Un algoritmo è in grado di prevedere come verrà percepita una notizia dai lettori

Un gruppo di ricerca dell’Università di Groningen, nei Paesi Bassi, in collaborazione con l’Università di Pavia, ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere l’effetto che la scelta delle parole di un testo scritto può avere su un lettore, determinandone il punto di vista sull’argomento affrontato. Il gruppo di ricerca è stato guidato dalla professoressa italiana di Linguistica Computazionale e Società Malvina Nissim. Il lavoro prodotto dal gruppo di ricerca si intitola Dead or Murdered? Predicting Responsibility Perception in Femicide News Reports e prende come esempio le notizie pubblicate sulle testate giornalistiche riportano casi di femminicidio. In questo caso, usare il termine “morta” è diverso da usare il termine “uccisa” e questa scelta può orientare in modi diversi la percezione del lettore sull’argomento.

Il lavoro di ricerca è stato selezionato come miglior articolo alla Conferenza Asiatica dell’Associazione di Linguistica Computazionale a Taiwan.

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L’algoritmo si è dimostrato in grado di prevedere cosa percepisce la persona che legge una notizia

«Ogni volta che raccontiamo un evento diamo, in modo più o meno consapevole, un taglio a quella storia. L’uso di una determinata parola o di un’altra, o di una certa forma grammaticale, fornisce una prospettiva differente dello stesso identico evento», ha detto Nissim all’ANSA. L’esempio da cui prende avvio la ricerca si basa sull’idea che uno stesso evento, nel caso specifico un incidente, si possa descrivere in almeno tre modi diversi: «un ciclista ha sbattuto su uno sportello aperto», «il guidatore dell’auto ha aperto lo sportello colpendo un ciclista» oppure ancora «collisione tra auto e ciclista». Ognuno di questi modi differenti di scrivere e riportare una notizia, secondo lo studio, può influire sulla percezione del lettore che sarà spinto ad attribuire la responsabilità dell’incidente al ciclista oppure all’automobilista.

I ricercatori hanno basato l’algoritmo su un corpus di notizie giornalistiche riguardanti i femminicidi o che contenessero espressioni linguistiche della violenza di genere e insieme gli effetti che queste notizie hanno avuto sulla percezione di 250 persone delle quali sono state raccolte le risposte. L’algoritmo si è dimostrato in grado di prevedere cosa percepirà la persona che leggerà una notizia scritta in un certo modo e dunque, secondo i ricercatori, «può essere usato come strumento per indicare in che modo il testo che produco verrà percepito».