The Impact of AI-Based Social Media on Users’ Material Dimension
This research delves into the physical implications of digital communication, with a specific focus on social media platforms that utilise Artificial Intelligence recommendation systems (AiRS). AiRS continually provide stimuli to users, encouraging their interactions with digital representations of everyday material objects. These AI-mediated representations have the potential to influence users’ behaviours and physical states, bridging the gap between the digital and the material, natural environments. The primary objective of this study is to establish a methodological framework for investigating how digital platforms can shape users’ interactions with AI-mediated digital representations and their material world objects. Furthermore, this research views digital platforms as environments capable of providing affordances to users and fostering scaffolding processes through interactions within the environment. The impact of AI-mediated social media on its users is examined by establishing connections between methodologies from cognitive science and semiotics, aiming to gain a comprehensive understanding of how these platforms influence users’ experiences and behaviours in both the digital and physical realms.
application/pdf
1970-7452
3113
38
it
Daria  Arkhipova 
E|C
Materia digitale: l’impatto dei social media basati sull’IA sulla dimensione materiale degli utenti
Text.Serial.Journal
https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec
Contrasts and Translations
2023-11-10
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https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec/article/download/3113/2489
Materia digitale: l’impatto dei social media basati sull’IA sulla dimensione
materiale degli utenti
Daria Arkhipova



Abstract. This research delves into the physical implications of digital communication, with a specific focus on
social media platforms that utilise Artificial Intelligence recommendation systems (AiRS). AiRS continually provide
stimuli to users, encouraging their interactions with digital representations of everyday material objects. These AI-
mediated representations have the potential to influence users’ behaviours and physical states, bridging the gap
between the digital and the material, natural environments. The primary objective of this study is to establish a
methodological framework for investigating how digital platforms can shape users’ interactions with AI-mediated
digital representations and their material world objects. Furthermore, this research views digital platforms as
environments capable of providing affordances to users and fostering scaffolding processes through interactions
within the environment. The impact of AI-mediated social media on its users is examined by establishing connections
between methodologies from cognitive science and semiotics, aiming to gain a comprehensive understanding of how
these platforms influence users’ experiences and behaviours in both the digital and physical realms.




1. Introduzione

Il contesto digitale è spesso considerato in contrasto con la dimensione fisica e materiale. Nella concezione
comune, il digitale viene percepito come privo di una manifestazione tangibile e concreta. Dal punto di
vista della semiotica, il digitale può essere compreso come un sistema semiotico che opera attraverso
rappresentazioni degli oggetti del mondo fisico e materiale. Negli ultimi anni, le interazioni digitali hanno
subito un notevole aumento a causa delle restrizioni imposte dalla pandemia da COVID-19. Durante
questo periodo, molte persone si sono trovate costrette a rimanere confinate nelle proprie abitazioni e ad
interagire principalmente attraverso soluzioni di videoconferenza, social media e altre piattaforme digitali.
Questa situazione di separazione fisica ha avuto delle conseguenze significative sul benessere degli
individui, manifestandosi in sintomi di esaurimento, stress e burnout, che hanno influenzato anche il loro
stato fisico e corporeo (Liu, Ma 2020; Shao et al. 2021; Sharma et al. 2020).
Il presente studio propone un approccio metodologico per analizzare l’impatto dei social media basati
sull’intelligenza artificiale (IA) sugli utenti, concentrandosi principalmente sulle dimensioni psicologica
e fisica. L’obiettivo principale della ricerca è comprendere se i social media basati sull’IA abbiano un
impatto concreto e tangibile sulla dimensione fisica e materiale degli utenti e come questa “materialità”
possa essere identificata e analizzata attraverso i loro effetti psicofisici. Particolare attenzione è rivolta
alle reazioni da stress degli utenti, ovvero alle risposte che il nostro corpo sviluppa per affrontare
situazioni stressanti. Nell’affrontare una minaccia, specifiche regioni del cervello, come l’amigdala,
vengono attivate per stimolare la produzione di cortisolo, glucocorticoidi e adrenalina, al fine di potenziare,
ad esempio, la forza fisica o la velocità (Rabin 2002, p. 43). Questa reazione fisiologica si è sviluppata
nell’ambito dell’evoluzione umana per far fronte a potenziali pericoli presenti nell’ambiente circostante.




