Laboratorio di Tecnologie Audiovisive

Università degli Studi Roma Tre

Libri e algoritmi

di Mario Pireddu

Quando compriamo un libro online, cartaceo o digitale, quasi sempre lasciamo una traccia. Cosa significa lasciare una traccia? Significa che i servizi che utilizziamo – italiani o no (Amazon, Ibs, Google Play Books, etc.) – registrano i nostri comportamenti d’acquisto, per sapere chi siamo e per incrociare i dati via via raccolti. Siamo naturalmente nel campo dei big data (cosa oggi non lo è?), in questo caso relativi alla lettura e al consumo di libri. La parola consumo è qui da intendersi esattamente per quel che è, ovvero un riferimento all’utilizzo di beni e servizi che da sempre caratterizza il settore editoriale, grazie all’operato non solo di umanisti e studiosi ma anche di imprenditori più o meno abili. La storia culturale della modernità, è bene ricordarlo, deve tutto all’imprenditoria, al mercato e alla produzione in serie resa possibile dalla pressa a caratteri mobili. Definire “lettore forte” una persona che compra e legge tanti libri è un altro modo per indicare qualcuno che consuma molti testi (e per le edizioni cartacee, l’idea di consumo è concretamente visibile nel lento ma progressivo deteriorarsi dell’oggetto): insomma, una persona che di norma – biblioteche a parte – acquista molti libri.

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Quando compriamo un libro online, solitamente utilizziamo carte di credito, ed è una prima traccia (o tracciamento); tendiamo a selezionare alcune tipologie di prodotti (libri) e a scartare il resto, e anche questo viene archiviato; a volte compriamo più libri insieme, e i sistemi che utilizziamo – va da sé – registrano queste scelte. E allora è lecito chiedersi perché tutto quel che facciamo viene salvato. C’è chi si limita a rispondere a questa domanda semplicemente indicando l’avidità delle grandi aziende, le quali utilizzerebbero i dati raccolti per generare ulteriore consumo e profitti sempre maggiori. Naturalmente è vero ed è banale, l’obiettivo di qualsiasi rivenditore di libri non è diverso da quello di qualsiasi editore: vendere di più, e non certo vendere meno (vedere qui il post di Roberto Maragliano sulla guerra tra editori e distributori, quel che scrivono qui Letizia Sechi e qui Giuseppe Granieri su politiche degli ebook, o ancora leggere qui del possibile ruolo di Facebook nel mercato ora dominato da Amazon). C’è però dell’altro: servizi al lettore. Nell’ultimo aggiornamento del software Kindle, per esempio, è stata introdotta la funzione WordWise, pensata per aiutare i lettori più giovani e i lettori non di madrelingua inglese alle prese con terminologia di non facile comprensione. Ma restando sui comportamenti d’acquisto, quando cerchiamo un libro su Amazon, Ibs o Google Play Books, nella pagina relativa ci troviamo davanti a schermate come queste:

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“Spesso comprati insieme”, “Simili”, “Chi ha acquistato questo articolo ha acquistato anche”, “Quali altri articoli acquistano i clienti, dopo aver visualizzato questo articolo?”, “Chi sceglie questo libro legge anche questi autori”, etc. Si tratta di algoritmi che di norma cambiano in base al profilo dell’acquirente (lettore), concepiti con l’obiettivo di fornire rapidamente suggerimenti personalizzati a partire dai milioni di prodotti disponibili. Alcuni algoritmi sfruttano le analogie tra clienti, e propongono testi simili a quelli acquistati da lettori dal profilo simile, mentre altri costruiscono le risposte sulla base dei prodotti acquistati dagli altri lettori insieme a quello da noi scelto. Ormai da tempo chi fa acquisti online scopre e acquista spesso cose nuove oltre a quelle che stava cercando, e questo sistema vale per la maggior parte dei siti e dei servizi che utilizziamo quotidianamente, anche quando non comportano l’acquisto diretto. I video consigliati di YouTube o NetFlix, i suggerimenti di Facebook, la scoperta di nuovi gruppi musicali da Last.fm a Spotify, etc. Si possono criticare alcuni aspetti del sistema economico e le strategie tendenti all’oligopolio delle grandi aziende, ma di sicuro scoprire nuova musica, nuovi contenuti, nuovi libri interessanti resta qualcosa di molto utile. Gli algoritmi plasmano sempre più la nostra cultura (c’è chi come Pierre Lévy parla di “medium algoritmico“), e questo non è necessariamente un male.

