{"id":230884,"date":"2026-03-22T08:56:17","date_gmt":"2026-03-22T08:56:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.townews.it\/?p=230884"},"modified":"2026-03-22T08:56:19","modified_gmt":"2026-03-22T08:56:19","slug":"il-voto-prima-del-voto-chi-decide-davvero-cosa-vediamo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.townews.it\/?p=230884","title":{"rendered":"IL VOTO PRIMA DEL VOTO…CHI DECIDE DAVVERO COSA VEDIAMO"},"content":{"rendered":"\n

…che vinca il S\u00cc e che diversamente rimanga tutto come prima, oggi si vota in Italia<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cogliendo uno di quei giorni nei quali la democrazia affida nuovamente al verdetto delle urne la propria capacit\u00e0 di autorinnovarsi, diventa quasi necessit\u00e0, il volgere lo sguardo al luogo, spesso invisibile, in cui il voto, ben prima di essere espresso, prende forma e si prepara. Un luogo che non coincide pi\u00f9 soltanto con il dibattito pubblico nella sua dimensione tradizionale. \u00c8 piuttosto architettura informativa che precede la decisione con la sequenza dei contenuti che un individuo intercetta, con l\u2019ordine con cui essi si dispongono lungo la sua traiettoria cognitiva, con la frequenza con cui una medesima narrativa ritorna fino ad acquisire familiarit\u00e0 e poi il moltiplicarsi di volti, voci e profili che ne suggeriscono una apparente conferma collettiva. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale applicata agli ambienti sociali non \u00e8 stata limitata anche in tal ambiti e quindi introdotta in sofisticati strumenti di propaganda che restituisce una vera e propria ingegneria della persuasione, capace di modellare l\u2019attenzione e di orientare, con precisione crescente, le condizioni stesse entro cui le decisioni individuali maturano. La letteratura scientifica pi\u00f9 recente invita con decisione ad abbandonare una rappresentazione ormai insufficiente delle moderne information operations<\/em>,<\/strong> che per lungo tempo sono state interpretate come una sequenza lineare composta da un committente, un messaggio e un pubblico destinatario, una rappresentazione ormai adeguata a un\u2019epoca di comunicazione prevalentemente unidirezionale che non coglie pi\u00f9 la complessit\u00e0 dei sistemi informativi contemporanei. Le operazioni di influenza odierne assumono, piuttosto, la forma di sistemi dinamici multilivello, nei quali decisione strategica, produzione contenutistica e distribuzione algoritmica si intrecciano in modo continuo, generando traiettorie evolutive difficilmente riconducibili a una causalit\u00e0 semplice.  Un perimetro che pu\u00f2 essere definito come mandato strategico<\/strong>, uno spazio decisionale nel quale vengono stabiliti gli obiettivi politici o reputazionali e le finestre temporali, le metriche di successo e le popolazioni prese come bersaglio. Uno stadio in cui l\u2019azione comunicativa, pur non essendo ancora visibile, \u00e8 gi\u00e0 profondamente strutturata perch\u00e9 si disegnano le coordinate narrative, si identificano i punti di maggiore vulnerabilit\u00e0 percettiva e si costruiscono le linee guida entro cui dovranno muoversi gli attori operativi. <\/p>\n\n\n\n