         E|C Rivista dell’Associazione Italiana di Studi Semiotici, anno XVII, n. 38, 2023 • Mimesis Edizioni, Milano-Udine
                        ISSN (on line): 1970-7452, ISSN (print): 1973-2716, ISBN: 9788857598321 © 2023 – MIM EDIZIONI SRL
        This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY-4.0).
Per analizzare la dimensione materiale del digitale, questo articolo adotta i metodi delle scienze cognitive
e della semiotica. In particolare, si avvale di strumenti teorici provenienti dalla biosemiotica e dalla
semiotica cognitiva per spiegare come la materialità dei social media basati sull’IA si manifesti attraverso
le reazioni corporee degli utenti, focalizzandosi in particolar modo sulle reazioni da stress.
La ricerca si concentra sulle interazioni degli utenti con i social media basati sull’IA che si fondano su
rappresentazioni digitali, come ad esempio TikTok. Questi social media condividono molte
caratteristiche nella loro logica di funzionamento, con particolare enfasi su contenuti quali immagini e
video. Verranno anche esaminate le affordances offerte da queste piattaforme agli utenti e come tali
affordances possano promuovere processi di scaffolding.
L’articolo è diviso in sette sezioni. Il paragrafo due presenta la terminologia utile. Il terzo paragrafo
discute il ruolo dei sistemi di raccomandazione basati sull’IA all’interno delle piattaforme di social
media. Tali sistemi influenzano in modo significativo i processi di comunicazione tra gli utenti e hanno
un ruolo cruciale nel funzionamento delle piattaforme stesse. Il quarto paragrafo analizza le affordance
offerte dalle piattaforme di social media agli utenti, riferendosi alle caratteristiche e alle possibilità che
esse offrono per interagire e partecipare all’interno dell’ambiente virtuale. Il quinto paragrafo spiega
come i social media basati sull’IA favoriscano processi di scaffolding e pratiche interpretative che
inducono reazioni fisiche all’interno dell’ambiente materiale dell’utente. Il sesto paragrafo presenta un
caso studio riguardante l’uso del filtro #horseface su TikTok, evidenziando come l’impiego di filtri di
realtà aumentata possa influenzare le reazioni fisiche degli utenti nella loro dimensione materiale. Infine,
il paragrafo sette conclude riassumendo i risultati, evidenziando le limitazioni e fornendo suggerimenti
per ricerche future. Precedentemente a ciò, il paragrafo seguente introduce la terminologia e i concetti
chiave per definire e caratterizzare i social media e i sistemi di raccomandazione basati sull’IA.


2. Terminologia

Il termine “social media” rappresenta un concetto generale utilizzato per indicare piattaforme digitali
che permettono agli utenti di cercare, creare e condividere rappresentazioni digitali, quali immagini,
video, audio e testi in linguaggio naturale, al fine di comunicare una specifica identità (Aichner et al.
2021). Questa identità, costantemente negoziata, è percepita e valorizzata come il risultato di una
complessa interazione tra l’intenzione dell’utente, la materialità del supporto digitale e le dinamiche
delle altre comunità di utenti (Leone 2021).
I social media basati sull’IA sono piattaforme che impiegano algoritmi di raccomandazione dell’IA per
fornire agli utenti esperienze personalizzate, suggerendo contenuti, prodotti, servizi o altre informazioni
rilevanti in base ai loro interessi, preferenze, comportamenti e storico di utilizzo. Le raccomandazioni
dell’IA sono diventate fondamentali per il funzionamento di tali piattaforme digitali, poiché consentono di
organizzare e presentare in modo coerente e pertinente le informazioni a disposizione degli utenti.
I Recommender Systems (RSs) sono strumenti software che suggeriscono elementi utili agli utenti
(Kantor et al. 2011). I sistemi di raccomandazione basati sull’IA, come Recommendations AI, il termine
proposto da Google, o AiRS, il termine proposto da Naver, utilizzano il Machine Learning per mostrare
agli utenti informazioni rilevanti più rilevanti in base a vari criteri, come la cronologia precedente delle
interazioni, la loro provenienza geografica etc. L’obiettivo è semplificare la ricerca e personalizzare
l’esperienza online. Questi sistemi sono spesso studiati nel contesto dell’e-commerce e del consumo (per
esempio, Necula, Păvăloaia 2023) e la ricerca si concentra principalmente su come migliorare le
raccomandazioni al fine di soddisfare meglio le esigenze degli utenti (McNee et al. 2006).




