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I Computer come media persuasivi, dal search Engine Marketing al Filtro Bolla

Questa tesi affronta il tema del Search Engine Learning, argomento che coinvolge una serie di tematiche molto importanti:
- Le tecnologie della persuasione attraverso l'uso di sistemi informatici
- La creazione di profili per identificare in modo univoco ogni singolo utente durante la sua navigazione nel web
- Come funziona Google
- Le pratiche di SEM e SEO
- Il concetto di Filtro Bolla.
Questa è la direzione in cui si sta sviluppando il futuro del web, un probabile web 3.0, caratterizzato da ricerche personalizzate, modellate sugli interessi dei singoli utenti, sulle loro aspettative correnti.
Dimenticare la vecchia ricerca per parole chiave, questa è la direzione presa dai grandi operatori informatici che vedono nell'interattività con l'utente la possibilità di capire quali siano i suoi interessi al fine di utilizzarli per ricerche non necessariamente migliori, ma per mostrare ciò che l'utente vorrebbe vedere nella query di risposta di google.
Le tecnologie della persuasione attraverso gli strumenti informatici sono sempre più invisibili e sempre più presenti in particolare nel web, per aumentare l'efficacia dei contenuti presentati agli utenti e per obbligarli a fornire informazioni personali che poi saranno usate per attività di profiling.
L'utilizzo di tecnologie persuasive applicate alla realizzazione di siti web è strettamente correlata a una nuova tendenza che si sta diffondendo tra i più importanti network, la creazione di profili specifici riferiti a ogni singolo utente (persuasion profiling).
L'obiettivo è avere più informazioni possibili non solo per vendere in modo più efficiente ed efficace attraverso campagne di video marketing sempre più mirate e personalizzate sul singolo utente, ma anche per restituire ricerche personalizzate da parte dei motori di ricerca, basate sui gusti e interessi di ogni utente.
Il concetto della creazione dei profili personalizzati s'integra molto bene con il funzionamento di un motore di ricerca, più esso riesce a conoscerci, più specifica e in linea con i nostri gusti e quindi più efficace sarà la pubblicità che Google ci farà trovare sui siti che visitiamo.
Possiamo incominciare a parlare non più di search engine marketing ma di serach engine learning, motori di ricerca che imparano da noi stessi, attraverso le nostre azioni sul web e provano ad elaborare tesi su chi siamo e quali siano le nostre aspettative correnti e future, informazioni da impiegare per restituire una pubblicità a partire dai motori di ricerca modellata sul profilo personale di ciascun utente costruito dal motore di ricerca stesso.
La nuova generazione dei filtri internet usati nei motori di ricerca guarda alle cose che sembrano interessare l'utente e provano a estrapolarle. Queste analisi attraverso i motori di ricerca creano un unico universo d'informazione per ciascuno di noi.
Questo contesto è chiamato Filtro Bolla che punta ad alterare il modo in cui noi incontriamo idee e informazioni.

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3 INTRODUZIONE Attraverso la tecnologia della persuasione, un computer può condizionare il modo di pensare o il comportamento di una persona, può motivare a compiere una determinata azione, ad esempio, migliorare in modo efficace le vendite nel settore dell’e-commerce, aumentare la nostra determinazione nell’apprendere una nuova conoscenza. Il modo in cui la tecnologia può essere utilizzata per influenzare idee, atteggiamenti o comportamenti avviene, molto spesso, in modo sottile e non immediatamente avvertibile. L’utilizzo del computer come tecnologia di persuasione è strettamente connessa a una nuovissima tendenza che si sta rapidamente diffondendo tra i più importanti operatori della rete, la creazione di profili specifici riferiti a ogni singolo utente (persuasion profiling). Lo scopo è di avere più informazioni possibili non solo per vendere in modo più efficiente ed efficace attraverso campagne pubblicitarie virali sempre più personalizzate sul singolo utente, ma anche, restituire ricerche personalizzate da parte dei motori di ricerca, basate sui gusti, interessi di ogni utente. Poche persone hanno notato il post apparso il 4 dicembre 2009 sul blog ufficiale di Google, che possiamo riassumere con il titolo: “Ricerche personalizzate per tutti”. Molti di noi pensano che quando cerchiamo un termine con Google il risultato della ricerca sia uguale per tutti, da Dicembre 2009, questo non è più vero, ora l’utente ottiene come risultato della sua ricerca quello che l’algoritmo di Google ritiene essere meglio per quello specifico utente, altri utenti che eseguono la stessa ricerca potrebbero vedere qualcosa di interamente differente, in altre parole, non c’è uno standard Google per tutti. L’annuncio di Google ha segnato il punto di svolta di un’importante ma quasi invisibile rivoluzione che riguarda il consumo d’informazioni. Potremmo affermare che dal 4 dicembre 2009 è iniziata l’era della personalizzazione dell’informazione. L’esito di una ricerca che facciamo su Google non è neutro. Il famoso algoritmo PageRank che in teoria deve scegliere per noi il risultato più popolare e pertinente in realtà corregge in maniera significativa l’esito della nostra ricerca sulla base di cinquantasette parametri tratti dai nostri comportamenti in rete: la nostra posizione geografica, le ricerche precedenti, lo stile di vita che emerge dal nostro comportamento online (acquisti, like.). Il codice base che rappresenta il cuore della nuova internet è molto semplice, la nuova generazione dei filtri internet guarda alle cose che sembrano piacere/interessare all’utente e prova a estrapolarle. Sono motori che cercano di elaborare previsioni, raffinandole costantemente e creando teorie su chi siamo, che cosa faremo e che cosa vorremmo. Insieme, questi motori creano un unico universo d’informazioni per ciascuno di noi. Questo contesto, secondo Eli Pariser, è chiamato un filtro bolla che punta ad alterare il modo in cui noi incontriamo idee e informazioni. Il filtro bolla introduce tre dinamiche particolari: 1)All’interno del filtro l’utente è solo, in un’epoca in cui le informazioni condivise sono il fondamento della comune esperienza, il filtro bolla è una forza centrifuga, che tira l’utente in una precisa direzione. 2) Il filtro bolla è invisibile, Google non racconta all’utente cosa pensa su di lui, egli non sa se le ipotesi di Google nei suoi confronti siano giuste o corrette. All’interno della bolla è quasi impossibile capire quanto parziale è l’informazione. 3) Tu non puoi scegliere di entrare nella bolla, quando decidi di consultare il sito della CNN oppure il sito di una libreria stai già facendo una decisione a proposito del genere di filtro da usare per creare il tuo senso del mondo. Esso è un processo attivo, sono i filtri che vengono a te perché loro guidano i profitti dei siti web che li usano e diventeranno sempre più difficili da evitare. Diverse mutazioni stanno interessando i motori di ricerca, una di queste è la rilevanza del social search, nelle svariate forme in cui si sta sviluppando. Esiste un passaggio cruciale tra il cercare informazioni tramite un algoritmo che prova a capire quale possa essere il miglior risultato possibile e il cercare tra pareri e opinioni di altri utenti o semplicemente “chiedere in rete” il proprio specifico bisogno informativo.

Laurea liv.I

Facoltà: Lettere e Filosofia

Autore: Matteo Pirola Contatta »

Composta da 77 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 2262 click dal 09/01/2013.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.