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Chi contrappone la figura “calda” del libraio alla “freddezza” dell’algoritmo e delle macchine non fa altro che spostare la discussione dal piano dell’analisi a quello del romanticismo, un po’ come quando si rimpiange il disco in vinile, il profumo della carta o la consegna mattutina della bottiglia del latte. L’analisi, infatti, deve essere laica e non può che mostrare le reali differenze tra il libraio e l’algoritmo: il primo può fare bene alcune cose (e dipende dal libraio, ché non tutti sono eccezionali), il secondo può forse essere ‘meno caloroso’ ma non è HAL di 2001 e può fare bene tantissime altre cose. Chi consuma molta saggistica, per esempio, sa bene che difficilmente un libraio può essere utile quanto un algoritmo: sempre più spesso veniamo a conoscenza di testi rilevanti o pertinenti anche grazie ai suggerimenti dei software che ci accompagnano nelle scelte di acquisto. Soprattutto, visto che siamo ancora davanti a sistemi tutt’altro che perfetti, l’algoritmo può migliorare con il tempo. Il limite degli attuali algoritmi è ben chiaro a chi desidera migliorarli: tra questi Adriano Guarnieri, creatore insieme a Lorenzo Losa di una startup veneziana che ha vinto il Digital Publishing Creative Idea Award 2014 come miglior progetto imprenditoriale. Nel sottolineare che “le potenzialità del book discovery online sono elevatissime”, Guarnieri ci ricorda anche che i sistemi di analisi esistenti si basano sui comportamenti dei lettori e le statistiche di acquisto, più che sui contenuti, e spiega che la sua TwoReads, per ironia della sorte nata nella città di Manuzio, nasce come “mappa di possibili connessioni tra opere”. Qui il software si occupa di suggerire nuove letture tramite estrazione e organizzazione dei riferimenti bibliografici tra i testi: connessioni in grado di proporre nuovi percorsi di lettura a partire da un libro letto o da una serie di testi. Software che ci aiutano in modo inedito: qualcosa che il sistema precedente, pur così efficiente nell’epoca del medium cartaceo, non era in grado di garantire.

Dietro il concepimento di TwoReads (qui la presentazione scaricabile) c’è la lettura de La Galassia Gutenberg di McLuhan: un testo analogico che con la sua scrittura “a mosaico” e l’utilizzo inusuale di riferimenti ad altri testi si conferma utile anche in tempi di ebook e “libri in streaming“. Il testo di McLuhan ha suggerito con tutta probabilità anche lo slogan che accompagna la promozione di TwoReads, “every book is a library”: noi potremmo aggiungere che i libri sono anche molto di più, perché ormai sappiamo che sono ambiente, rete, ecosistema.

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Informazioni su mariopireddu

Ricercatore per il Dipartimento di Scienze della Formazione dell'Università Roma Tre, mi occupo di studio, pratica e ricerca su media e formazione. Membro del Laboratorio di Tecnologie Audiovisive (LTA) dal 2006. Insegno "Mass media, nuovi media e società delle reti" presso l'Università IULM di Milano. Amo il basso elettrico e cucinare. Linux user

Un commento su “Libri e algoritmi

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Questa voce è stata pubblicata il 18 novembre 2014 da in Uncategorized con tag , , , , , , , , .

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