Talkmedia: di cosa si parla nel gruppo Facebook di FM-world

Riassumiamo in questo articolo alcuni dei post di maggior interesse (in base al numero di commenti) apparsi nel mese di agosto sul gruppo Facebook Talkmedia. Gli argomenti e il riassunto sono stati selezionati ed elaborati da PeperoniAI Claude di Anthropic, con fact checking a cura della redazione.

Radioincontri

RadioIncontri, la manifestazione che si è svolta a Riva del Garda tra il 2004 e il 2010, è rimasta nel cuore di molti radiofonici, come testimoniano i numerosi commenti nostalgici al post originale di Nicola Franceschini.

In generale, traspare tutta la nostalgia per i “RadioIncontri” di Riva del Garda, appuntamento annuale tra il 2004 e il 2010 che riuniva professionisti e appassionati da tutt’Italia per confrontarsi sul mondo della radiofonia.

Tra i commenti, c’è chi evoca con affetto l’atmosfera di condivisione e socialità che vi si respirava, paragonandoli ad un vero e proprio “gruppo Facebook dal vivo“. Chi ricorda i bei momenti trascorsi con vecchie conoscenze, stringendo nuove amicizie destinate a durare.

Si rievocano anche le storiche “gare di volume” tra gli impianti radiofonici portati da vari espositori, sempre più potenti e all’avanguardia. E la presenza, accanto alle radio universitarie, delle nuove web radio emergenti dell’epoca, a testimonianza di un evento al passo coi tempi.

Tra i contributi, il noto editore di alcune storiche webradio italiane fa notare come in realtà le proprie radio di punta fossero state escluse da quegli incontri, suscitando non poche perplessità. Una visione critica che offre uno spunto di riflessione, pur senza intaccare il sentimento nostalgico prevalente.

Il futuro della radiofonia al centro del dibattito su Facebook

Un post pubblicato da Massimo Siddi che analizza i nuovi trend di consumo on demand rispetto ai palinsesti radiofonici tradizionali ha suscitato un acceso dibattito sul futuro della radiofonia.

Tra i commenti, c’è chi mostra preoccupazione per lo spostamento di massa degli ascoltatori verso contenuti personalizzati sulle piattaforme digitali, abbandonando l’ascolto lineare. Siddi però ridimensiona questa visione, spiegando come si tratti di un processo in atto già da anni in molti settori, non di un cambiamento improvviso.

Secondo la sua analisi, la sfida per la radio è aprirsi oltre la linearità tradizionale, sperimentando nuove modalità di produzione di contenuti. In caso contrario rischia di rimanere indietro rispetto alle scelte del pubblico. Un commentatore condivide questa prospettiva, evidenziando come il cambiamento stia arrivando in modo inesorabile.

Non mancano però vedute più possibiliste, come quella di un utente secondo cui la radio lineare non è necessariamente destinata a scomparire. Piuttosto, potrà trasformarsi e ritagliarsi una nuova collocazione specifica, come è avvenuto per esempio al cinema in sala con l’avvento dello streaming.

Siddi ribadisce che non si tratta di decretare la morte della radio, quanto di comprendere i cambiamenti in atto per reinventare il mezzo radiofonico in una nuova dimensione al passo coi tempi.

Com’era la radio ai tempi dell’analogico: il ricordo dei vecchi mixer

Il post di Giuseppe Fiorellini del 18 agosto che ritrae Leonardo Leopardo mentre  usa un vecchio mixer analogico (nota 1) il mitico mixer di RMI marcato Semprini ha suscitato nei commenti un vivace scambio di ricordi tra i veterani del settore.

In tanti hanno citato con nostalgia i marchi di mixer che hanno utilizzato dagli anni ’70 in poi: oltre al mitico Semprini, vengono menzionati frequentemente anche Soundcraft, Munter, Davoli, FBT ed altri marchi storici dell’elettroacustica italiana.