Quindi si accede in un secondo livello, quello agentico-operativo<\/strong>, nel quale prende forma una vera e propria costellazione di soggetti comunicativi, nella quale  convivono account umani, sistemi automatizzati di prima generazione e agenti generativi di nuova concezione, capaci di produrre, replicare, adattare e sincronizzare contenuti con una rapidit\u00e0 che supera di gran lunga le capacit\u00e0 della comunicazione tradizionale. La funzione principale di questo livello \u00e8  la diffusione, ma, soprattutto, l\u2019adattamento continuo, laddove ogni contenuto viene osservato, valutato e modificato in funzione delle reazioni ricevute, secondo logiche iterative che richiamano i modelli di apprendimento distribuito. Un ulteriore livello \u00e8 quello algoritmico-distributivo<\/strong>, l\u2019ultimo, potremmo definirlo, l\u2019ecosistema in cui si realizza la trasformazione pi\u00f9 profonda, perch\u00e9 il contenuto che viene pubblicato, \u00e8 sottoposto a meccanismi di selezione automatica che ne determinano la visibilit\u00e0, la persistenza e la probabilit\u00e0 di incontrare nuovi destinatari. I sistemi di ranking delle piattaforme agiscono come operatori matematici di ordinamento dell\u2019attenzione collettiva<\/em>, premiando alcuni segnali e attenuandone altri sulla base di parametri misurabili quali interazione, velocit\u00e0 di propagazione e intensit\u00e0 dell\u2019engagement. \u00c8 precisamente il momento in cui  la propaganda muta dall\u2019essere una pratica puramente comunicativa per  trasformarsi in un problema formalizzabile, dove la diffusione di una narrativa pu\u00f2 essere descritta attraverso modelli probabilistici, dinamiche di rete e funzioni di ottimizzazione. Quindi il momento in cui la comunicazione politica attraversa quella soglia epistemologica per diventare, a tutti gli effetti, quella matematica applicata ai comportamenti collettivi, confutata, con chiarezza, nei pi\u00f9 recenti modelli sperimentali descritti nella letteratura su sistemi multi-agente e dinamiche di propagazione algoritmica. Tra questi, cito il paper<\/em> che ne riporta con grande lucidit\u00e0 e autorevolezza,  di Orlando, Ye, Ferrara, Luceri e coautori (https:\/\/arxiv.org\/html\/2510.25003v1<\/strong><\/a>), che diventa rilevante perch\u00e9 simula un ambiente sociale tipo X\/Twitter con 50 agenti<\/strong>, di cui 10 operatori di influenza<\/strong> e 40 utenti organici<\/strong>, e distingue tre regimi operativi, laddove nel primo gli agenti condividono soltanto l\u2019obiettivo, nel secondo sanno chi sono i compagni di squadra e nel terzo partecipano a sessioni periodiche di deliberazione, raccolta segnali, valutazione delle performance e consolidamento strategico attraverso un orchestratore. Il risultato pi\u00f9 importante \u00e8 che gi\u00e0 la sola consapevolezza reciproca<\/strong> produce reti pi\u00f9 dense, maggiore reciprocit\u00e0, narrativa pi\u00f9 omogenea, amplificazione pi\u00f9 sincronizzata e adozione pi\u00f9 rapida dell\u2019hashtag di campagna. Quindi non serve pi\u00f9 un centro di comando rigido per ottenere l\u2019effetto di coordinamento ma basta fornire agli agenti informazione minima sulla coalizione e lasciare che apprendano dai segnali di engagement. <\/p>\n\n\n\n

Ne emerge un primo meccanismo tecnico fondamentale, che potremmo chiamare social learning algoritmico<\/strong> con l\u2019agente che non obbedisce a un copione fisso, come facevano i bot tradizionali, perch\u00e9 osserva, di contro,  quali messaggi del gruppo performano meglio, registra like, repost, commenti, posizionamento nel feed, e aggiorna la propria politica d\u2019azione.  E\u2019 una dinamica che si manifesta in strategie convergenti con gli agenti che imparano ad amplificare i contenuti ad alte prestazioni, mantengono messaggi coerenti, si addestrano per ingaggiare pubblici recettivi, cross-promuoversi e, quindi, utilizzare marcatori linguistici condivisi. Una vera e propria forma di coordinamento emergente in cui il contenuto migliore non \u00e8 il pi\u00f9 vero, ma quello che ottiene il rendimento comportamentale pi\u00f9 alto. Per capirne il reale meccanismo, \u00e8 necessario fornire una visione matematizzata, perch\u00e9 il  passaggio cruciale \u00e8 che la propaganda AI-enabled sui social non si spiega bene con il solo concetto di fake news<\/em> ma va descritta come un problema di ottimizzazione iterativa sotto feedback<\/strong>. Ogni agente massimizza una funzione obiettivo implicita, che pu\u00f2 essere letta come combinazione di visibilit\u00e0, engagement, adozione di un frame e contagio di rete. L\u2019agente aggiorna la propria strategia in base a una regola di rinforzo, esplicita o implicita, scegliendo nel passo successivo il contenuto che massimizza l\u2019attesa di utilit\u00e0 sotto i vincoli della piattaforma. Questa \u00e8 la ragione per cui la disinformazione contemporanea appare adattiva e quindi,  non solo falsa, ma continuamente ricalibrata. Una adattivit\u00e0 coerente con l\u2019idea di apprendimento distribuito nel regime di Teammate Awareness<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

