La webzine statunitense The Intercept ha pubblicato un documento riservato di Facebook che delinea un nuovo servizio pubblicitario che espande il modo in cui il social network vende l’accesso delle aziende ai propri utenti e alle loro vite: invece di offrire semplicemente agli inserzionisti la possibilità di rivolgersi alle persone in base a dati demografici e preferenze dei consumatori, Facebook offre invece la possibilità di rivolgersi a loro in base a come si comporteranno, cosa compreranno e cosa penseranno. Queste funzionalità sono il frutto di un machine learning engine, basato sull’intelligenza artificiale, presentato per la prima volta da Facebook nel 2016 e soprannominato “FBLearner Flow”.
Nel documento si mostra la capacità di Facebook di prevedere il comportamento futuro, consentendo alle aziende di indirizzare le persone sulla base di decisioni che non hanno ancora preso. Ciò darebbe potenzialmente a terzi la possibilità di modificare l’orientamento previsto dal consumatore. Facebook spiegherebbe come muoversi attraverso la sua base di utenti, oltre 2 miliardi di individui che potrebbero essere oggetto di una pubblicità che potrebbe prevenire e modificare completamente la loro decisione: qualcosa che Facebook chiama “miglioramento dell’efficienza di marketing”.
Il nome di Facebook per questo servizio sarebbe “Previsione della fedeltà”. La pubblicità guidata dall’intelligenza artificiale di Facebook avrebbe molto in comune con il profilo “psicografico” degli elettori contestato alla Cambridge Analytica, per prevedere l’azione politica, con un differenza Facebook è la matrice non un fornitore di dati. Già nel 2016, un servizio di ProPublica, organizzazione no profit di giornalismo investigativo indipendente, aveva rilevato circa 29.000 criteri diversi usati per ogni singolo utente di Facebook.
Il documento di Facebook parla di protezione degli utenti, notando che tutti i dati sono «aggregati e resi anonimi per proteggere la privacy degli utenti», il che significa che Facebook non sta vendendo elenchi di utenti, ma indipendentemente da chi stia estraendo i dati grezzi su cui si basa Facebook, i risultati finali, che portano entrate all’azienda, sono intuizioni pubblicitarie intimamente basate sugli utenti, confezionate e ampliate dal machine learning dell’azienda.
Il documento non specifica quali informazioni dai dossier utente di Facebook sono incluse o escluse dal motore di previsione, ma fa riferimento alla posizione, a informazioni sul dispositivo, a dettagli della rete Wi-Fi, all’utilizzo di video, ad affinità e dettagli di amicizia; tutti questi dati possono poi essere inseriti in FBLearner Flow, che li utilizzerà essenzialmente per eseguire una simulazione al computer di un aspetto della vita di un utente, con dei risultati venduti a un cliente.
Graziella Giangiulio