C’è chi ricorda di aver usato questi mixer fino agli anni 2000, chi invece sottolinea come oggi il timbro sonoro venga dato dai processori digitali. Non mancano riferimenti anche ai riverberi a molla e agli equalizzatori analogici dell’epoca, che richiedevano una certa abilità nella taratura.

I commenti esprimono tutta la nostalgia per una tecnologia che, nonostante alcuni difetti come il rumore di fondo, garantiva un “calore” sonoro maggiore rispetto all’era digitale. Una passione che accomuna i reduci di quella radio artigianale in cui la differenza la faceva il tocco personale.

Le “chart” di FM-World al centro del dibattito sugli ascolti radiofonici

Durante le ultime settimane sulla pagina di Talkmedia sono state riportate più volte le classifiche delle radio piû ascoltate sull’aggregatore FM-World, denominate (mutuando il nome dalle classifiche di dischi) “charts” (anzi: top-charts!).

Il post originale a firma Franceschini che riporta le classifiche delle radio più ascoltate sulla piattaforma FM-World ha innescato nei commenti una discussione sul tema della rilevazione degli ascolti nel mondo radiofonico.

In particolare, un primo utente fa notare come i pur piccoli numeri di audience generati da FM-World facciano capire quanto siano di fatto inutili le tradizionali indagini condotte su campioni dalle società specializzate.

Un altro commentatore entra nel merito delle chart di FM-World, sottolineando come vi sia una netta predominanza di un’emittente nazionale durante la notte, fatto che contrasterebbe con i dati ufficiali disponibili. Questo viene visto come un segnale di possibile discrasia tra le classifiche di ascolto istituzionali e i trend emergenti dalla piattaforma.

Non mancano poi le osservazioni sulle radio mancanti in queste chart: vengono fatte notare ad esempio l’assenza di un’emittente nazionale molto popolare e quella di una storica radio locale, apprezzata nella sua area. Questo limiterebbe una visione completa del panorama radiofonico.

C’è anche chi sottolinea l‘opportunità offerta da FM-World di scoprire nuove emittenti tra le oltre 500 presenti, rispetto alla più ridotta offerta degli aggregatori istituzionali. E si ricorda, a ulteriore sostegno dei dubbi sulla validità dei dati ufficiali, la recente uscita della Rai dalla rilevazione condotta dalla società PER.

In sintesi, tramite queste varie obiezioni e puntualizzazioni sembra emergere una diffusa perplessità sull’attendibilità delle classiche indagini di ascolto realizzate su campione.

FM-World viene vista come possibile alternativa più realistica per quantificare le effettive performance delle varie emittenti radiofoniche.

(nota 1): Siamo stati costretti a correggere la IA, probabilmente nata troppo tempo dopo il 1975

(Articolo a cura di Peperoni ai e Claude/Anthropic su supervisione di M.H.B. per FM-World)

Musk rende pubblico l’algoritmo di Twitter: cerchiamo di capire come funziona

Servizio a cura di Marco Barsotti

La stampa non ne ha praticamente parlato, ma venerdì 31 marzo è stata una data storica. Grazie a Elon Musk, per la prima volta un social network ha reso pubblico il cosiddetto algoritmo (in questo caso addirittura il codice sorgente) che decide cosa vediamo nella nostra timeline.

Con questo articolo cerchiamo di farne un rapidissimo riassunto e di dare qualche consiglio a chi volesse aumentare la propria visibilità sul social usato da “everybody who is somebody“.

500 milioni di tweet/giorno

Partiamo da un fatto: ogni giorno vengono generati circa 500 milioni di Tweet: scopo dell’algoritmo decidere quali mostrare a ciascun utente. Il sistema si chiama “Home Mixer” ed è scritto in gran parte nel linguaggio Scala.

L’algoritmo di Twitter: Tre fasi e due gruppi

L’algoritmo si articola in tre fasi, parzialmente (ma non totalmente) basate sulla IA (Intelligenza Artificiale). Prende in considerazione i contenuti di due gruppi di utenti: In Network, coloro che seguiamo o ci seguono e Out of Network, coloro che non seguiamo.

