Fondamenti di Economia Comportamentale

#3

Nicola Campigotto

ncampigotto@luiss.it

LUISS Guido Carli, Corso di Laurea Magistrale in Marketing

ottobre 2024

Bolle filtro e disinformazione

• Gli algoritmi utilizzati da motori di ricerca e social media per personalizzare pubblicità e contenuti diretti agli utenti creano bolle filtro che limitano l’esposizione a punti di vista diversi.

Bolla filtro

Stato di isolamento intellettuale che può derivare da algoritmi che forniscono alle persone informazioni a supporto di ciò che esse già credono e apprezzano, in base al loro comportamento passato e alla cronologia delle loro ricerche.

• Ciò consente, tra le altre cose, ai promotori di campagne di disinformazione di sfruttare i pregiudizi creando contenuti ad hoc diretti a persone che sono già inclini a credervi.

Bolle filtro e disinformazione (cont)

• Esempio: John sta valutando se vaccinare o meno i suoi figli contro il Covid-19. Teme che i vaccini possano contenere sostanze nocive o indebolire il sistema immunitario dei bambini.

Un giorno si imbatte in questo post.

Bolle filtro e disinformazione (cont)

• Il post è (volutamente?) ambiguo: i bambini sono ricoverati a causa del vaccino o nonostante esso? Qual è la dimensione del campione considerato?

• Il bias confermativo potrebbe indurre John a interpretare il post come una prova che i vaccini sono dannosi. Potrebbe quindi dare un like al post senza verificare se la notizia è falsa o meno.

• L’algoritmo di Facebook mostrerà automaticamente a John altri contenuti condivisi dal creatore del post e suggerirà contenuti sponsorizzati simili nel suo feed.

Bolle filtro e disinformazione (cont)

• A causa della legge dei piccoli numeri, John potrebbe considerare un campione relativamente piccolo di questi post come altamente persuasivo.

• Potrebbe per questo finire con il riporre una fiducia ingiustificata nel fatto le prove contro i vaccini siano schiaccianti, quando in realtà non lo sono.

Bolle filtro: evidenza sperimentale

• Levy (2021) ha condotto un esperimento per verificare formalmente l’ipotesi che l’algoritmo di Meta esponga in modo sproporzionato le persone a notizie che riflettono le loro opinioni.

• Decine di migliaia di utenti di Facebook sono stati reclutati tramite il sistema “Inserzioni di Facebook” per:

  1. Partecipare a due sondaggi sulle loro opinioni politiche (uno all’inizio dello studio e uno due mesi dopo).
  2. Consisentire laccesso ai post di Facebook che hanno cliccato, che hanno condiviso o a cui hanno dato like.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• I partecipanti sono stati assegnati casualmente a uno di tre gruppi di trattamento: liberale, conservatore, controllo.

• Ai partecipanti assegnati a liberale e conservatore è stato chiesto di mettere un like a un massimo di quattro testate giornalistiche (slide seguente).

• Quando gli utenti mettono like a una pagina, i post condivisi da quest’ultima tendono successivamente ad apparire nel loro feed.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Ai partecipanti assegnati a liberale è stato offerto di mettere like a una o più pagine tra:

• Ai partecipanti assegnati a conservatore è stato offerto di mettere like a una o più pagine tra:

• Ai partecipanti assegnati al gruppo di controllo non è stato offerto di mettere like ad alcuna pagina.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Nota terminologica
  • Notizie pro-attitudinali: post pubblicati dalle testate liberal (conservatrici) che compaiono nel feed di soggetti assegnati al trattamento liberale (conservatore) e che votano per il Partito Democratico (Repubblicano).
  • Notizie contro-attitudinali: post pubblicati dalle testate liberal (conservatrici) che compaiono nel feed di soggetti assegnati al trattamento liberale (conservatore) e che votano per il Partito Repubblicano (Democratico).

