Titolo: L’algoritmo della visibilità: come i social gestiscono i contenuti LGBTQ+
L’avvento delle piattaforme digitali ha rappresentato una rivoluzione senza precedenti per la comunità LGBTQ+, offrendo spazi d’aggregazione, supporto reciproco e informazione del tutto indipendenti dai canali d'informazione tradizionali. Tuttavia, l'architettura dei social network moderni e la loro dipendenza da algoritmi di intelligenza artificiale per la moderazione hanno creato un paradosso: mentre i brand celebrano la visibilità durante le campagne estive, la quotidianità dei creatori di contenuti queer deve costantemente fare i conti con limitazioni invisibili, demonetizzazioni e censure automatizzate.
Il nodo centrale della questione riguarda il fenomeno del cosiddetto shadowbanning — la penalizzazione nascosta della copertura di un profilo senza alcuna notifica formale di violazione delle linee guida — e le politiche di filtro pubblicitario dei giganti tech. Uno dei primi studi strutturati sul tema è stato condotto nel 2019 dall'organizzazione Algorithm Watch, che ha monitorato l'algoritmo di raccomandazione di Instagram. I dati hanno evidenziato come l'algoritmo tendesse a sopprimere la visibilità dei post contenenti parole chiave legate all'identità di genere o al mondo queer, o immagini di effusione tra persone dello stesso sesso, classificandoli erroneamente come "contenuti espliciti o per adulti" con una frequenza significativamente superiore rispetto a contenuti eteronesessuali equivalenti.
Un quadro ancora più dettagliato è emerso dalle indagini su YouTube e sul suo sistema di monetizzazione automatizzato. Nel 2019, una cordata di creatori di contenuti LGBTQ+ guidata dal canale Chase Ross ha intentato una causa legale contro la piattaforma di Google, fornendo report dettagliati in cui si dimostrava che l'inserimento nel titolo di parole come "gay", "lesbica", "transgender" o "LGBTQ" portava all'automatica demonetizzazione del video (il cosiddetto "yellow dollar sign") o al suo inserimento nella Restricted Mode (la modalità con restrizioni per minori). Secondo un'analisi condotta dalla testata Nerd City su un campione di oltre 15.000 video, l'uso di termini neutri come "gay" o "lesbica" riduceva la probabilità di monetizzazione del video di una quota compresa tra il 40% e l'80% rispetto a titoli con parole neutre, spingendo gli utenti a ricorrere a strategie di elusione del linguaggio, come sostituire la parola "lesbica" con il termine "le$biana" o "le$bian".
Negli ultimi anni, il dibattito si è spostato su TikTok, l'applicazione diventata punto di riferimento per le generazioni più giovani. Nel 2020, un'inchiesta giornalistica di The Intercept basata su documenti interni trafugati ha rivelato che i moderatori di TikTok avevano ricevuto direttive esplicite per sopprimere la visibilità nei feed "Per Te" di utenti considerati "poco attraenti", "poveri" o appartenenti a minoranze visibili, inclusi creator con espressioni di genere non conformi, al fine di mantenere un'estetica omogenea e "patinata" sulla piattaforma. Inoltre, l'organizzazione GLAAD (Gay & Lesbian Alliance Against Defamation), nel suo Social Media Safety Index (SMSI) — il report annuale che valuta la sicurezza e l'inclusività delle cinque principali piattaforme social (Facebook, Instagram, YouTube, TikTok e X) —, attribuisce costantemente ai colossi tech punteggi insufficienti per quanto riguarda la tutela degli utenti trans e non binari dal fenomeno dell'hatespeech e dal misgendering sistematico, rilevando come la moderazione automatizzata sia spesso rapida nel censurare l'educazione sessuale ma inefficace nel bloccare i comportamenti d'odio coordinati.
Questa dipendenza dagli algoritmi solleva questioni fondamentali sul controllo dello spazio pubblico digitale. Se da un lato i social media offrono una cassa di risonanza democratica e globale senza precedenti, dall'altro la rigidità dei modelli di machine learning — pensati per massimizzare il profitto degli inserzionisti ed evitare qualsiasi potenziale controversia — rischia di marginalizzare nuovamente proprio quelle voci e quelle narrazioni che faticano a trovare rappresentazione nei media tradizionali.