Guerra civile e Radio in Sudan: facciamo il punto con Tarig Osman

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Intervista a cura di Marco Barsotti

Mercoledì 3 maggio 2023 abbiamo avuto il privilegio di intervistare Tarig Osman, partner della Elenos Group, azienda con sede in Italia e attiva nello sviluppo del settore delle trasmissioni radiofoniche anche in Sudan e Sud Sudan.

Il nostro obiettivo era quello di acquisire informazioni sulla situazione attuale del paese da qualcuno che vi risiede e di esplorare il ruolo della radio prima e durante la crisi in corso. Di seguito è riportata la trascrizione della nostra conversazione, che è disponibile anche in versone  inglese (senza editing)  a questo indirizzo.

La radio in Sudan

Come spiegatoci da Giulio Bussolari, Area Sales Manager Africa per il gruppo Elenos, gran parte dell’infrastruttura di trasmissione in Sudan è di origine italiana, principalmente fornita appunto da Elenos.

Questo include le radio private, le religiose e le pubbliche, comprese quelle gestite dalle forze armate. Ci sono circa 30 siti nel paese, ma il sito più importante si trova su una collina nella o vicino alla capitale Khartoum.

L’intervista

Marco Hugo-Barsotti: Potrebbe presentarsi e descrivere la sua esperienza?

Tarig Osman: Il mio nome è Tarig Osman, sono il proprietario di un’azienda che rappresenta aziende italiane in Yemen e Sudan. Forniamo principalmente attrezzature per studi e apparati di  trasmissione, come trasmettitori FM. Solo a Khartoum ci sono circa 47 stazioni radio FM private.

Sudan oggi

MHB: Prima di parlare di radio, potrebbe parlare della situazione in Sudan?

TO: Sfortunatamente, il Sudan è attualmente in uno stato di guerra. Il conflitto è concentrato sulla capitale, Khartoum, dove c’è combattimento tra l’esercito sudanese e un gruppo di milizie chiamato Rapid Support Forces. La situazione è disperata, senza elettricità, acqua o cibo. Io e la mia famiglia abbiamo dovuto lasciare la nostra casa e trasferirci in un’area più sicura. Il conflitto ha distrutto il 70% della città e ci vorranno almeno 10 anni per ricostruirla.

La guerra è iniziata come un malinteso tra due leader, ma crediamo che ci sia una terza parte in gioco, il partito islamico, che vuole riacquistare il potere dopo aver governato il paese per 30 anni. Penso che siano loro la mano nascosta dietro questa guerra. Entrambi i nostri leader attuali sono musulmani, ma il conflitto non riguarda la religione, bensì il potere e il controllo.

MHB: Puoi approfondire sulla relazione tra i due leader?

TO: I due leader non erano religiosi e erano amici, vivevano in case vicine. Crediamo che il partito islamico, che è contrario alla democrazia e al governo civile, sia dietro il conflitto, utilizzando l’esercito per prendere il controllo. Il conflitto non riguarda la religione, ma il potere e il controllo.

Out of Karthoum

MHB: Lei e i suoi i clienti siete in pericolo?

TO: Non sono in pericolo e la mia famiglia è al sicuro perché ci siamo spostati di 170 chilometri dalla capitale. Ma la gente nella capitale sta male. C’è molta distruzione e uccisioni, e molti civili sono morti a causa dei combattimenti tra l’esercito e la milizia. Il centro FM che trasmette tutte le stazioni radio private è occupato dalla milizia, quindi nessuna radio funziona nella capitale.

Le radio oggi

MHB: Nessuna radio? Nemmeno una?

TO: Riguardo ai miei clienti in Sudan, non c’è trasmissione del tutto – nessuna FM, nessuna emissione in onde medie, nessuna in onde corte. Domani (4 maggio) c’è una grande riunione tra i due leader per vedere come sospendere o fermare la guerra, ma nessuno sa cosa succederà.

47 stazioni FM

MHB: Puo’  parlare del settore radio in Sudan prima della guerra? Quali erano le stazioni radio pubbliche e private? Erano politiche o musicali?