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Risultati (1)
  • In media, l’esposizione alle notizie contro-attitudinali non ha modificato la posizione politica dei partecipanti.
    
  • Possibile spiegazione: alcuni partecipanti sono stati persuasi dalle notizie contro-attitudinali, mentre altri hanno reagito negativamente e sono diventati ancora più sicuri della propria posizione politica. Di conseguenza, l’effetto medio è nullo.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Risultati (2)
  • L’esposizione a informazioni contro-attitudinali ha influenzato gli atteggiamenti dei partecipanti nei confronti dell’altro schieramento politico e ha ridotto la polarizzazione delle opinioni. In media, i soggetti esposti a informazioni contro-attitudinali hanno una probabilità inferiore di sentirsi ostili nei confronti dello schieramento avversario.
  • Possibile spiegazione: i soggetti hanno sviluppato una migliore comprensione delle argomentazioni dello schieramento opposto e hanno quindi capito meglio perché quello schieramento sostenga determinate posizioni.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Risultati (3)
  • L’algoritmo di Facebook è meno propenso a fornire agli utenti i post delle testate giornalistiche contro-attitudinali, condizionatamente al fatto che gli utenti mettano like a tali testate.
  • Ad esempio, il numero dei post del New York Times che appaiono nel feed di un elettore Democratico che ha messo like alla pagina del NYT è superiore al numero dei post di Fox News che appaiono nel feed di un elettore Democratico che ha messo like alla pagina di FN.

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

Bolle filtro: evidenza sperimentale (cont)

• Il messaggio da portare a casa
  • Gli algoritmi utilizzati dai social creano bolle filtro che finiscono con l’esacerbare la polarizzazione delle opinioni.
  • Senza questi algoritmi, gli utenti sarebbero più esposti a notizie contro-attitudinali. Ciò a sua volta ridurrebbe la polarizzazione.

Fatti e opinioni

• Nel corso degli ultimi due decenni, i programmi di opinione sono arrivati a dominare i palintesti televisivi.

Fatti e opinioni (cont)

• I notiziari (straight news programmes) riportano fatti in modo imparziale (o perlomeno dichiarano di farlo).

• I programmi di opinione (opinion programmes) trasmettono il punto di vista di conduttricx e ospiti sulle notizie.

• Programmi di opinione diversi offrono narrazioni diverse, e spesso contrastanti, della realtà.

• Se gli spettatori si fidano delle affermazioni fatte nei programmi di opinione come di quelle fatte nei notiziari, non riuscendo a distinguere tra opinioni e fatti, allora le diverse narrazioni possono portare le persone ad avere visioni radicalmente diverse della realtà.

Opinioni come fatti

• Bursztyn et al. (2023) hanno condotto un esperimento su un campione di telespettatori delle due più popolari reti statunitensi di informazione via cavo: MSNBC e Fox News.

• Ai partecipanti è stato chiesto di ipotizzare con la maggiore precisione possibile un dato reale riguardante:

  1. Il tasso di disoccupazione negli Stati Uniti.
  2. La crescita del PIL negli Stati Uniti.
  3. Il guadagno settimanale mediano negli Stati Uniti.
  4. Il numero dei casi di Covid-19.
  5. Un altro aspetto dell’economia statunitense.

Opinioni come fatti (cont)

• Le ipotesi sono state formulate in riferimento a una data specifica, selezionata casualmente.

• Per permettere ai partecipanti di indovinare, è stata data loro la possibilità di visualizzare uno tra quattro filmati televisivi, tutti estratti da programmi trasmessi nella stessa settimana della data pertinente alla loro ipotesi.

• Incentivo ad apprendere fatti oggettivi: i partecipanti sono stati informati che, se la loro risposta non si fosse discostata di oltre il 5% dal dato reale, avrebbero vinto un coupon Amazon.

  • Valore del coupon randomizzato: 10$ oppure 100$, ciascuno con il 50% di probabilità.

