Spiano i tweet per scoprire chi non si vaccina

 

Un «Grande fratello» anche nei social. Dal post di un utente, sarebbe possibile identificare il suo atteggiamento nei confronti dei vaccini e questo grazie a un algoritmo messo a punto da ricercatori dell’uni - versità di Warwick, a Coventry, nel Regno Unito. Il modello di intelligenza artificiale è stato presentato due giorni alla conferenza annuale del ramo nordamericano dell’Association for computational linguistics (Acl), la società scientifica e professionale internazionale delle persone che lavorano su problemi che coinvolgono il linguaggio naturale e la computazione. Finanziata da Uk Research and innovation, la ricerca è stata condotta dal professor Yu l a n He del dipartimento di informatica dell’università inglese che, assieme ai collaboratori, ha prodotto l’algoritmo Vaccine attitude detection (VADet). Dai commenti su Twitter, riferiti a paura per gli aghi o scarsa fiducia nelle istituzioni sanitarie, o ipotesi di complotto in corso, il modello può riconoscere che la persona che lo ha scritto probabilmente è contraria alle vaccinazioni. Gli studiosi hanno condotto le loro analisi su 1,9 milioni di tweet in inglese, pubblicati da febbraio ad aprile 2021, partendo dal dibattito sui vaccini anti Covid-19 per poi soffermarsi sulle preoccupazioni, i timori che erano stati espressi in post correlati. Hanno poi organizzato i tweet in gruppi di aspetti simili, che dimostrano anche visivamente come posizioni pro vaccinazione, contrarie o neutrali, possono essere collegate a commenti espressi in un post sui social media. La peculiarità principale di VADet è un modello linguistico su larga scala, in grado di rilevare automaticamente gli argomenti associati alla vaccinazione trattati sui social, etichettandoli a seconda dell’at - teggiamento espresso. Il professor He ha così commentato l’algoritmo: «La pandemia di Covid intensifica l’uso dei social media. Le persone esprimono il loro atteggiamento nei confronti delle questioni relative alla salute pubblica, comprese le vaccinazioni. Abbiamo dimostrato che è possibile monitorare il traffico sui social media, rilevare atteggiamenti sui vaccini e segmentare i tweet in gruppi che discutono di aspetti simili. Tale monitoraggio in tempo reale degli atteggiamenti pubblici potrebbe aiutare le organizzazioni sanitarie e le agenzie governative ad affrontare l’esitazione sui vaccini e combattere la disinformazione sui vaccini in modo tempestivo». Ad aprile, uno studio dell’Università dell’Illinois aveva esaminato i temi e gli argomenti chiave di quasi tre milioni di tweet relativi al vaccino Covid-19, pubblicati nei primi quattro mesi della pandemia, individuando la politica di vaccinazione come il più twittato, in particolare se i vaccini dovevano essere obbligatori o facoltativi (13,94%), seguiti dall’esi - tazione del vaccino (12,63%) e dai sintomi ed effetti post-vaccinazione (10,44%). Ci mancava solo l’algoritmo, per spiare, inquadrare e catalogare gli utenti dei social in base a come la pensano circa il vaccino anti C ov id .