TO: Prima della guerra, c’erano circa 47 stazioni radio FM, la maggior parte delle quali erano private. C’erano anche circa sei o cinque stazioni radio pubbliche. Le stazioni radio private coprono tutte le categorie, tra cui musica, politica, economia, famiglia e sport. La maggior parte di queste stazioni venivano trasmesse dalla capitale, e pochissime avevano la ritrasmissione al di fuori di essa.

Non c’erano trasmissioni in onde medie o corte, e solo poche stazioni facevano trasmissioni in altri stati. Attualmente non c’è trasmissione del tutto a causa della milizia che occupa il sito di trasmissione.

Silenzio radio

MHB: È possibile ascoltare almeno qualche radio in Sudan oggi?

TO: Attualmente non c’è alcuna trasmissione radio a causa del conflitto. Il governo sta cercando di ripristinare le trasmissioni, e potrebbero utilizzare trasmettitori a bassa potenza nella città di Khartoum per trasmettere le notizie. Tuttavia, nessuno sta utilizzando le onde medie perché nessuno ha i ricevitori necessari a casa o in macchina. Tutti utilizzano solo FM.

MHB: Le stazioni radio trasmettono da altri siti?

TO: No. Le stazioni radio private non funzionano perché il sito di trasmissione è occupato dalla milizia e non permettono a nessuno di avvicinarsi. 

DAB,  DTT e Streaming

MHB: Ci sono stazioni digitali?

TO: Non abbiamo ancora implementato il DAB+. Il massimo che possiamo fare è utilizzare FM a bassa potenza. Il Sudan ha una regolamentazione speciale che non consente alle stazioni private di superare i due KW, che è la massima potenza consentita nel paese.

Ci sono alcune stazioni radio che utilizzano il protocollo Internet per trasmettere, ma il costo di internet è elevato in Sudan, quindi non credo che molte persone seguano la radio su internet qui.

Dovevamo fare un progetto pilota per il DAB qui in Sudan con Elenos, ma a causa della guerra tutto è stato interrotto e non sappiamo quando riprenderà. L’idea è di trasmettere quindici canali, di cui cinque saranno pubblici e il resto saranno privati.

Pal o Secam?

Questo progetto è iniziato quattro o cinque anni fa, ma ora mi hanno chiesto di inviare loro un nuovo preventivo perché volevano implementarlo quest’anno. Ma a causa della guerra, penso che tutto sarà di nuovo ritardato. Stiamo avendo lo stesso problema con la TV digitale perché per ora stiamo ancora utilizzando un normale trasmettitore TV analogico, e non so se questa guerra fermerà l’intero progetto.

Low power

MHB: È possibile stabilire un sito di trasmissione mobile a bassa potenza, magari da un’auto o da un camion, dal punto di vista legislativo e pratico?

TO: No. Come azienda che fornisce trasmettitori FM, il regolamento non mi consente di avere alcun trasmettitore in azienda. Le stazioni private ottengono la loro licenza dal goberno e mi inoltrano quella licenza:  io faccio l’ordine per loro con il numero di licenza  Il materiale lo invio direttamente a loro, quindi lo ritirano dall’aeroporto. Possono operarlo ma diviene di proprieta’ dello stato.

Non ci è consentito avere trasmettitori nei nostri negozi, nemmeno pezzi di ricambio. Questo è uno dei più grandi problemi che affrontiamo in Sudan.

BBC World Service

MHB: Ieri, la BBC World Service ha annunciato che riprenderà le trasmissioni in onde corte verso il Sudan, mezz’ora al mattino e mezz’ora la sera sulla banda dei 19 metri dell’onde corte. Ha senso, dato che la gente non ha nemmeno la radio in onde medie?

TO: Non ha senso perché le persone in Sudan non hanno neppure la radio in onde medie, e la radio in onde corte è ancora più difficile  da ricevere.

Come sai, la ricezione in onde corte dipende dalle condizioni atmosferiche e non è sempre affidabile. Non è una soluzione al problema della trasmissione radio in Sudan.