Opinioni come fatti (cont)

• Agli spettatori di Fox News sono stati offerti spezzoni di:

• Agli spettatori di MSNBC sono stati offerti spezzoni di:

Opinioni come fatti (cont)

• Domanda: Quale fonte di informazione (notiziario od opinione) pensi abbia scelto la maggioranza degli spettatori di Fox News? Quale pensi abbia scelto la maggioranza degli spettatori di MSNBC?

• Per rispondere (in modo anonimo) puoi:

  • Andare su www.slido.com e inserire il codice 2967 620.
  • Scansionare il codice QR qui sotto.

Opinioni come fatti (cont)

Opinioni come fatti (cont)

• Frazione dei partecipanti che ha scelto di informarsi guardando un video tratto da un programma di opinione anziché da un notiziario.

Opinioni come fatti (cont)

• I risultati sono relativamente simili a prescindere dall’argomento della domanda, e rivelano una sostanziale preferenza per i programmi di opinione.
  • Circa il 75% degli spettatori di Fox News e il 60% di quelli di MSNBC ha scelto di guardare uno dei due video tratti da programmi di opinione.
  • Questo risultato non cambia significativamente al variare del valore del voucher (100$ anziché 10$).

Opinioni come fatti (cont)

• Risultato #1
  • I sostenitori di entrambi gli schieramenti politici tendono a fare affidamento sui programmi di opinione come fonte d’informazione…
  • …anche quando ricevono incentivi monetari considerevoli per apprendere fatti oggettivi!

Opinioni come fatti (cont)

• La tendenza delle persone a fare affidamento sui programmi di opinione per informarsi ha conseguenze importanti.

• Bursztyn et al. (2023) hanno esaminato l’effetto di narrazioni differenti proposte da diversi programmi di opinione durante prime fasi della pandemia Covid-19 negli Stati Uniti.

• Risultato: gli spettatori dei diversi programmi di opinione differiscono significativamente nei tempi di adozione di comportamenti preventivi.

Opinioni come fatti (cont)

• Sia Hannity che Tucker Carlson Tonight, entrambi programmi di opinione trasmessi su Fox News, hanno un taglio di destra.

• Tuttavia, Tucker Carlson Tonight ha sottolineato la gravità del Covid già nel gennaio 2020, mentre Hannity l’ha a lungo ignorata o minimizzata.

• Bursztyn et al. (2023) hanno trovato che…

  • In media, gli spettatori di Tucker Carlson Tonight hanno cambiato comportamento in risposta al virus prima degli altri spettatori di Fox News.
  • Gli spettatori di Hannity hanno invece cambiato comportamento più tardi.

Auto-persuasione

• Finora la discussione ha riguardato la persuasione esercitata da altri individui.

• Che dire, invece, della persuasione che esercitiamo su noi stessx?

• Schwardmann, Tripodi, e van der Weele (2022) hanno studiato la tendenza delle persone ad auto-persuadersi della superiorità fattuale e morale delle posizioni che esse devono sostenere.

Auto-persuasione (cont)

• Il punto: le persone che si trovano a difendere un particolare punto di vista tendono a modificare le proprie opinioni personali per allinearle alle argomentazioni portate a supporto di quel punto di vista.

• Perché ci interessa? L’auto-persuasione, tra le altre cose…

  • Limita l’efficacia della comunicazione nella risoluzione di contrattazioni legali stragiudiziali e controversie lavorative.
  • Contribuisce a spiegare perché la polarizzazione delle idee sia così forte nonostante internet abbia facilitato la comunicazione con persone che differiscono in termini di background e opinioni.

Auto-persuasione: evidenza empirica

• L’esperimento di Schwardmann, Tripodi, e van der Weele (2022) è stato condotto sul campo durante una serie di tornei di dibattito argomentativo.

Auto-persuasione: evidenza empirica

• Il formato di questi tornei richiama i dibattiti parlamentari britannici e prevede l’assegnazione casuale alle posizioni pro e contro una determinata affermazione (mozione).