Cercando di non banalizzare la sofisticazione dei meccanismi, un esempio che aiuti nella comprensione \u00e8 una situazione quotidiana, apparentemente semplice, ma strutturalmente analoga a ci\u00f2 che avviene nei sistemi multi-agente digitali. Si consideri un gruppo di persone che, senza un coordinatore centrale esplicito, decide di sostenere una determinata iniziativa pubblica. All\u2019inizio ciascun partecipante agisce in modo autonomo, ossia pubblica un messaggio, propone un\u2019immagine, utilizza una parola chiave. Tuttavia, nel momento in cui ogni individuo inizia a percepire l\u2019esistenza degli altri membri del gruppo, anche soltanto attraverso segnali minimi come la presenza degli stessi hashtag o la ripetizione di alcune formule linguistiche, si attiva un meccanismo di riconoscimento reciproco che non \u00e8 ancora un coordinamento diretto, ma \u00e8 gi\u00e0 una forma di consapevolezza condivisa. <\/p>\n\n\n\n

A questo punto accade qualcosa di decisivo, perch\u00e9 ogni partecipante osserva quali messaggi ricevono maggiore attenzione, quali formulazioni vengono replicate, quali immagini generano reazioni pi\u00f9 intense. Progressivamente e senza bisogno di istruzioni formali, il gruppo converge verso uno stile comunicativo comune, quindi le parole diventano simili, i tempi di pubblicazione si sincronizzano, i contenuti pi\u00f9 efficaci vengono rilanciati pi\u00f9 frequentemente e il comportamento collettivo assume una forma coerente non perch\u00e9 qualcuno lo abbia imposto, ma perch\u00e9 ogni individuo ha adattato la propria azione osservando quella degli altri. Questo \u00e8, nella sua forma pi\u00f9 intuitiva, ci\u00f2 che nei modelli computazionali viene definito Teammate Awareness<\/em>, ossia la consapevolezza dell\u2019esistenza e del comportamento dei membri della propria coalizione produce una dinamica di apprendimento distribuito. Ogni agente non apprende soltanto dal proprio risultato, ma anche dai risultati osservati negli altri. Un sistema nel suo complesso diventa pi\u00f9 efficiente non attraverso centralizzazione, ma attraverso reciproca osservazione. <\/p>\n\n\n\n