Investimenti

MHB: Quante stazioni private hanno attrezzatura Elenos e di quanto investimento è necessario per costruire una stazione? È accessibile alle stazioni comunitarie?

TO: Abbiamo installato circa il 60-70% delle stazioni radio nella capitale e negli stati utilizzando l’attrezzatura Elenos. L’investimento non è troppo elevato, ma i salari sono inferiori in Sudan rispetto all’Italia, quindi è relativamente più costoso.

ERP

MHB: Può chiarire se il limite di 1 kW e 2 kW che ha menzionato in precedenza si riferisce all’ERP o alla potenza del trasmettitore, che viene poi incrementata dal guadagno dell’antenna?

TO: Il concetto di stazioni radio comunitarie non è noto in Sudan. Purtroppo, solo il governo o il settore privato possono stabilire stazioni radio. I settori privati cercano sempre denaro e guadagni dalla pubblicità, ma poiché ci sono più di 40 stazioni radio, il guadagno dalla pubblicità è molto debole. Mi aspetto che entro la fine del 2023 non meno del 25% delle stazioni radio sarà chiusa a causa di restrizioni di bilancio. Non abbiamo una buona esperienza in questo settore e nessuno si preoccupa di quel settore.

ERP (reloaded)

MHB: …La domanda era se l’1 kW e i 2 kW che ha menzionato in precedenza si riferiscono all’ERP o alla potenza del trasmettitore…

TO: Ah, OK. A Khartoum, ad esempio,le  licenze sono emesse per un trasmettitore di potenza di uscita di un kilowatt o due kilowatt, e si può avere al massimo un’antenna a quattro dipoli. La maggior parte dei privati preferisce risparmiare denaro e comprare solo un trasmettitore da 1 kW e un’antenna a 2 dipoli. Inoltre, se decidi di interrompere il tuo servizio, forse perché ti finiscono i soldi o vuoi metterlo in pausa, l’attrezzatura diventa di proprietà del governo!

Siti alternativi

MHB: Le private in Sudan possono avere un proprio sito di trasmissione per la diffusione radiofonica?

TO: No, non è consentito. Il sito di trasmissione è di proprietà e gestito dal governo, e ci sono tasse annuali per il servizio. Ci sono anche frequenti interruzioni di corrente, che possono causare interruzioni nella diffusione.

Libertà

MHB: C’è libertà di stampa in Sudan, in particolare per le religioni minoritarie come i cristiani?

TO: C’è poca libertà di stampa in Sudan, ma c’è libertà di religione. Le religioni minoritarie possono trasmettere da Khartoum se lo desiderano.

MHB: Qual è il tuo messaggio al mondo riguardo al Sudan?

TO: Vogliamo la pace e non vogliamo più governi militari in Africa. Siamo sostenuti dal governo americano, dall’Unione europea, dall’Unione africana e da alcuni altri paesi come gli Emirati Arabi Uniti e l’Arabia Saudita. Il conflitto tra i due leader deve finire, poiché ha già causato molte morti e continuerà a danneggiare il popolo del Sudan e dei paesi vicini. (M.H.B. per FM-World)

 

Regenerate response

Radio Tv. TX Control di 22HBG nominato “Prodotto dell’anno”al NAB. Ne parliamo con Renzo Marrazzo

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Marrazzo (22HBG): Il fatto di essere italiani, soprattutto al NAB, ci ha dato un vantaggio grazie al nostro approccio da “sarti dell’HighTech”.
TX Control utilizza la IA ed è in grado di analizzare in modo intelligente le performance delle reti, guardare al futuro e suggerire cosa è possibile fare per ottimizzarle.
Quanto esce dalla IA è direttamente interpretabile dall’editore, anche se di cultura non necessariamente tecnica.

NAB premia 22HBG

NAB Show (meglio conosciuto come NAB) ha assegnato a 22HBG l’importante premio “Prodotto dell’anno” nella categoria “Monitoring and Measuring Tools” per la soluzione TX Control, definita dall’azienda una rivoluzione nel settore delle telecomunicazioni.