Fase 1

Di nome “Candidate Sources” pende in considerazione in modo eguale (50/50) tweet effettuati da persone che seguiamo e da sconosciuti, con l’obiettivo di selezionarne 1500 (lo 0,0003% del totale).

In Network

I tweet “in network” sono selezionati in base alla probabilità di un “engagement” (una reazione, quale un like, un commento o un retweet) da parte del singolo utente.  Viene utilizzata una regressione basata sulle interazioni reciproche passate.

Out of Network

I tweet “out of network” sono selezionati in base al “social graph“, in sostanza lo stesso criterio precedente ma applicato “agli amici degli amici” (se ci permettete questa espressione vagamente sinistra).

In altre parole se io sono A, ho un amico B e non seguo C, ma B ha un alto engagement con C allora forse anch’io A posso aver interesse in quanto afferma C.

Confusi?

Confusi? Restate con noi, ancora pochi passaggi e arriviamo ai consigli per gli acquisti (anzi, per i tweet).

Fase 2

In questa fase viene generata una rappresentazione numerica degli interessi dei singoli utenti e del contenuto dei tweet. In questo modo è possibile calcolare l’affinità dei tweet disponibili con i nostri interessi in base alla distanza tra i due numeri.

Un esempio

In altre parole se una persona con cui ho interessi comuni (diciamo: Nicola Franceschini) parla di un argomento che mi interessa (diciamo: Ryuichi Sakamoto) allora il suo tweet apparirà prominente nella mia timeline.

Se invece sempre Franceschini parlasse di Laura Pausini allora il suo messaggio comparirebbe egualmente, ma molto in basso. Se invece a parlare di Laura Pausini fosse un altro membro della comunità di Talkmedia (ipotizzando che fosse attivo su Twitter) allora nulla sarebbe riportato nella timeline di chi scrive.

Altri Social

Questo esempio è rilevante in quanto è ipotizzabile (per motivi che non stiamo ad analizzare) ci siano numerose similitudini anche con l’algoritmo di Facebook e di altri social.

Parametri e Peperoni

L’ordinamento di cui sopra, detto ranking, è effettuato da una minuscola rete neuronale (dunque: da una IA) composta da 48 milioni di parametri (per fare un confronto: GPT 3.5, probabilmente utilizzato da Peperoni AI per il programma di Patrizia su radio 70-80.it) dispone di circa 170 miliardi di parametri (364500% di più!).

Infine viene applicato un filtro euristico (metodo non totalmente scientifico che utilizza senso comune e semplici regole) per filtrare ulteriormente i contenuti, evitare di vederne troppi dalle stesse persone e inserire qualche pubblicità nel mix finale.

Consigli per gli acquisti

Ed eccoci alla ricetta per un tweet di successo, ricavata da alcuni programmatori che hanno analizzato non la nostra spiegazione ma proprio il codice sorgente reso pubblico a fine marzo.

Cosa cercare (boost)

Questi i fattori che favoriscono la diffusione di un nostro contenuto:

  • Like (30x, trenta volte più’ di un tweet che ne e’ privo)
  • Retweet Count (20x per ogni retweet, a giudicare dal codice qui sopra)
  • Contenuto che include immagini o video (4x)
  • Contenuto che ha ricevuto almeno un commento (2x)

Questi invece i fattori che incidono negativamente

  • Tweet che consiste solo in una URL
  • Retweet senza commento/testo aggiunto
  • Tweet che è stato bloccato, anche solo da un utente
  • Tweet che ha causato un “unfollow”
  • Tweet che è stato segnalato come inappropriato

Conclusioni

Con l’inedita decisione di rendere pubblico l’algoritmo (peraltro non molto sofisticato) di Twitter Elon Musk ha dato a tutti la possibilità di vedere (abbastanza) chiaro in uno dei grandi misteri del nostro tempo, quello stesso che permette alla stampa di affermare – senza prove – che (ad esempio) la decisione sulla Brexit è stata “influenzata dai social network“.

Speriamo Meta e gli altri vogliano presto seguirne l’esempio.

(Marco Hugo-Barsotti per FM-World)

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