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3. Il ruolo delle AI Recommendation nei social media?

I social media rappresentano un’interfaccia unica in cui l’ambiente digitale e quello naturale si fondono,
consentendo agli utenti di amplificare le loro esperienze attraverso rappresentazioni digitali che
costituiscono una parte integrante della comunicazione quotidiana. Il loro ruolo è oggetto di un ampio
dibattito anche nel campo della semiotica. Alcuni studi si sono focalizzati sugli aspetti visivi dei social
media (Jovanovich, von Leeuwen 2018), mentre altri hanno analizzato altri elementi come le audio
(Ferguson, Greer 2018). Le analisi semiotiche hanno esplorato l’impatto dei social media sulle relazioni
sociali e nella cultura, analizzando specifiche pratiche digitali come il dating digitale (Leone 2019b;
Vuzharov 2019), le proteste digitali (Bonilla, Rosa 2015), il metaverso (Giuliana 2022), i selfie (Surace
2020; Leone 2019a) e la viralità (Marino 2022).
Il ruolo delle AiRS per gli utenti dei social media costituisce un’area di ricerca che richiede un’analisi
completa dal punto di vista semiotico. Attraverso l’approccio della semiotica narrativa di Greimas (1970,
1983; Greimas, Courtés 1979), le AiRS possono essere concepite come degli Aiutanti che assistono il
Soggetto nella sua ricerca dell’Oggetto di Valore. Tuttavia, è importante notare che le AiRS hanno il
potere di generare nuovo valore verso un oggetto che il Soggetto potrebbe non aver originariamente
riconosciuto come di valore intrinseco per sé. Questo processo avviene all’interno di un ambiente
digitale, caratterizzato da spazi e relazioni attraverso cui le AiRS possono ottenere maggiore valore e,
conseguentemente, un maggiore impatto nello stimolare l’azione pragmatica del Soggetto, come ad
esempio l’effettuazione di un acquisto.
Le AiRS stesse giocano un ruolo fondamentale nella strutturazione degli spazi all’interno dei social
media, contribuendo a determinare luoghi specifici in cui vengono collocate con maggiore frequenza,
dove gli utenti sono maggiormente esposti a tali raccomandazioni. I social media costituiscono così un
ambiente in cui un volume crescente di informazioni viene categorizzato e ordinato dall’IA mediante
un approccio logico e statistico. Ad esempio, TikTok1 utilizza raccomandazioni dell’IA basate sulle
visualizzazioni e i clic, ordinate per posizione geografica (piuttosto che basarsi su connessioni di amicizia
come avviene su Instagram o Facebook). In questa prospettiva, TikTok impone agli utenti video di
durata media compresa tra 7 e 60 secondi, con elementi testuali sintatticamente riutilizzabili come suoni,
immagini, filtri e hashtag, che risultano utili per fini algoritmici di categorizzazione e assegnazione di
valore, prima di inserirli in un loop con altri contenuti. Le AiRS di TikTok sono riconosciute come
estremamente efficaci sulla base dei dati di interazione (Yao 2021; Zhang, Liu 2021). In questo contesto,
l’algoritmo può definire i valori semantici dei testi e degli elementi testuali presenti nei video, senza
necessariamente riconoscere il valore semantico intrinseco del testo stesso. Le raccomandazioni dell’IA
si basano sul feedback dell’interazione degli utenti e sulla dimensione pragmatica delle azioni intraprese
dagli stessi utenti. Ciò significa che un video o un suo elemento testuale su TikTok può acquisire un
alto valore per le AiRS e, di conseguenza, essere imposto a migliaia e milioni di utenti semplicemente
perché statisticamente stimola l’interazione e risulta quindi di alto valore algoritmico. Si evince quindi
che nelle piattaforme social come TikTok, in cui le AiRS svolgono un ruolo cruciale nel processo di
categorizzazione e assegnazione del valore alle rappresentazioni digitali, le azioni e le modalità del
Soggetto-utente assumono una rilevanza meno significativa rispetto alla strutturazione dell’ambiente
stesso, che è costituito da valori e relazioni complesse tra elementi digitali.
Questo ambiente digitale ha il potere di influenzare il corrispondente ambiente materiale dell’utente:
specifiche raccomandazioni, strategicamente collocate in determinati spazi digitali, possono indurre
l’utente a compiere azioni pragmatiche, come effettuare un acquisto o seguire un nuovo profilo. Per
raggiungere tale obiettivo, i valori posizionali e relazionali dei social media basati sull’IA si avvalgono


