Immaginate di essere un ingegnere informatico, e che la vostra azienda vi paghi per incrementare la soddisfazione del cliente. Il suo modello di business è “gli utenti pagano con i loro dati” e i vostri clienti, ovvero gli inserzionisti, vogliono che gli utenti trascorrano quanto più tempo possibile su un’app per la massima esposizione ai loro annunci. Come vi regolereste? La risposta è programmare il rinforzo intermittente. Ecco come funziona:
Fase 1. Identificate il comportamento che volete incrementare: il tempo trascorso su un sito, il numero di clic, la percentuale di clic, il numero di post o qualcos’altro
Fase 2. Identificate un rinforzo positivo che possa consolidare e controllare quel comportamento. I social media non hanno mangime, drink o abbracci da offrire come rinforzi. Ma possono usare un’altra valuta: l’approvazione sociale e le scariche di dopamina che si ricevono per il fatto di essere accettati come membri di un gruppo. Quindi, l’approvazione sociale è una gratificazione potente per indurre gli utenti a passare più tempo su un sito.
Fase 3. Suddividete il rinforzo in unità piccole, enumerabili. L’approvazione sociale funziona meglio nell’agganciare gli utenti se viene offerta in piccole unità distinte, come per il mangime negli esperimenti di Skinner.
Fase 4. Introducete il rinforzo intermittente. Questo diffonde il rinforzo in un modo imprevedibile nel tempo e trattiene gli utenti a guardare, cliccare o postare.
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Ecco alcune tecniche ingegnose per catturare l’attenzione e il tempo degli utenti, alcune delle quali sono talmente comuni che non ce ne accorgiamo neanche più.
La sezione notizie. I siti come Facebook iniziarono come un elenco di pagine di profili su cui gli utenti avrebbero potuto scegliere i loro gruppi preferiti o postare immagini. Gli utenti visitavano le homepage degli amici, di tanto in tanto, per vedere i loro aggiornamenti che erano di scarsa rilevanza. Nel 2006, quando Facebook aveva due anni, annunciò un restyling detto news feed, “sezione notizie”. L’annuncio aveva l’odore delle sue origini da dormitorio: “Vi aggiorna con una lista personalizzata di nuove storie per tutto il giorno, così saprete quando Mark aggiunge Britney Spears ai suoi Preferiti o quando la ragazza per cui avete una cotta è di nuove single”.8 Centinaia di migliaia di utenti protestarono contro questa nuova tecnologia che trasformava i loro messaggi in alimento per il consumo di massa.
Ma la tecnologia ebbe la meglio e al posto del valore della privacy degli utenti mise il desiderio di ricevere la massima attenzione possibile, non solo dagli amici ma da chiunque nel mondo. Quel che l’annuncio di Facebook trascurò di menzionare, comunque, fu che le notizie non mostravano tutti i post ma usavano un algoritmo per selezionarli.
I primi algoritmi si basavano sull’intuizione di ciò che piaceva alle persone, attribuendo cinque punti per una foto o un punto per il fatto di unirsi a un gruppo, e moltiplicavano questo punteggio per il numero di amici coinvolti nella storia.10 Con l’aiuto del pulsante like, che forniva una misura diretta di ciò che piaceva alla gente, questo rudimentale algoritmo si trasformò alla fine in un sistema di apprendimento automatico top-secret che determinava quali contenuti fossero facili da vedere per un utente (perché posizionati vicino alla cima delle notizie), quali contenuti fossero difficili da reperire (perché posizionati lontano dal vertice) e quali contenuti l’utente non avrebbe visto affato (perché l’algoritmo aveva deciso che i contenuti non erano rilevanti per l’utente). Come risultato della sezione notizie, gli utenti trascorrevano più tempo sul sito.
I sistemi di notifica. I like alimentano un sistema di notifiche, che è una modalità per far tornare al sito gli utenti. Ogni volta che a qualcuno piace un post, o un commento a un commento, viene visualizzato un avviso su cui si può cliccare. Con il tempo, Facebook ha incrementato le notifiche: più sono le notifiche, più frequentemente le persone le verificano.
I like in ritardo. Si è notato che gli algoritmi di notifica talvolta trattengono i like, così che la persona che ha fatto un post all’inizio non riceve alcun like, o solo pochi, e può sentirsi delusa. Soltanto in un secondo momento i like arrivano a raffica. Questo ritardo equivale a un’amplificazione del rinforzo intermittente per trattenere le persone ancora più a lungo.
La riproduzione automatica. Al cinema, pagate per vedere il film, lo guardate e quando è finito uscite. Su YouTube, dopo che avete guardato un video, inizia automaticamente un video correlato per indurvi a vederlo ed essere esposti a quanti più annunci pubblicitari possibile. A detta di YouTube, la produzione continua di video sui dispositivi mobili dura più di un’ora, e il 70 per cento del tempo di visione viene controllato dal sistema di raccomandazione, che include la riproduzione automatica. Le persone fanno poche scelte autonomamente. Non solo l’algoritmo di raccomandazione di YouTube induce le persone a trascorrere più tempo di fronte allo schermo di quanto fossero intenzionate a fare, ma può anche guidarle verso prospettive estreme e antiscientifiche.13 Ciò significa che meno scelte le persone fanno, più finiscono per ricevere informazioni inaffidabili.