Un altro meccanismo tecnico degno di nota \u00e8 il feedback loop tra ranking e comportamento utente<\/strong>. Un gran lavoro scientifico \u00e8 quello degli autori Germano, G\u00f3mez e Sobbrio (https:\/\/bw.bse.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/1501.pdf<\/strong><\/a>) del 2025 che formalizza la piattaforma come un ambiente in cui gli individui cercano informazione su uno stato ignoto del mondo e scelgono tra contenuti che forniscono segnali imperfetti su quello stato. Utenti e contenuti ricevono rispettivamente segnali, entrambi modellati come variabili casuali gaussiane. Ovviamente il ranking non \u00e8 neutrale, perch\u00e9 assegna visibilit\u00e0 in base a segnali di popolarit\u00e0 derivati dai comportamenti precedenti di click, like, share e highlighting. In questa struttura, il feed agisce come un operatore di aggiornamento delle probabilit\u00e0 di esposizione e quindi, pi\u00f9 un contenuto viene premiato dal pubblico iniziale, pi\u00f9 sale nel ranking, quindi viene incontrato da utenti successivi e accumula ulteriori segnali di popolarit\u00e0 attraverso un sistema che produce una dinamica cumulativa di preferential attachment cognitivo<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Il punto teorico pi\u00f9 forte del modello \u00e8 che la disinformazione pu\u00f2 prevalere anche senza superiorit\u00e0 intrinseca di contenuto<\/strong>, semplicemente perch\u00e9 il ranking engagement-based crea un effetto di sostituzione progressiva della qualit\u00e0 epistemica con la popolarit\u00e0 osservata e, per questo,  definito esplicitamente crowding-out of the truth<\/strong>. Quando il peso dei segnali sociali nella funzione di ranking aumenta, cresce l\u2019engagement totale, ma crescono insieme misinformation e polarizzazione  e quando il ranking viene personalizzato, la polarizzazione aumenta ulteriormente. E\u2019 una tecnica di influenza che consiste progettare il contenuto affinch\u00e9 generi le giuste reazioni iniziali in una minoranza molto attiva, lasciando poi all\u2019algoritmo il compito di trasformare quella microtrazione in evidenza sociale diffusa. In termini operativi, ci\u00f2 spiega perch\u00e9 i committenti di campagne politiche cercano esecutori capaci di presidiare tre funzioni insieme. <\/p>\n\n\n\n

In primis, la produzione differenziale del contenuto<\/strong>, cio\u00e8 la creazione di molte varianti semantiche della stessa narrativa, cos\u00ec da massimizzare la copertura di target e ridurre la rilevabilit\u00e0 automatica. Poi vi \u00e8 la sincronizzazione temporale<\/strong>, per concentrare nelle finestre di massima attenzione i segnali di popolarit\u00e0 che il ranking legger\u00e0 come rilevanza autentica. Infine la colonizzazione dei marker linguistici<\/strong>, ossia hashtag, frame lessicali, formule ricorrenti, micro-slogan e immagini sintetiche che permettono al messaggio di diventare tracciabile, imitabile e aggregabile ed in tal senso numerosi gli studi sugli LLM agents che dimostrano precisamente che gli agenti convergono spontaneamente verso linguaggio condiviso, cross-promotion e amplificazione dei messaggi ad alte prestazioni.<\/p>\n\n\n\n

Un ulteriore strato matematico riguarda la diffusione nella rete<\/strong> con l\u2019utile lavoro di Ma, Zhang e Xie (https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S0096300324007161<\/strong><\/a>), che costruisce un modello multi-informazione su rete eterogenea introducendo due elementi essenziali. Il primo \u00e8 la funzione di Fermi<\/strong>per l\u2019aggiornamento strategico, cio\u00e8 una regola probabilistica secondo cui l\u2019utente adotta la strategia informativa di un vicino con probabilit\u00e0 crescente al crescere del vantaggio percepito. Il secondo \u00e8 l\u2019uso della next-generation matrix<\/strong> per calcolare la soglia di propagazione e di funzioni di Lyapunov*<\/em> con ritardo temporale per studiare la stabilit\u00e0 globale del sistema. Tradotto in termini pi\u00f9 accessibili, la diffusione non dipende soltanto dal numero di utenti esposti, ma dalla struttura del vantaggio sociale percepito, dal ritardo con cui intervengono le smentite e dalla presenza di rinforzi sociali positivi o negativi. Se la narrativa falsa offre identit\u00e0, appartenenza, allarme o conferma di pregiudizi, il suo payoff soggettivo pu\u00f2 restare alto anche quando il suo contenuto fattuale \u00e8 debole. Questo spiega un fenomeno che spesso viene sottovalutato nel dibattito pubblico. La disinformazione politica agisce convincendo<\/strong>, ma soprattutto stabilizzando<\/strong>. Quindi stabilizza gruppi, rinforza credenze preesistenti, riduce il costo cognitivo della scelta, abbassa la soglia d\u2019incertezza e fornisce scorciatoie emotive. <\/p>\n\n\n\n

