La pubblicità politica sui social media è ormai un elemento cruciale nelle campagne elettorali. Tuttavia, fino a poco tempo fa mancavano informazioni dettagliate sulla portata che questa assumeva sulle piattaforme, suscitando preoccupazioni riguardo alla correttezza, alla responsabilità e alla trasparenza del processo elettorale.
Un recente studio pubblicato su PNAS Nexus ha evidenziato come gli algoritmi dei social media favoriscano i contenuti politici sponsorizzati da determinati partiti, mantenendo invariato il budget investito. La ricerca, nata dalla collaborazione tra il Politecnico di Milano, la LMU – Ludwig Maximilians Universität di Monaco e l’istituto CENTAI di Torino, ha esaminato oltre 80.000 annunci politici su Facebook e Instagram prima delle elezioni federali tedesche del 2021.
Il ruolo degli algoritmi dei social media
Gli annunci in questione hanno raggiunto più di 1,1 miliardi di visualizzazioni durante una competizione elettorale che ha coinvolto oltre 60 milioni di elettori. L’analisi delle campagne online ha rivelato significative disparità nell’efficacia della pubblicità e nella capacità degli annunci di raggiungere gli obiettivi prefissati, con una tendenza a favorire i gruppi più estremisti.
I dati raccolti mostrano che oltre il 70% dei partiti ha utilizzato la profilazione degli utenti per i loro annunci. Inoltre, esaminando le variazioni dei costi pubblicitari (visualizzazioni per euro speso), si è scoperto che non tutti i partiti hanno ottenuto gli stessi risultati con budget equivalenti. L’estrema destra dell’AFD è risultata la più efficiente, con annunci quasi sei volte più performanti rispetto ai concorrenti che avevano investito lo stesso budget. Al contrario, i Verdi sono stati il partito con la minore efficacia di costo.
“Il maggiore successo della loro pubblicità potrebbe essere spiegato dal fatto che le questioni politiche incendiarie promosse dai partiti populisti tendono ad attirare molta attenzione sui social media. Di conseguenza, gli algoritmi favorirebbero annunci di campagne con tali contenuti“, spiega Francesco Pierri, ricercatore del gruppo Data Science del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, che ha co-diretto il lavoro.
Differenze nel pubblico degli annunci politici
Un’altra importante scoperta dello studio riguarda le discrepanze tra il pubblico target e quello realmente raggiunto da ciascun partito. Mentre la maggior parte dei partiti tendeva a raggiungere un pubblico più giovane rispetto a quanto pianificato, l’estrema destra ha ottenuto l’effetto opposto. Pierri e il suo team suggeriscono che questo bias algoritmico nella distribuzione degli annunci possa essere legato al comportamento degli elettori già conosciuto.
“Vediamo un bias sistematico nel modo in cui vengono distribuiti gli annunci politici dei diversi partiti. Se mirano a un pubblico specifico o inviano messaggi contraddittori su questioni politiche a diversi gruppi, ciò può limitare la partecipazione politica dei gruppi svantaggiati,” continua Pierri. “Ancora peggio, gli algoritmi utilizzati dalle piattaforme non permettono di verificare se comportino dei bias nella distribuzione degli annunci. Se, per esempio, alcuni partiti pagano sistematicamente prezzi più alti di altri per annunci simili, ciò danneggia la competizione politica. Abbiamo bisogno di maggiore trasparenza da parte delle piattaforme in relazione alla pubblicità politica per garantire elezioni eque e non compromesse“.
Preoccupazioni crescenti per la pubblicità politica mirata sui social media
Non sorprende, quindi, che la pubblicità politica mirata sui social media stia suscitando serie preoccupazioni tra politici, ricercatori e l’opinione pubblica. Le richieste di un miglior monitoraggio di questa forma di pubblicità elettorale per tutelare l’integrità democratica stanno diventando sempre più urgenti. La crescente pressione pubblica e gli sforzi normativi, come il Digital Services Act nell’UE, hanno spinto le piattaforme di social media a garantire un accesso pubblico agli annunci politici e sociali, consentendo così ai ricercatori di analizzarli su larga scala.
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