  • Il dibattito richiede quindi ai concorrenti di prendere una posizione che potrebbe non corrispondere alle loro opinioni personali.

• Ciascun dibattito coinvolge due squadre che sostengono la mozione (proposition side) e due squadre che vi si oppongono (opposition side). Ogni squadra è composta da due dibattenti.

• I dibattenti sono generalmente studenti o ex-studenti appartenenti a società di dibattito.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Ai dibattenti non è permesso effettuare ricerche sul tema della mozione. Ciascun dibattente ha a disposizione 15 minuti per preparare il proprio discorso.

• Le mozioni sono ideate da giudici in modo tale da permettere argomentazioni ragionevoli e bilanciate per ciascun lato del dibattito. I giudici sono inoltre incaricati di assegnare i punteggi ai discorsi e stabilire qual è la squadra vincitrice.

• Le mozioni riguardano temi ricorrenti nel discorso politico: migrazione, cambiamento climatico, regolamentazione delle nuove tecnologie, ecc.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• L’esperimento è stato condotto mediante tre questionari sommistrati a ciascun dibattente:
  1. Un questionario baseline, somministrato all’inizio del torneo.
  2. Un questionario pre-dibattito, somministrato dopo aver avuto il tempo per preparare le argomentazioni del proprio discorso ma prima che la mozione venisse dibattuta.
  3. Un questionario post-dibattito, somministrato subito dopo che la mozione venisse dibattuta ma prima che i giudici assegnassero i punteggi.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• I questionari (baseline, pre-dibatito e post-dibattito) hanno l’obietivo di misurare tre diverse caratteristiche individuali: (1) aspettative fattuali; (2) fiducia nel proposition side; (3) attitudini rivelate.

• Aspettativa fattuale: probabilità soggettiva che un’affermazione fattuale legata alla mozione dibattuta sia vera o no.

  • Valori più alti riflettano un allineamento più forte del rispondente con il proposition side.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Fiducia nel proposition side: probabilità soggettiva che la maggior parte dei dibattiti in cui la mozione viene discussa (escluso il dibattito in cui partecipa il dibattente che sta rispondendo al questionario) sia vinta dal proposition side.
  • Il dibattito che vede coinvolto il dibattente viene escluso in modo che la risposta si basi sulla forza delle argomentazioni a favore del proposition side piuttosto che sulla fiducia del dibattente nella propria capacità di persuasione.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Attitudine rivelata: allocazione di una somma di denaro pari a 10 Euro tra un ente di beneficenza “neutrale” e un ente di beneficenza allineato con il proposition side.
  • Ciascun dibattente ha scelto la propria allocazione preferita tra nove possibili allocazioni, ordinate dalla meno favorevole alla più favorevole all’ente di beneficenza neutrale.
• Incentivi: ciascun partecipante è stato informato che chi avesse risposto in modo corretto (con una certa percentuale di tolleranza agli errori) alle domande riguardanti aspettative fattuali e fiducia nel proposition side avrebbe ricevuto un premio monetario extra (compreso tra 5 e 50 Euro).

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Esempio
  • Mozione: “Questo Parlamento si rammarica dell’introduzione della libertà di circolazione da parte dell’Unione Europea.”
  • Affermazione fattuale: Oltre il 35% dei cittadini britannici intervistati per l’Eurobarometro nel 2018 ritiene che lo Spazio Schengen presenti più svantaggi che vantaggi per il Regno Unito.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Esempio (cont)
  • Fiducia nel proposition side: Se si esclude il dibattito in corso in questa sala, in almeno la metà dei dibattiti paralleli di questo turno, una delle due squadre del proposition side di questa mozione si classificherà al primo posto.
  • Ente Benefico: ACT4FreeMovement si batte per la libertà di circolazione dei cittadini dell’UE. Il suo obiettivo è quello di assicurarsi che i cittadini europei conoscano i propri diritti e di sostenere le politiche di supporto alle persone in movimento.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• L’esperimento si è svolto in concomitanza di quattro tornei internazionali di dibattito, due tenutisi di persona (Erasmus Rotterdam Open 2019, Munich Research Open 2019) e due online a causa del Covid (Amsterdam Open 2020, London School of Economics Open 2021).

