Si chiamano last actor, story bumping e, anche se oggi “spacchettato” e superato nell’agosto 2013, l’algoritmo EdgeRank . Sono gli “attori” che stanno cambiando Facebook, il social network con più iscritti al mondo( 1 miliardo e 300 milioni), in una vera e propria learning e suggestion machine.

 

L’obiettivo potrebbe essere, a detta di Andrea Rangone, direttore degli Osservatori Ict del Politecnico di Milano intervistato da Repubblica, quello di diventare una vera e propria “macchina di apprendimento e di consigli”: “Questa evoluzione” spiega  Rangone  “insieme alle recenti acquisizioni di servizi come Instagram e WhatsApp, porterà ulteriori cambiamenti che nessuno riesce ancora a mettere a fuoco . Certamente nel futuro Facebook non sarà più solo un social network da oltre un miliardo di utenti ma anche aggregatore di foto e video, un sistema di instant messaging, magari un portale di ecommerce e un produttore di news. Di sicuro una macchina di apprendimento e di consigli così concepita va al di là delle mode del momento e della preferenza sui singoli servizi: Facebook è destinato a rimanere in auge per molto tempo”.

Oggi, con accessi sempre più frequenti da parte del 63% degli utenti registrati, ovvero circa 1 miliardo e 300 milioni di profili in tutto il mondo, che usufruiscono dei contenuti visibili in bacheca ed utili triplicati in un solo anno ( da 219 milioni di dollari a 642 milioni e 2,27 miliardi di ricavi pubblicitari), Facebook nonostante l’apparente perdita di utenti ( i più giovani)che emigrano  verso social come Snapchat e chat dove hanno più privacy, continua ad attrarre utenza.

Oggi l’obiettivo di Facebook è infatti quello di attrarre gli utenti sempre più a lungo diventando una vera e propria learning machine, ovvero un meccanismo in grado di decifrare ed interpretare post, like, azioni e preferenze degli utenti facendoci non solo vedere i cosiddetti last actor, ovvero, le cerchie con cui abbiamo interagito più di frequente negli ultimi 50 giorni, ma diventando una vera e propria suggestion machine, ovvero una piattaforma in grado, con l’intelligenza artificiale, di interpretare e suggerire contenuti che ci interessano andando anche ad analizzare i link su cui clicchiamo più di frequente.

I parametri che Facebook considera fondamentali per l’analisi e lo sviluppo di strategie del genere, messi in chiaro dall’algoritmo EdgeRank, oggi superato e scisso in diverse sottocategorie sono, affinità, peso, attualità, e tipologia di contenuto. Lo spacchettamento di Edgerank mira in questo modo ad attirare sempre più a lungo sulla piattaforma le varie tipologie di utenza ed ha come obiettivo anche quello, di conseguenza, di migliorare i contenuti in bacheca rendendoli sempre più affini alle nostre esigenze, gusti, interessi.

In questo modo, via i contenuti cosiddetti “acchiappalike” o like-bait per fare posto in bacheca a contenuti di qualità con lo scopo di diventare non più un semplice social chiuso in sé stesso e autoreferenziale, ma una sorta di ombelico della nuova internet, per usare ancora una volta le parole che Rangone ha detto a Repubblica, utilizzando” l’incredibile patrimonio di dati dinamici fornita dagli utenti stessi, che hanno fatto della piattaforma una learning machine capace di interpretare i comportamenti di ogni singolo individuo analizzando i dati del profilo, le amicizie, le azioni compiute, le preferenze di ricerca e i like. Ma da questo, oggi sta diventando sempre più anche una suggestion machine, in grado di offrire agli utenti suggerimenti continui di news, immagini, ma anche prodotti e servizi”.

 

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