1Per un’approfondita analisi semiotica sul funzionamento e sull’impatto social di TikTok si veda il recente volume
collettivo curato da Marino e Surace (2023).

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di specifiche affordance digitali (Boccia et al. 2017), le quali saranno descritte dettagliatamente nel
paragrafo successivo.


4. Affordance nei social media

Il concetto di “affordance” è ampiamente studiato nel contesto degli oggetti presenti in un ambiente,
poiché essi offrono specifiche possibilità d’uso ai loro utenti in relazione alle loro esigenze e abilità
(Gibson 1977). Nell’ambito degli oggetti culturali, queste caratteristiche sono spesso previste dai designer
stessi. Secondo Gibson (1977, 2014), l’affordance non è una proprietà statica dell’ambiente né
completamente creata dagli utenti, ma emerge attraverso il processo di interazione e comunicazione tra
di essi. Gli studi più recenti esplorano le affordance da due prospettive principali: l’interazione tra utente
e ambiente (Nye, Silverman 2012; Nagy, Neff 2015) e le relazioni tra progettista, artefatto e utente (Van
Osch, Mendelson 2011; Shaw 2017).
La prospettiva della biosemiotica di Campbell et al. (2019) offre un’analisi approfondita delle affordance
nel processo di apprendimento, collegandole alla nozione di umwelt, dove le proprietà dell’ambiente
sono identificate dagli organismi stessi invece di essere predeterminate dall’ambiente. Il concetto di
umwelt, sviluppato da Jakob von Uexküll (1982) e Thomas A. Sebeok (1989), si riferisce al mondo
sensoriale specifico di un organismo. Come dimostrato da Ingold (2009), ogni organismo vivente crea
affordance 1) all’interno di un determinato ambiente e 2) basate sulle capacità percettive dell’organismo
stesso, identificate come umwelt. La biosemiotica si concentra principalmente sulla dimensione fisica
della comunicazione tra un organismo e l’ambiente. Il caso dei social media mediati dall’IA è più
complesso: per accedervi, l’utente deve avere un dispositivo portatile, come uno smartphone o un
computer, l’accesso a Internet, le capacità di interazione mediante dita e così via. Le affordance dei
social media possono essere individuate nel modo in cui organizzano il loro ambiente, costituito da
valori posizionali e relazionali, popolato da testi, immagini, video e audio.
Un’ipotesi riguardante le affordance nei social media suggerisce che le interazioni degli utenti
nell’ambiente digitale di tali piattaforme, compresa la condivisione di rappresentazioni digitali come
immagini, video, testi e audio, possono essere influenzate sia dalle intenzioni e dagli input dei progettisti
nelle caratteristiche del sistema (AiRS), sia dalle affordance fornite dal sistema stesso. Queste interazioni
si adattano, di conseguenza, alle esigenze e alle capacità degli utenti. In questo contesto, le AiRS possono
svolgere un ruolo di rilievo nella strutturazione delle interazioni sociali all’interno dell’ambiente digitale,
manipolando gli umwelten dei loro utenti. Seguendo il concetto di umwelt, gli organi percettivi giocano
un ruolo cruciale: i social media, come TikTok, si basano principalmente sulla capacità di percezione
visiva degli utenti. L’occhio è l’organo primario che permette agli utenti di interagire con le
rappresentazioni digitali. Considerando che i social media sono percepiti in modo simile all’ambiente
naturale, gli utenti possono avere l’esperienza della percezione olistica delle rappresentazioni digitali
come parte di un messaggio generale creato dalle AiRS (Whitney, Leib 2018). Il processo di
categorizzazione, successivo al processo di percezione (Klinkenberg 2015), è fortemente imposto dalla
piattaforma digitale e dalle AiRS, in modo simile alla percezione umana olistica nell’ambiente naturale
(Mitchell et al. 1995) che si basa sul contesto (Russell, Giner-Sorolla 2013).
Poiché i social media come ambiente digitale sono in costante cambiamento e sono manipolati dall’IA,
gli utenti devono adattarsi costantemente basandosi sulle informazioni relative a entrambi gli ambienti
percepiti olisticamente come una fusione tra l’ambiente fisico e le sue rappresentazioni digitali. Paolucci
(2021) spiega bene questo processo: il nostro cervello cerca di indovinare informazioni non disponibili
sull’ambiente che alla fine corrispondono ai dati sensoriali in evoluzione, influenzando il modo in cui
percepiamo il mondo e creando infine. Applicato nel caso della percezione sui social media, crea un



