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TERZA PARTE 4 - Coggle Diagram
TERZA PARTE 4
La registrazione dei dati
■ Le pagine di iscrizione sono gateway obbligatori per partecipare a una rete di social media.
■ Le pagine di iscrizione sono anche spazi molto semplici da riempire, progettati per facilitare l’ingresso degli utenti nella piattaforma.
■ La loro semplicità e familiarità porta gli utenti a compilarle frettolosamente senza riflettere (Jensen & Potts, 2004). Tuttavia è in questi momenti - quando accettiamo acriticamente i sistemi di categorizzazione attraverso i quali ci viene chiesto di identificarci - che siamo più suscettibili alle conseguenze delle scelte di progettazione della piattaforma, come l'accettazione del binario di genere (maschio vs femmina) come normale e neutro.
■ In altri termini, i campi di genere binari obbligatori reificano uno schema di categorizzazione di genere che cancella tutti coloro che non si adattano al binario
■ Si tratta dunque di una infrastruttura sociotecnica che esclude alcune identità, reificando il binario di genere come unica opzione praticabile.
Piattaforme e marketing on line
■ Grazie alla raccolta automatica dei dati (datafication) le piattaforme costituiscono oggi uno spazio privilegiato per gli inserzionisti.
■ I cookie che tengono traccia delle nostre attività (come le abitudini di navigazione, i clic, ecc.) aumentano l'ampiezza e l'accessibilità dei dati comportamentali dei consumatori per gli operatori di marketing.
■ Tra le categorie demografiche centrali per il marketing (e per le sue strategie di targeting) il binarismo di genere continua ad essere valutato come uno dei principali dispositivi di segmentazione del pubblico per gli inserzionisti
■ I significati attribuiti alla categoria di genere sono filtrati da logiche di consumo, influenzando anche il modo di percepire noi stessi e gli altri.
■ Negli ultimi anni, sotto la spinta dei movimenti LGBTQ, alcune piattaforme hanno implementato dei cambiamenti nelle pagine di iscrizione:
✓ Nel 2014 Facebook ha aggiunto 56 opzioni di genere, uno sforzo importante contro le pratiche di programmazione transfobica.
✓ Sono seguite presto le modifiche di Google+ e Pinterest, che hanno introdotto campi di testo aperti per consentire agli utenti di inserire qualsiasi etichetta desiderassero.
▪ Tuttavia, come mostrano alcune ricerche (Bivens 2015), spesso queste modifiche riguardano solo alcune parti della piattaforma, tra cui le pagine del profilo e il feed di notizie. Il binario di genere viene mantenuto all'interno di spazi meno visibili (come il database, dove i generi non binari "personalizzati" vengono riportati a un sistema binario, ad esempio basato sul pronome selezionato)
▪ La modifica della pagina di iscrizione per accogliere una costituzione non binaria della categoria è minata dal desiderio di non "rompere il sistema" per inserzionisti e operatori di marketing. Il mantenimento delle relazioni con questi attori richiede un grado di stabilità all'interno del sistema per garantire che le molte relazioni programmate
Metodo di ricerca
■ La ricerca analizza la materializzazione del genere come categoria programmata all'interno delle 10 piattaforme di social media più popolari [Google+, Facebook, YouTube, Yahoo, Twitter, LinkedIn, Blogspot, VK, Instagram e Pinterest]
■ Il metodo di ricerca adottato è prevalentemente etnografico: esso prevede descrizioni dense dei contesti di ricerca (le piattaforme) a partire da due punti di vista: quello dell’utente che registra un nuovo account e quello di un nuovo inserzionista che crea un annuncio
■ Sono stati dunque esplorati: i campi di registrazione, Termini di servizio e Informativa sulla privacy, i campi dei dati demografici e le pagine della guida che descrivono come è possibile targetizzare gli annunci, ...
Sulla base di elaborazioni algoritmiche dei dati socio-anagrafici e delle nostre attività on line, le categorie (come quella di genere) vengono modulate e ricalibrate al fine di produrre suggerimenti pubblicitari redditizi per gli inserzionisti. Questo ciclo di feedback ha l'effetto di condizionarci costantemente attraverso le raccomandazioni fornite mentre navighiamo e interagiamo online, spesso spingendoci impercettibilmente verso la conformità (Cheney-Lippold, 2011 in Bivens, Haimson 2016, p. 2)
■ Tuttavia, le categorie di genere imposte dagli algoritmi sono più flessibili e fluide delle categorie di genere imposte a livello istituzionale. Si può passare da un genere all’altro in base ai contenuti (come le abitudini di navigazione) che l’algoritmo ha classificato. Inoltre, le categorie di genere imposte dagli algoritmi non hanno alcun fondamento nel sesso biologico, e quindi possono allinearsi più facilmente con le visioni non essenzialiste del genere (Butler, 1999).
■ Questi ampi spazi di possibilità restano spesso limitati dalle esigenze di profitto degli inserzionisti e dunque dalla logica di mercato.