Le motivazioni

Tra le motivazioni del premio l’integrazione di una vera Intelligenza Artificiale (IA) e un approccio particolare al mercato. Per capirne di più – segnatamente sulla parte IA che NL sta seguendo con particolare interesse – abbiamo deciso di intervistare Renzo Marrazzo, uno dei responsabili dello sviluppo lato software.

TX Control

TX Control è  un sistema di controllo in tempo reale sviluppato da 22HBG che consente il monitoraggio e il controllo di un numero pressoché illimitato di dispositivi attraverso una singola piattaforma cloud “Software as a Service“. Le funzioni IA interne di TX-Control monitorano costantemente la rete suggerendo ottimizzazioni, producendo report automatizzati e aiutando gli editori a trovare opportunità per ottimizzare le proprie strutture.

Renzo Marrazzo, 22HBG

L’intervista

(Newslinet) – In due parole, cosa è TX Control e a chi è indirizzato.
(Renzo Marrazzo) – TX Control è un sistema di monitoraggio e controllo remoto di qualsiasi dispositivo, in grado di dialogare con tutti gli apparati tramite la rete utilizzando protocolli standard e custom. Si tratta di una soluzione totalmente sviluppata da 22HBG, dunque non dipendente da servizi di terzi e neppure da librerie software esterne. Abbiamo dunque la possibilità di integrare tutto ciò che ci chiedono i clienti.

I clienti

(NL) – Appunto, i clienti: a chi vi rivolgete?
(RM) – A oggi sono principalmente broadcaster ed editori, ma non solo. Anche tutti coloro che hanno la necessita’ di monitorare dispositivi distribuiti sul territorio. Voglio anche sottolineare che molti clienti sono al di fuori del territorio italiano.

Non solo broadcaster

(NL) – Chi sono i “non broadcaster“?
(RM) – Un broadcaster normalmente vuole monitorare trasmettitori ed encoder, questa classe di apparati. Ma TX Control può monitorare qualunque altro tipo di sensore o sonde. Tanto per fare un esempio, possiamo rilevare se una porta è aperta o chiusa, lo stato di telecamere, o addirittura il buon funzionamento di piastre a induzione e frigoriferi, casalinghi o industriali.

Le motivazioni

(NL) – Perché NAB ha assegnato il premio proprio a voi ?
(RM) –  Loro volevano premiare soluzioni particolarmente innovative e noi abbiamo portato un sistema, appunto TX Control, che utilizza la IA, in grado di analizzare in modo intelligente le performance delle reti e suggerire cosa è possibile fare per ottimizzarle. Inclusi suggerimenti su come risparmiare sui consumi, un argomento decisamente molto sentito negli USA come qui in Europa.

Oltre gli algoritmi

(NL) – Ok, pero’ alcune delle funzioni elencate possono essere realizzata anche in modalità “algoritmica” classica. Anzi, in generale, oggi, tutti dicono che le loro soluzioni sono basate sulla IA anche quando dietro hanno un classico programma in C++. Quale tecnologia di IA usate esattamente?
(RM) – Beh, come i letto di NL sanno, abbiamo sviluppato parallelamente Peperoni AI, una soluzione che utilizza svariati LLM (Large Language Model) a cominciare da GPT 4 (conosciuto dai più come ChatGPT). Ma non solo: come vi avevo spiegato in una recente intervista Peperoni AI decide quale motore di IA utilizzare di volta in volta in funzione del tipo di richiesta dell’utente…

Verticalizzazioni

(NL) – …e quindi?
(RM) – Ecco, in TX Control abbiamo per cosi’ dire “specializzato” Peperoni AI, chiedendogli di andare ad analizzare tutte le anomalie storiche e presenti di una rete e prendendo in considerazione l’insieme dei dispositivi in modo da capire se esistono pattern, problemi ricorrenti o aree di criticità. La IA identifica elementi comuni (ad esempio, correlati a marche specifiche, a location o a orari particolari) e su tutta questa mole di dati – parlo di GByte – la IA crea un report ragionato di poche righe.