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bricolage tra il mondo fisico e gli stimoli digitali mediati dall’IA. In questo contesto, la percezione di sé
e degli altri sui social media può essere associata a una forma di “controlled hallucination”.

        [...] by ‘controlled hallucination’, I mean the product of the imagination controlled by the world. The way
        in which we match the hallucination’ of imagination with the ‘control’ of the world is through diagrams
        and narratives. The main idea is that ‘hallucination’ is the model of perception and not a deviant form of
        it. With ‘hallucination’, [...] I mean the morphological activity of the production of forms by the
        imagination, which remains crucial both when it is not controlled by the world – as in the case of
        hallucination, imagination or dream – and when it is controlled by the world, as in the case of online
        perception (Paolucci 2021, p. 127).

Applicando i concetti esposti da Paolucci, emergono considerazioni rilevanti riguardo al ruolo del
controllo nella descrizione dell’“hallucination” basata sulla percezione, governata dall’ambiente digitale
rappresentato dai social media. Nonostante l’ambiente di tali piattaforme siano considerate di natura
lontano dal naturale, sembrano essere percepite in modo olistico, seguendo la prospettiva di Paolucci
(2021) sulla connettività tra organismo e ambiente, tra mente e materia, convincendo gli utenti della
materialità delle rappresentazioni digitali con cui interagiscono.
In altre parole, gli utenti dei social media basati sull’IA tendono a percepire queste piattaforme come
un’estensione dell’ambiente naturale, integrando le rappresentazioni digitali in una visione olistica del
mondo. Tale percezione coinvolge processi cognitivi intensi, poiché gli utenti devono continuamente
adattarsi all’ambiente digitale e alle sue affordance, pur mantenendo una connessione continua con il
mondo fisico. Questa continua negoziazione tra il reale e il digitale può comportare un carico cognitivo
significativo e, a lungo termine, può essere causa di stress e burnout digitale. Gli studi indicati da Liu e
Ma (2020), Shao et al. (2021) e Sharma et al. (2020) forniscono prove della rilevanza di tali effetti negativi.
In conclusione, la percezione degli utenti dei social media basati sull’IA è profondamente influenzata
dal rapporto tra organismo e ambiente digitale, che si traduce in un’esperienza olistica e materialità
attribuita alle rappresentazioni digitali. Come social media possono influenzare gli utenti promuovendo
sia l’apprendimento cognitivo che diverse reazioni corporee attraverso il processo di scaffolding indagato
nel prossimo paragrafo.


