Algoritmi e Intelligenza Artificiale

Suggerimenti educativi per riconoscere le logiche della rete nell’era della datification

Viviamo un momento storico basato sull’economia della conoscenza, nella quarta rivoluzione, quella dell’infosfera (Floridi 2017), dove dalle informazioni, che noi stessi lasciamo in rete nel momento in cui mettiamo un like, postiamo una foto, commentiamo un post, tagghiamo un luogo o utilizziamo un qualsiasi servizio, è possibile estrapolare un valore. A differenza di un tempo dove il valore era dato dal possesso di cose (terra, merci, edifici…) oggi il valore nel sistema economico (Capitalismo digitale) è legato alle informazioni possedute (Rivoltella, 2020).
Le infinite informazioni ricavate dai nostri accessi, dalle azioni o relazioni in rete, segnano delle impronte, delle tracce digitali che misurate, rielaborate e ritrasmesse sotto forma di dati digitali, datification, consentono, ad esempio, alle piattaforme (social, musica, video, marketing…) di consigliarci contenuti basati sulle nostre ricerche; una vera e propria “trasformazione di molti aspetti delle nostre vite in dati da cui possono essere estratte nuove forme di valore” (Cukier e Mayer-Schöenberger, 2013).
Accade che a scuola i docenti debbano affrontare nell’area del curricolo della “Cittadinanza digitale”, cioè lo sviluppo della capacità di un individuo di avvalersi consapevolmente e responsabilmente dei mezzi di comunicazione virtuali (L.92, 20 agosto 2019) temi legati al concetto di dato e di privacy per la tutela di sé stesso e del bene collettivo; è importante quindi che siano approfonditi i concetti di “dati, algoritmi” e l’utilizzo degli stessi fatto dall’intelligenza artificiale.

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Dall’Information Literacy alla Data Literacy

I dati come apprendimento critico di informazioni

Si può definire la Information Literacy come un insieme di competenze che indicano la possibilità da parte del soggetto di cercare, selezionare e certificare le informazioni reperite in rete. Quando parliamo di informazione, occorre che distinguiamo il termine da quelli di conoscenza e sapere. Sinteticamente: l’informazione è il dato; quando formuliamo un giudizio (ovvero organizziamo in termini proposizionali i dati) costruiamo conoscenza; il risultato dell’appropriazione di queste conoscenze è ciò che chiamiamo sapere. I modelli di information literacy mirano a coltivare: a) abilità di ricerca e analisi informative generiche; b) uso critico dell’informazione all’interno di setting diversificati; c) uso critico ed etico dell’informazione per trasformare il mondo (Lupton & Bruce, 2010). E’ necessario, partendo da questa base, fare i conti con la datificazione, che ha a che fare con la presenza oggi di un sistema di mercato ricondotto ai nostri dati, che ricostruisce il nostro sistema di valori per proporre dei comportamenti (di acquisto, ricerca, ecc.)…

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Tra pensiero computazionale e coding

Complementarietà tra algoritmi e creatività

“Apprendere significa diventare capaci di fare previsioni” (Frith, 2007)
Il Coding è entrato nelle nostre scuole non come una materia ma come un vero e proprio linguaggio che permette di sviluppare il pensiero computazionale, che è appunto un modo di pensare trasversale a diverse discipline. Il Coding può essere, quindi, concepito come una metodologia per imparare il linguaggio di questo secolo, una nuova alfabetizzazione che non porterà tutti i bambini a diventare informatici (proprio come studiare le lingue non fa diventare tutti interpreti o traduttori), ma permetterà loro di capire gli oggetti che li circondano e che sono sempre più interconnessi (Internet of Things, Smart TV, Smartphone, Computer, Wearable) e le dinamiche della nuova era della comunicazione. Grazie alle sue diverse forme, il Coding può essere introdotto nella scuola già nella prima infanzia, per poi farsi più evoluto con il crescere dell’età degli studenti.

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Videogame e pubblicità

Advertgaming e in-game advertising

La messa a disposizione di nuove piattaforme e strumenti di comunicazione ha comportato profondi cambiamenti nel mondo del marketing. L’obiettivo delle aziende è sempre più il coinvolgimento diretto del pubblico, la fidelizzazione del consumatore al brand mediante contenuti unici, distintivi ed emozionanti. Non stupisce quindi che il mondo del gaming, grazie alla sua capacità di catturare l’attenzione e interagire con un’ampia fascia di utenti, sia divenuto uno dei medium più appetibili. Grandi e piccole realtà imprenditoriali scelgono sempre più spesso di destinare parte dei propri budget pubblicitari alle due principali strategie di marketing legate al mondo dei videogiochi: l’in-game advertising e l’advergaming.

Con in-game advertising ci si riferisce all’inserimento di annunci pubblicitari all’interno dei videogame e delle sessioni di gioco. È così possibile imbattersi in città virtuali con cartelloni pubblicitari; in giochi di corse in cui gareggiano modelli reali di auto; e ancora, in videogiochi sportivi con banner pubblicitari a bordo campo.

Peculiarità di tale forma pubblicitaria è la possibilità per gli inserzionisti di creare messaggi pubblicitari dinamici. Il collegamento alla rete consente, infatti, pratiche di behavioral advertising, calibrando la pubblicità a seconda del giocatore, modificandola e aggiornandola in base, ad esempio, alla sua area di residenza, al giorno e all’ora in cui è solito giocare, ma anche allo stile di gioco e ai gusti videoludici dello stesso. Nel rispetto delle inevitabili questioni privacy connesse alla profilazione dell’utente, è possibile creare pubblicità sempre più coerenti e contestualizzate, che aggiungono realismo e interattività all’esperienza di gioco, consentendo di ottenere un elevato coinvolgimento emotivo del consumatore e, conseguentemente, dei tassi di ricordo (e quindi di efficacia) molto rilevanti.

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