Una IA che guarda al futuro e parla all’editore

(NL) – Quindi si passa dal modello “occorre un tecnico che analizza pagine e pagine di report e informazioni” a “lascio che la IA capisca e mi dica dove stanno eventuali problemi o aree di miglioramento”?
(RM) – Certo, quanto esce dalla IA è direttamente interpretabile dall’editore, anche se di cultura non necessariamente tecnica. O magari tecnica ma ferma agli anni ’70, quando ha iniziato la sua attività e i sistemi erano differenti.

Previsionale

Pero’ vorrei aggiungere una cosa importante: facciamo anche del previsionale: la IA è in grado di segnalarti, ad esempio, che nel corso delle prossime tre settimane potrebbe avvenire un determinato evento, oppure dirti che nel corso dell’anno prossimo l’andamento del network sarà di un certo tipo.

React Native, Renzo Marrazzo

Sarti dell’High Tech

(NL) – Ultima domanda. Essere italiani ed europei è un vantaggio, come per le aziende del lusso e del design che beneficiano di una certa allure del “Made in Italy” o uno svantaggio, in quanto difficilmente all’estero siamo percepiti come innovatori nell’high tech?
(RM) – Il fatto di essere italiani, soprattutto al NAB, ci dà un vantaggio. Nel senso che potremmo definirci i sarti dell’HighTech. Tutti i sistemi statunitensi sono black box, magari eccellenti ma chiusi. Non c’e’ flessibilità verso le esigenze degli utenti specifici.

Customizzazione

Ma il nostro punto forte è la customizzazione. Noi ascoltiamo i clienti e adattiamo TX Control alle esigenze specifiche, anche integrando apparati o protocolli non presenti nel prodotto di base. Questo ci è stato riconosciuto, ovviamente oltre alle caratteristiche di base del nostro prodotto. (M.H.B. per FM-World)

Il WSJournal (e qualche esperto di DataScience) ci aiutano a spiegare il vero algoritmo di Spotify

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Si parla di tecnologia e di come funziona l’algoritmo di Spotify, in questo editoriale scritto per FM-world da Marco Barsotti.

Dopo tanti post in cui esperti o presunti tali ci spiegavano l’algoritmo di Spotify (battezzato da alcuni BaRT, Bandits for Recommendations as Treatments, il 15 aprile è stato pubblicato un articolo sullo stesso argomento da parte del Wall Street Journal. Unendo quanto spiegato da questa autorevole fonte ad alcuni interessanti notebook (in Python) di parte di studiosi di DataScience pensiamo di poter raccontare qualcosa di interessante.

Scettici?

Prima di buttarci nei dettagli una spiegazione. Siamo sempre stati scettici degli articoli online che “spiegavano” BaRT in quanto – a differenza di Facebook e di Netflix – il blog dell’engineering di Spotify (che è questo) non ha mai citato nulla di nome BaRT. Abbiamo visto articolo sulle proprietà dell’ algoritmo di Poisson per la stima dei quartili in test A/B o anche una descrizione tutta da leggere (non mancate, qui) sull’aura musicale di ciascuno di noi. Ma di BaRT niente. Ma passiamo all’articolo del Journal.

Echonest

Le basi dell'”algoritmo” vengono dall’acquisizione da parte di Spotify di The Echonest avvenuta nel 2014: si tratta di un’azienda nata come spinoff del MIT Media Lab (quello di Negroponte e del suo One Laptop per Child).

Echonest non analizzava solo i brani in quanto tali: in un post del 2013, subito prima l’acquisizione, veniva spiegato chiaramente: “Indicizziamo e analizziamo oltre 10 milioni di nuovi blog post, discussioni sui social media e recensioni musicali quotidiane.
Applichiamo poi tecniche di Machine Learning e Natural Language Processing per contestualizzare queste discussioni e identificare trend musicali”.

Oltre i metadati

Troverete il resto della spiegazione qui.  Ed è quel database, per cosi’ volerlo chiamare, che ha posto le fondamenta per il sistema di raccomandazioni attuale.

