazione e intrattenimento. Tutti i partecipanti usano i social network regolarmente, in ordine di utilizzo: Facebook, Instagram, YouTube, Linkedin. Oltre il 40% dei partecipanti controlla il dispositivo più volte all’ora e usa o ha usato principalmente i seguenti social networks per il dating online: Tinder, Happn e Badoo, in ordine di utilizzo. Oltre il 76% dei partecipanti indica Tinder come l’app di dating preferita. Tinder rispetto alle altre applicazioni incentra la scelta di potenziali partner quasi completamente sull’apparenza fisica, utilizzando degli aspetti di gamification e meccanismi di ricompensa per mantenere l’utente interessato e che continua ad interagire con la piattaforma. I motivi che spingono i partecipanti ad usare applicazioni di dating sono: incontrare nuove persone, sesso, divertimento e infine relazione.
La ragione primaria di utilizzo, con il 60% delle preferenze e’ dunque incontrare nuove persone nella vita reale. L’obiettivo ultimo rimarrebbe intatto anche se ad interagire inizialmente sull’applicazione di dating fosse un’intelligenza artificiale modellata sui dati dell’utente. Il 60% dei partecipanti ha detto di non aver mai avuto un’esperienza negativa usando un’app di dating, mentre il 40% che ha risposto “si” ha trovato queste difficoltà: maleducati, stalker, fake. Gli aspetti spiacevoli evidenziati nelle app di dating possono essere mitigati dall’intelligenza artificiale. Ad esempio se un utente si rivelerà all’intelligenza artificiale dell’altro utente con un linguaggio volgare, l’utente reale non sarà minimamente interessato da questo, venendo le parole inappropriate già filtrate dall’intelligenza artificiale e eliminando l’utente che ne fa uso. Inoltre un’intelligenza artificiale personale può aiutare a identificare stalkers - ad esempio persone che scrivono molto e automaticamente eliminarle dalla lista dei contatti dell’utente. In base alle risposte degli utenti si evince la necessità di sapere meglio chi e’ l’altra persona prima di uscirci e di rimuovere le persone con comportamento eccessivamente inadeguato. Anche in questo caso l’intelligenza artificiale può risultare utile nell’aiutare a capire chi e’ l’altra persona. Dal questionario si evince come il 70% dei partecipanti probabilmente userebbe un’intelligenza artificiale per farsi aiutare nel conoscere persone sulle applicazioni di dating. Di contrasto il 60% non accetterebbe un consiglio da un estraneo. La differenza di questi due dati sta nella capacità di avere un’intelligenza artificiale che ci rappresenti come “consigliere” e che quindi non sarebbe estranea a noi, bensì come un suggeritore a teatro. Per un’assistente di intelligenza artificiale, gli utenti hanno evidenziato questi fattori come i più importanti:
La funzionalità più importante evidenziata dagli utenti e’: “Suggerimenti di abbinamento basati sui tuoi gusti e personalità” che può avvenire con più alto successo dopo che l’intelligenza artificiale personale ha passato un periodo di ricerca, filtro e selezione. Le risposte degli utenti suggeriscono che un’intelligenza artificiale che li rappresenti e che interagisca con gli altri profili, possa migliorare l’indice di gradimento e utilizzo di un’applicazione di dating.
L’analisi delle risposte ai colloqui personali sostanzialmente rispecchia i risultati ottenuti con il questionario. I colloqui con una decina di utenti di app di dating hanno riscontrato come problematiche: l’identificazione dei bot, quanto un profilo fosse diverso poi dalla persona reale, l’insoddisfazione nel dover chattare in maniera digitale - fonte di abbandono del social network. Un’altra criticità di social network di dating che ha un impatto negativo sull’indice di interesse dello stesso da parte dell’utente e’ la difficoltà nel proporre profili possibili, quindi non solo basati su interessi e attrazione reciproca ma anche su una potenziale contemporaneità di spazio e tempo. Questo aspetto può essere fortemente facilitato dall’intelligenza artificiale personale che durante il processo di ricerca e selezione una volta raggiunto il match cerca di coordinare le tempistiche d’incontro possibili per entrambi.
L’utilizzo dell’app che si evince dalle conversazioni e’ simile con l’abitudine di “fare swipe left a tutte e in caso interagire con i match”. Questo approccio macchinoso e artificiale, oltre ad essere penalizzato dall’algoritmo di Tinder (6), rende l’utilizzo dell’app degradante e per nulla stimolante. Dato questo utilizzo un’intelligenza artificiale può fare meglio l’azione di ricerca e filtro, senza snaturare l’utente dell'umanità di cercare una persona interessante da conoscere. Gli intervistati hanno evidenziato un interesse per un’intelligenza artificiale che agisca in sintonia con l’utente umano in maniera tale da interessarlo solo dopo aver trovato delle persone potenzialmente simili. Avendo analizzato i risultati del questionario e delle interviste personali, si evince come anche se l’intelligenza artificiale e’ vista con diffidenza da parte di alcuni utenti perche’ renderebbe l’interazione meno personale attraverso il dispositivo digitale, la maggior parte e’ d’accordo che aiuterebbe a risolvere alcune delle problematiche dei social network di dating. Un concierge di IA personale migliorerebbe l’interazione degli utenti con gli stessi social e li aiuterebbe a uscire con persone più adatte a loro.