Lo si pu\u00f2 studiare nei modelli di diffusione competitiva, laddove non \u00e8 soltanto quale informazione sia pi\u00f9 vera, ma quale informazione raggiunga pi\u00f9 velocemente una massa critica oltre la quale il sistema entra in regime di auto-rinforzo. Per questo gli autori del paper sugli LLM agents misurano non solo l\u2019adozione dell\u2019hashtag, ma anche il tempo tra prima interazione e prima adozione<\/strong>, il numero di esposizioni prima dell\u2019adozione e la struttura delle cascade trees<\/strong> in termini di size, depth e breadth. All\u2019aumentare della coordinazione, le cascate diventano pi\u00f9 grandi, pi\u00f9 profonde e pi\u00f9 ampie. \u00c8 il linguaggio grafico di una persuasione che non avanza per confutazione, ma per architettura di diffusione. I deepfake, in questo disegno, sono uno strumento importante ma non esaustivo. Il loro ruolo pi\u00f9 efficace non \u00e8 sempre quello di ingannare perfettamente. Spesso basta che introducano ambiguit\u00e0 plausibile<\/strong>, cio\u00e8 un contenuto sufficientemente credibile da attivare il primo ciclo di condivisione. Una volta ottenuto l\u2019innesco, saranno poi i meccanismi di ranking, homophily e reinforcement a compiere il resto. In termini tecnici, il deepfake agisce come trigger ad alta salienza<\/strong>, mentre la piattaforma ne gestisce la moltiplicazione stocastica. Per questo la lotta alla disinformazione non pu\u00f2 limitarsi al fact-checking del singolo contenuto. Deve modellare l\u2019intera dinamica con cui i contenuti entrano nel feed, vengono letti come prova sociale e diventano cascata. <\/p>\n\n\n\n

Questa conclusione \u00e8 coerente sia con la simulazione degli agenti coordinati sia con il modello di ranking engagement-based.  Ne deriva una tassonomia pi\u00f9 precisa dei ruoli con i committenti<\/strong> che definiscono il vettore strategico, cio\u00e8 obiettivi, finestre temporali, segmenti bersaglio e linee narrative, gli esecutori<\/strong> reali o sintetici che implementano la produzione, la variazione e la sincronizzazione dei segnali. Le piattaforme<\/strong>, anche quando non sono parte intenzionale dell\u2019operazione, svolgono il ruolo di moltiplicatori strutturali perch\u00e9 i loro algoritmi ordinano l\u2019attenzione. In presenza di AI generativa, questa catena si comprime. Un unico sistema multiagente pu\u00f2 produrre testo, adattare tono e lessico, scegliere i contenuti da rilanciare, imitare i segnali di successo del gruppo e coordinare tempi e marcatori linguistici. La propaganda, in altre parole, tende a trasformarsi da impresa labor-intensive a sistema computazionale semi-autonomo.  Nel giorno in cui si vota, dunque, la questione democratica non riguarda soltanto la libert\u00e0 di opinione ma la qualit\u00e0 matematica dell\u2019ambiente che precede l\u2019opinione. Laddove i sistemi di ranking sono progettati per ottimizzare l\u2019engagement, con la rete che tende a premiare la convergenza emotiva e gli agenti generativi apprendono attraverso meccanismi di imitazione e rinforzo, il rischio non si esaurisce nella semplice circolazione del falso. <\/p>\n\n\n\n

La criticit\u00e0 pi\u00f9 profonda \u00e8 che la sfera pubblica venga gradualmente riconfigurata, quasi impercettibilmente, secondo logiche che rendono statisticamente pi\u00f9 probabile la visibilit\u00e0 dei contenuti capaci di mobilitare, identificare e dividere. In tale contesto, non \u00e8 soltanto la qualit\u00e0 dell\u2019informazione a essere messa alla prova, ma la stessa architettura della visibilit\u00e0 collettiva, che finisce per privilegiare ci\u00f2 che suscita adesione immediata rispetto a ci\u00f2 che richiede ponderazione. In un ambiente informativo strutturato secondo queste dinamiche, la disinformazione politica non si presenta pi\u00f9 come un incidente marginale della comunicazione o come un\u2019anomalia episodica del discorso pubblico ma assume i tratti di una tecnologia sistemica di governo dell\u2019attenzione, capace di orientare, ci\u00f2 che viene visto, ricordato e riconosciuto come rilevante nel tempo piuttosto di ci\u00f2 che viene pensato.<\/p>\n\n\n\n

