Captazione della saggezza della folla versus cooperazione autentica

Partendo dalle riflessioni di Surowiecki, Origgi ragioni sugli effetti cognitivi dell’implementazione a fini commerciali della “saggezza della folla” e su come il Web non è soltanto un serbatoio infinito di ogni sorta d’informazione, certificata o meno, si configuri come potente strumento reputazionale che produce gerarchie e sistemi di classificazione, peso e influenza nel campo della conoscenza

La prima forma di implementazione e captazione è il filtraggio collaborativo. In questo caso si prevedono le preferenze di un utente sulla base del comportamento di molti utenti. Questo è il meccanismo del motore di raccomandazione di Amazon. Questi sistemi interattivi producono nuove categorie elaborando automaticamente le azioni umane in classificazioni visibili: il lavoro cognitivo viene diviso in modo collaborativo tra gli algoritmi e gli utenti. @font-face {font-family:”Cambria Math”; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:3 0 0 0 1 0;}@font-face {font-family:Cambria; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1073743103 0 0 415 0;}p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:””; margin:0cm; text-align:justify; text-justify:inter-ideograph; text-indent:5.0pt; mso-char-indent-count:1.0; line-height:14.4pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:”Cambria”,serif; mso-fareast-font-family:Cambria; mso-bidi-font-family:”Times New Roman”; color:black; mso-ansi-language:#0010; mso-fareast-language:#0010;}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:11.0pt; mso-ansi-font-size:11.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:”Calibri”,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:”Times New Roman”; mso-fareast-theme-font:minor-fareast; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:”Times New Roman”; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:#0010; mso-fareast-language:#0010; mso-bidi-language:#0010;}.MsoPapDefault {mso-style-type:export-only; line-height:115%;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}

La seconda forma è il PageRank, tipico dei motori di ricerca di seconda generazione, che, oltre alle pagine effettivamente aperte, ai tempi di consultazione e ad altri atti degli utenti, computano i collegamenti tra le diverse pagine, attribuendo pesi diversi ai punti di partenza in base alla loro reputazione: la conoscenza e le preferenze locali di ogni singolo utente vengono tradotti in una gerarchia di risultati che sono interpretati come una scala di pertinenza. In questo caso l’aspetto collaborativo è sostanzialmente affidato agli algoritmi che sfruttano informazioni che gli utenti depositano spesso inconsapevolmente.

La terza forma è il sistema esplicitamente fondato sulla reputazione, ben esemplificato da eBay, che chiede a clienti e fornitori di valutare le transazioni, minacciando penalizzazioni, e costruisce profili di valutazione. La cooperazione non è un valore, ma il frutto della costrizione.

La quarta forma raccoglie e impiega raccomandazioni e valutazioni di chi fa esperienza diretta di un servizio, come nel caso di TripAdvisor.

La quinta forma è costituita dalle comunità di sviluppo di software e dai progetti di realizzazione di contenuti aperti, dove la cooperazione e il mutualismo sono finalmente valori fondanti e principi espliciti.

(fonte G. Origgi, “La reputazione. Chi dice che cosa di chi”, Università Bocconi Editore)