5. I processi di scaffolding nei social media

Valsiner (2005, p. 205) definisce lo “scaffolding” come “a form of guidance – and guidance is everywhere
in human social and (internalized) personal lives. It is a generic process that always operates in unique
forms’’. Possiamo quindi ipotizzare che i social media possano influenzare gli utenti promuovendo sia
l’apprendimento cognitivo che diverse reazioni corporee. La semiotica offre strumenti per comprendere
come le rappresentazioni digitali all’interno di tali piattaforme influenzino la percezione di sé, degli altri
e dell’ambiente circostante. Paolucci (2021) spiega anche come il linguaggio naturale possa fungere da
struttura portante per la cognizione umana, modellando i nostri punti di vista, ampliando e rafforzando
le nostre capacità cognitive e la nostra comprensione del mondo. Allo stesso modo, tutti gli altri elementi
digitali all’interno dei social media svolgono una funzione simile.
La categorizzazione degli utenti fa parte di un processo interpretativo strutturato a diversi livelli. Valsiner
et al. (2021, p. 4) propongono un modello che identifica cinque livelli di interpretazione. Il livello 0
riguarda le sensazioni corporee basate sugli organi percettivi (ad esempio, in caso di rappresentazioni
digitali, il colore, contrasto, forme etc.), mentre il livello 1 la riflessione emergente (ad esempio, gli utenti
si rendono conto di interagire con qualcosa che sarà categorizzato e interpretato ai livelli successivi). Al
livello 2 vi è la riflessione in categorie verbalizzabili, che nel caso dei social media comprende le
categorie offerte attraverso l’IA (ad esempio, testi ripetitivi utilizzati dagli algoritmi). Il livello 3 implica

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la riflessione in generalizzazioni verbalizzabili, come riconoscere un influencer in base al numero di
follower o video virale a base di click raggiunti. Infine, il livello 4 riguarda la riflessione in
generalizzazioni non verbalizzabili, che rappresenta la percezione olistica e potrebbe influenzare il livello
0. Nell’ambito del processo interpretativo degli utenti sui social media, si ipotizza che le affordance siano
presenti a tutti livelli.
Un esempio della classificazione di Valsiner et al. (2021) riguarda una ricerca di Kramer et al. (2014)
che dimostra come le raccomandazioni dell’IA influenzino la percezione degli utenti attraverso contenuti
audiovisivi come testi, immagini e video. Durante l’esperimento, alcuni utenti hanno ricevuto una
selezione di notizie positive, altri di notizie negative, alcuni in ordine cronologico e altri in modo casuale
per le varie settimane. Gli utenti con notizie negative tendevano a pubblicare messaggi negativi,
evidenziando l’effetto dell’IA nella categorizzazione dei contenuti e nel processo di apprendimento degli
utenti basato sulle raccomandazioni. Da un lato, ciò conferma che la percezione di sé e degli altri negli
ambienti digitali e in quelli naturali è simile, confermando una tendenza generale già dimostrata da
Baumeister et al (2001). Dall’altro, sottolinea il ruolo dell’IA nel processo di categorizzazione adottato
dagli utenti e come le raccomandazioni dell’IA influenzino il loro processo di scaffolding, basandosi
sulle opportunità fornite dai social media. In sintesi, l’esperienza vissuta attraverso l’ambiente digitale
può essere percepita e interpretata in modo simile all’esperienza vissuta fisicamente nell’ambiente
naturale. Gli oggetti rappresentati dagli ambienti digitali e mediati dall’IA possono essere interpretati
come oggetti fisici, suscitando reazioni corporee negli utenti. Il prossimo paragrafo esplora queste idee
attraverso l’analisi di un caso studio su TikTok.


6. Materialità del TikTok: un caso studio

Per dimostrare l’impatto dei social media nella dimensione materiale degli utenti, concentriamo la nostra
attenzione su un particolare caso di studio riguardante le pratiche originate dalla pratica
#horsefacefilterchallenge su TikTok. Su TikTok, #horseface è un popolare hashtag, elemento usato per
cercare e far trovare i propri contenuti (Karamalak et al. 2021). Inoltre, è anche un filtro basato sulla
realtà aumentata che, all’interno di un breve video di TikTok, trasforma il volto umano in quello di un
cavallo. Questo paragrafo analizza le affordance offerte da questo filtro e il ruolo delle raccomandazioni
dell’IA nell’esporlo a un vasto pubblico, influenzando la loro esperienza di apprendimento attraverso il
processo di scaffolding.
Il filtro “Horsehead” è stato inizialmente lanciato su Snapchat e successivamente adottato da TikTok
con il nome di “horseface”, ottenendo notevole popolarità grazie alle raccomandazioni dell’IA. Gli utenti
possono utilizzarlo per sperimentare il mascheramento digitale e condividere i video delle
trasformazioni. Su TikTok, questo filtro ha dato vita alla sfida denominata #horsefacefilterchallenge, in
cui gli adulti provano il filtro mentre i loro bambini osservano la trasformazione sullo schermo dello
smartphone. Secondo i dati forniti da Google, sono stati pubblicati circa 31 milioni di video utilizzando
questo filtro. L’analisi dei dati si è concentrata sulle espressioni fisiche di 500 video, analizzati tra gennaio
2022 e luglio 2023 e dimostra che la maggior parte dei bambini, dopo aver osservato la trasformazione
della testa degli adulti in quella di un cavallo, appare spaventata e inizia a piangere, osservando sia lo
schermo che la presenza fisica dell’adulto. Nella minoranza dei video in cui i bambini reagiscono in
modo diverso dal pianto, si osserva una sorpresa degli adulti nei confronti della reazione dei loro
bambini, poiché l’aspettativa, creata anche dagli altri video simili suggeriti, era che essi interpretassero
queste rappresentazioni digitali con spavento o pianto.
Le affordance che gli utenti trovano nell’utilizzo del filtro “horseface” su TikTok sono basate sul loro
umwelt, dai loro bisogni e dalle loro capacità. Queste affordance sono strettamente legate alla funzione
delle raccomandazioni dell’IA. La maggior parte degli utenti partecipa a questa esperienza, che