CONCLUSIONE E RACCOMANDAZIONI FUTURE
La voglia di crescita, di conoscenza, sviluppo personale e ambizione di carriera hanno portato e portano milioni di giovani a superare confini transnazionali e per lunghi periodi o a breve termine trovandosi dunque in luoghi spesso privi del tessuto e collegamento sociale che li ha accompagnati fino alla partenza. Il diverso contesto relazionale e spaziale, inserito in un ambito urbano dedito al lavoro e all’efficienza, porta con sé l’effetto di creare sacche di individui che si strusciano tangenzialmente senza conoscersi, conducendo una quotidianità per lo più autonomamente individuale. Un processo di selezione iterativo e interattivo e successivamente fisico mediato da un social network si può applicare alla ricerca di esperienze ricreative e alla ricerca di lavoro; lo stesso paradigma e’ applicabile alla tematica più intima, personale e determinante della scelta di un partner. In questo contesto lo sviluppo di piattaforme volte a far conoscere le persone diventa parte integrante del tessuto sociale e aiuta segmenti di persone ad interagire secondo canoni prestabiliti offline - riguardo ad esempio l’attrazione fisica, parametro primo intragenere nella scelta del partner (7). Da qui la nascita di importanti - in termini di milioni di utenti e fatturato - di app per il dating. Applicazioni che usano il modello di navigazione composto da: ricerca, filtro e successivo potenziale incontro dal vivo con l’altra persona per connettere e far conoscere le persone. Dunque reti sociali che mettono in pratica una strategia per ridurre l’incertezza nell’interagire con persone che sicuro non ci piacciono (8). Sistemi utilizzati da individui che altrimenti avrebbero faticato ad incontrarsi in una realtà dispersiva, veloce e a tratti spersonalizzante.
Utilizzando queste piattaforme di dating, negli utenti si riscontra la sensazione di stanchezza e insoddisfazione nell’usare queste applicazioni el’assenza di risultati concreti. In questo contesto l’intelligenza artificiale personale, cioè basata sui dati degli utenti, può aiutare nel ridurre le interazioni con il social che producono maggiore stress e sono ripetitive. Per valutare la reazione degli utenti ad un’intelligenza artificiale personale sulle app di dating, la metodologia usata e’ quella del questionario e delle interviste personali. L’analisi dei risultati del questionario, creato con Google Forms e diffuso via Facebook, e delle interviste dirette mostra come gli utenti sarebbero interessati ad usare un’intelligenza artificiale a patto che risolva i problemi più comuni - e fastidiosi - riscontrati su queste app. L’intelligenza artificiale dovrebbe quindi: aiutare nell’identificazione di profili falsi e/o poco accurati, fare una selezione di persone che potrebbero piacere all’utente - eliminando quelli poco interessanti o civili e aiutare a “rompere il ghiaccio” con i profili ritenuti opportuni. In questo modo l’aspetto spersonalizzante del social network di dating si sarebbe potuto mitigare grazie all’interazione di un’intelligenza artificiale che aggiungerebbe valore al contatto umano, di persona e renderebbe partecipe l’utente solo qualora il profilo selezionato risulti interessante. Inoltre, il processo di ricerca e selezione risulta essere un’attività e’ necessaria per ogni social network, nel campo delle applicazioni di dating diventa fattore di stress e ragione di abbandono.
Questa conclusione è stata supportata anche dai colloqui personali che hanno evidenziato come gli utenti facessero un uso di Tinder quasi compulsivo, mettendo “mi piace” a tutti i profili e dunque diminuendo il loro punteggio Elo - l’indice di attrazione usato dal social network per ordinare gli utenti - e rendendo il servizio per loro più artificiale e spersonalizzante. Anche in questo caso l’intelligenza artificiale personale può alleviare questi problemi degli utenti sollevandoli dal compito e rendendo quindi l’esperienza sul social più umana - in termini di conoscenza di persona rilevanti. In conclusione un’intelligenza artificiale personale che aiuti l’utente a conoscere gente più rilevante e ridurre il tempo di attività macchinose e ripetitive e’ vista con favore dai partecipanti allo studio. In futuro, l’intelligenza artificiale modellata sul comportamento degli utenti e che li rappresenta sui social sarà sempre più presente e li aiuterà a focalizzarsi sugli aspetti e le persone più rilevanti per loro, come conversazioni più profonde e l’incontro di persona.
BIBLIOGRAFIA
6. Cédric Courtois, Elisabeth Timmermans (2018). Cracking the Tinder Code: An Experience Sampling Approach to the Dynamics and Impact of Platform Governing Algorithms, Journal of Computer-Mediated Communication, 1-16.
7. Shanhong Luo, Guangjian Zhang (2009). What Leads to Romantic Attraction: Similarity, Reciprocity, Security, or Beauty? Evidence From a Speed-Dating Study, Journal of personality, 933-964.
8. Gibbs, J. L., Ellison, N. B., & Lai, C.-H. (2011). First Comes Love, Then Comes Google: An Investigation of Uncertainty Reduction Strategies and Self-Disclosure in Online Dating. Communication Research, 38(1), 70–100.
Commenti
Posta un commento