Un modello matematico spiega perché siamo attratti dal clickbait

Un modello matematico ha rivelato il motivo per cui siamo attratti dal clickbait: la sorpresa, o la novità, è il motore della nostra attenzione. Questo fenomeno, che oggi sembra essere parte integrante del web, ha radici in una teoria sviluppata negli anni quaranta da un matematico, Claude Shannon, che ha rivoluzionato il modo in cui comunichiamo. Il clickbait funziona perché promette informazioni senza fornirle, spesso in modo deliberatamente inesatto. Un titolo come “Trump vince le elezioni” comunica quanto basta, mentre un titolo come “Non crederai chi ha vinto le elezioni” è un invito a cliccare senza dare nulla in cambio. Questo meccanismo, puramente matematico, ha trovato applicazione in un contesto moderno, dove la comunicazione è diventata una competizione per l’attenzione.

La teoria dell’informazione di Shannon

Shannon, un matematico che lavorava al Bell Labs, si occupava di come comunicare in modo efficace anche in presenza di segnali disturbati. Il suo lavoro, pubblicato nel 1948, ha dato origine alla teoria dell’informazione, un campo che ha trasformato la tecnologia moderna. Secondo Shannon, l’informazione non dipende dal significato di un messaggio, ma dalla sua sorpresa. In altre parole, quanto più un messaggio è imprevedibile, tanto più informazione trasmette. Questo concetto è espresso in una formula matematica, detta entropia di Shannon, che calcola la quantità di informazione in base alla probabilità di un evento.

Un esempio concreto: il clickbait e la teoria

Un esempio semplice è il lancio di una moneta. Se la moneta è equa, la probabilità di testa o croce è del 50%. Ogni lancio trasmette un bit di informazione. Ma se la moneta è truccata e sempre cade testa, non trasmette alcuna informazione. Questo principio si applica anche al clickbait: un titolo che promette un’informazione senza darla, come “Non crederai chi ha vinto le elezioni”, è un messaggio sorprendente, ma non informativo. Al contrario, un titolo come “Trump vince le elezioni” è chiaro e trasmette un bit di informazione, ma non è così efficace nel catturare l’attenzione. La teoria di Shannon spiega perché alcuni titoli sono più efficaci di altri, ma non spiega il valore semantico che i lettori attribuiscono a un messaggio.

Un caso storico che illustra questa differenza è l’errore del Chicago Daily Tribune nel 1948. Il giornale, basandosi su sondaggi, pubblicò un titolo che prevedeva la vittoria di Dewey su Truman, ma in realtà Truman vinse. Il titolo, “Dewey Defeats Truman”, era un messaggio sorprendente, ma non corretto. Shannon avrebbe approvato l’efficacia del titolo, ma non la sua veridicità. Questo episodio ha mostrato come la teoria dell’informazione non tenga conto del significato semantico, ma solo della sorpresa. Oggi, il clickbait sfrutta questa distanza tra teoria e pratica, usando la sorpresa per attirare clic, senza preoccuparsi della veridicità.

Il clickbait e il mercato dell’attenzione

Con l’ascesa di Google e dei siti web a pagamento, il mercato dell’attenzione è diventato un’industria. I publisher devono attirare il maggior numero di visitatori per massimizzare i ricavi pubblicitari. Per farlo, hanno sfruttato la teoria di Shannon, ma in modo inverso: non cercano di comunicare il massimo di informazione, ma di attirare l’attenzione con titoli che promettono qualcosa senza darla. Questo modello ha reso il clickbait una pratica comune, ma ha anche portato a un sovraccarico di informazioni. Shannon, pur essendo un pioniere della comunicazione, non ha mai pensato a come la sua teoria potesse essere usata per manipolare l’attenzione. Oggi, il clickbait è un esempio di come la teoria matematica possa essere sfruttata in modi non previsti.

Nonostante questo, la teoria di Shannon rimane fondamentale per la tecnologia moderna. La sua entropia ha permesso di sviluppare la compressione dei dati, la trasmissione di video in streaming e persino le missioni spaziali. Tuttavia, non è in grado di risolvere il problema dell’informazione sovrabbondante. Il clickbait è un sintomo di questa sovrabbondanza, e la teoria di Shannon, pur essendo un’arma potente, non è sufficiente a combatterla. La sua applicazione al mondo moderno ha mostrato come la matematica possa spiegare fenomeni complessi, ma non sempre risolverli.