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coinvolge la realizzazione di un video con un bambino, per tre motivi principali: 1) l’esposizione al filtro
è stata suggerita dalle raccomandazioni dell’IA; 2) cercano di sperimentare alterazioni del loro stato
cognitivo e fisico ispirandosi alle reazioni osservate nei video di altri utenti; 3) sperano che le
raccomandazioni dell’IA possano individuare il loro video, consigliarlo ad altri utenti e ricevere reazioni
e feedback dal resto della comunità online. Tuttavia, i risultati indicano che la maggior parte degli utenti
espone i bambini a un’esperienza potenzialmente stressante, in cui possono verificarsi “controlled
hallucination” nell’ambiente digitale (Paolucci 2021) e ciò può influenzare il modo in cui i bambini imparano
a comprendere il mondo. Inoltre, TikTok impone i strumenti di interpretazione, come evidenziato
applicando la classificazione di Valsiner et al. (2021), specialmente in contesti di esperienze complesse
offrendo le categorie attraverso le raccomandazioni dell’IA nei testi ripetitivi e negli elementi testuali utilizzati
dagli algoritmi per manipolare gli elementi all’interno dello spazio della piattaforma.


7. Conclusioni e prospettive future

Questo articolo ha analizzato l’influenza dei social media basati sull’IA sulla dimensione materiale e
fisica degli utenti. Ha dimostrato che tali piattaforme possono avere effetti significativi sul corpo degli
utenti, nonostante nel senso comune siano percepite come separate dalla dimensione fisica e materiale.
Da un lato, gli utenti sono esposti a rappresentazioni digitali mediate dall’IA, dove quest’ultima decide
quale valore attribuire a determinati testi, inducendo l’utente ad adottare determinati stati fisici attraverso
le varie affordance riconosciute all’interno dei social media. D’altra parte, gli strumenti di scaffolding
dei social media mediati dall’IA possono guidare gli utenti a interagire con strumenti interpretativi che
promuovono determinate reazioni e si manifestano in cambiamenti fisici all’interno del loro corpo.
Questa ricerca, basata su un quadro metodologico della biosemiotica e della semiotica cognitiva, mira
a spiegare come gli stimoli mediati dall’IA possano offrire affordance e promuovere processi di
scaffolding agli utenti dei social media. Il caso di studio presentato ha evidenziato come gli utenti
possono essere esposti a esperienze potenzialmente stressanti con la possibilità di influenzare i loro stati
fisici. Questo impatto è attribuito all’interazione tra lo spazio digitale dei social media, le rappresentazioni
digitali e le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale che sovrastimolano gli utenti, favorendo un
maggiore coinvolgimento. Ricerche future dovranno aprire la discussione non solo verso gli effetti dei
social media basati sull’IA a livello individuale, ma anche a livello sociale e della cultura, nonché testare
altri metodi di raccolta dati per ottenere una comprensione più completa della complessa interazione
tra utenti, ambienti digitali e tecnologie IA.




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Bibliografia

Aichner, T., Grünfelder, M., Maurer, O., Jegeni, D., 2021, “Twenty-five years of social media: a review of social
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