Valeria Lazzaroli<\/strong><\/a> – Presidente Ente Nazionale per l’Intelligenza Artificiale<\/p>\n\n\n\n

\/linkedin.com\/company\/enia-fondazione-ente-nazionale-per-intelligen<\/a><\/p>\n\n\n\n

Presidente ENIA FONDAZIONE ENTE NAZIONALE per l’INTELLIGENZA ARTIFICIALE\u00ae<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

 *Le funzioni di Lyapunov<\/strong> nascono nello studio dei sistemi dinamici come uno strumento per capire se un fenomeno, una volta avviato, tender\u00e0 spontaneamente a stabilizzarsi oppure continuer\u00e0 a crescere, oscillare o trasformarsi nel tempo. Introdotte dal matematico Aleksandr Lyapunov alla fine dell\u2019Ottocento, rappresentano ancora oggi uno dei riferimenti fondamentali per comprendere la stabilit\u00e0 nei sistemi complessi, dalle reti elettriche ai modelli epidemiologici, fino alle moderne simulazioni sociali e informative. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Per comprenderne il senso in modo intuitivo, si pu\u00f2 immaginare una piccola sfera posta su una superficie. Se la superficie \u00e8 concava, come l\u2019interno di una ciotola, la sfera tender\u00e0 naturalmente a fermarsi nel punto pi\u00f9 basso e quindi il sistema \u00e8 stabile. Se invece la superficie \u00e8 convessa, come la cima di una collina, la sfera tender\u00e0 a rotolare via con il sistema che diventa instabile. La funzione di Lyapunov \u00e8 uno strumento concettuale che permette di stabilire quale delle due situazioni si verificher\u00e0, osservando come l\u2019energia del sistema cambier\u00e0 nel tempo. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Trasportando questa idea nel contesto delle dinamiche informative, una funzione di Lyapunov aiuta a comprendere se una narrativa, una credenza o una rappresentazione collettiva tender\u00e0 a consolidarsi oppure a dissolversi. Quando una narrativa trova condizioni favorevoli, ad esempio ripetizione frequente, coerenza interna e rinforzo sociale, il sistema informativo potr\u00e0 entrare in una configurazione stabile, nella quale quella narrativa diventa familiare e persistente. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Quando invece le condizioni di rinforzo sono deboli o contrastate da segnali alternativi tempestivi, la narrativa tender\u00e0 a perdere energia e a scomparire. Un elemento particolarmente significativo nelle dinamiche contemporanee riguarda i ritardi temporali<\/strong>, ossia il tempo che intercorre tra la diffusione di un contenuto e la reazione che esso suscita. Nei sistemi sociali digitali, questi ritardi possono rappresentare il tempo necessario perch\u00e9 una notizia venga verificata, smentita o contestualizzata. Le funzioni di Lyapunov consentono di studiare proprio questi effetti perch\u00e8 mostrano come, anche piccoli ritardi nella risposta possano contribuire a stabilizzare una narrativa, rendendola pi\u00f9 resistente nel tempo<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

…che vinca il S\u00cc e che diversamente rimanga tutto come prima, oggi si vota in Italia Cogliendo uno di quei giorni nei quali la democrazia affida nuovamente al verdetto delle urne la propria capacit\u00e0 di autorinnovarsi, diventa quasi necessit\u00e0, il volgere lo sguardo al luogo, spesso invisibile, in cui il voto, ben prima di essere […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":230887,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"iawp_total_views":11,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[231,232,228,230,229],"class_list":["post-230884","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized","tag-enia","tag-funzioni-di-lyapunov","tag-intelligenza-artificiale","tag-preferential-attachment-cognitivo","tag-social-learning-algoritmico"],"yoast_head":"\nIL VOTO PRIMA DEL VOTO...CHI DECIDE DAVVERO COSA VEDIAMO<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, 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