• Ciascunx partecipante al torneo è stato intervistato sia prima sia dopo il dibattito relativo a ciascuna mozione.

• In totale, 473 dibattenti appartenenti a 58 paesi diversi hanno compilato 4854 sondaggi relativi a 19 diverse mozioni.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Nel sondaggio baseline, somministrato prima che i dibattenti conoscano la mozione e prima che siano assegnati a un lato del dibattito, le risposte dei dibattenti selezionati in seguito per sostenere il proposition side non differiscono da quelle dei dibattenti selezionati per sostenere l’opposition side.

• Nei questionari pre-dibatto le risposte cominciano a divergere significativamente, a riprova della presenza di auto-persuasione. Questa differenza significativa perdura anche nelle risposte post-dibattito.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Secondo la “teoria degli argomenti persuasivi” (Vinokur e Burstein 1974), il numero degli argomenti che un lato del dibattito riesce a mettere sul tavolo è un fattore chiave per determinare la persuasività di quel lato.

• Per testare se i risultati sono in linea con questa predizione, Schwardmann, Tripodi, e van der Weele (2022) hanno chiesto nel questionario pre-dibattito quanti fossero gli argomenti individuati dal dibattente a sostegno della propria previsione.

• Hanno inoltre chiesto quanti di questi argomenti fossero ritenuti particolarmente forti dal dibattente.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• La selezione degli argomenti è significativamente asimmetrica: in media, i dibattenti assegnati al proposition side propongono un’argomentazione e mezzo in più rispetto ai dibattenti assegnati al lato opposto.

Auto-persuasione: evidenza empirica (cont)

• Le stime suggeriscono che il numero di argomentazioni determina il 14% dell’effetto auto-persuasivo nelle aspettative fattuali, il 44% nella fiducia e il 58% nelle attitudini rilevate.

• Questi risultati indicano che la generazione di argomenti ha un ruolo sostanziale sull’auto-persuasione.

• Ulteriore domanda di ricerca: L’auto-persuasione influenza positivamente la probabilità di vincere un dibattito?

  • Le stime di Schwardmann, Tripodi, e van der Weele (2022) sembrerebbero suggerire di sì, ma i risultati sono solo debolmente significativi.

Storie e statistiche

• Vi sono casi in cui le informazioni rilevanti per prendere una decisione vengono apprese nel corso di giorni, mesi, anni.

• Consumiamo tali informazioni in varie forme, tra cui:

  • Storie di carattere qualitativo
  • Statistiche di carattere quantitativo

Concetti chiave

• Prima di procedere, prenditi un momento per assicurarti di aver compreso questi concetti:
  • Bolle filtro
  • Polarizzazione delle idee
  • Opinioni e fatti
  • Auto-persuasione

Riferimenti bibliografici

Bursztyn, Leonardo, Aakaash Rao, Christopher Roth, e David Yanagizawa-Drott. 2023. «Opinions as facts». Review of Economic Studies 90 (4): 1832–64.

Levy, Ro’ee. 2021. «Social media, news consumption, and polarization: Evidence from a field experiment». American Economic Review 111 (3): 831–70.

Schwardmann, Peter, Egon Tripodi, e Joël J. van der Weele. 2022. «Self-persuasion: Evidence from field experiments at international debating competitions». American Economic Review 112 (4): 1118–46.

Vinokur, Amiram, e Eugene Burstein. 1974. «Effects of partially shared persuasive arguments on group-induced shifts: A group-problem-solving approach». Journal of Personality and Social Psychology 29 (3): 305–15.