Collaborative filtering

Il primo passo oggi è un processo detto “collaborative filtering“. Tra i suoi obiettivi, spiega al WSJ Ziad Sultan “vice presidente della personalizzazione” di Spotify, quello di identificare affinità tra brani e podcast (tra brani e podcast!) osservandone i posizionamenti relativi nelle playlist di milioni di utenti.

Spazio n-dimensionale

Questi oggetti (brani e podcast) sono inseriti nello spazio n-dimensionale che possiamo vedere in versione semplificata (3D) qui sopra: la distanza cartesiana tra i punti rappresenta le affinità.

Interessante notare come questo sia esattamente lo stesso criterio usato dai vari LLM come ChatGPT per clusterizzare i concetti (o meglio, token e parole):

Natale

A Natale siamo tutti più buoni, tranne pero’ questi spazi n-dimensionali che divengono nocivi. Basta pensare al tormentone “All I Want for Christmas Is You” di Carey che a partire da inizio dicembre si trova prossimo a praticamente tutti gli altri brani, tra cui lo scorrelatissimo “Silent Night“. E apparentemente in Italia anche a Quevedo (e agli Wham).

Terremoti

Un effetto poco gradevole già a dicembre, figuriamoci da gennaio in poi. E – detto per inciso – a chi scrive è capitato “su un noto social” di vendere per due settimane una quantità irragionevole di influencer turche musulmane intente (crediamo) a spiegare qualche concetto trascendente.
La spiegazione stava nella “deduzione” del di lui “algoritmo” di un nostro interesse per una religione avendo avuto la colpa di visualizzare un po’ troppi video relativi al terremoto in Turchia.

Content Based Filtering

Andiamo avanti. Il passo successivo è il Content Based Filtering. L’idea è di associare un numero decimale (“float32”) a ciascuno dei seguenti parametri per ogni brano: loudness, tempo, danceability, energy, speechiness, acousticness, instrumentalness, liveness, valence, e duration. Con un po’ di passaggi si ottiene un vettore associato a ogni playlist:

 

con il risultato all’immagine seguente (la playlist di base è quella a sinistra, mentre le due a destra sono generate da due differenti algoritmi, il primo dei quali è appunto quello di Spotify). Senza dubbio i tanti lettori di FM-World esperti di clock e playlist potranno darcene un giudizio ragionato.

Non ditelo a nessuno, ma…

…Ma è possibile utilizzare questo sistema anche per creare playlist per le nostre emittenti: è tutto disponibile qui.

SIA vs Avicii

A titolo di curiosità, ecco di seguito i parametri che abbiamo trovato confrontando i parametri di due splendidi ma diversi brani: la versione di SIA di “I Go To Sleep” (a sinistra) con “Seek Bromance” di Avicii/Tin Berg (i parametri sono in stile JSON, dunque nome-parametro : valore). Ad esempio Avicii ha una “danceability” di 0,49 mentre SIA solo di 0,43.

Recensioni

Questi dati, ricavati da un’analisi dei brani stessi, sono poi integrati con attributi e parole chiave utilizzate nelle varie recensioni fatte da critici (siti ufficiali) e normali ascoltatori (blogs e reddit): e qui ritroviamo, appunto, il database di The Echonest.

Politically-Correct-ness

C’era da attenderselo di questi tempi: l’articolo del Journal non poteva esimersi da terminare con una “messa in guardia” contro l’attacco alla “diversità” possibile tramite questi sistemi di IA.

Ecco la spiegazione: “Se un ascoltatore ha nella sua playlist una predominanza di brani cantati da uomini allora le playlist (per terzi) create sulla base di quella rischiano anch’esse di aver un bias “anti-femminile” (!) creando un possibile feedback loop che amplificherà l’aberrazione.

la sede di Capitol Records a Los Angeles

Soul Music

E quindi non possiamo che concludere con una nota positiva: agli esordi di Radio Milano International in tanti ci eravamo appassionati della Motown e della Soul Music: il nostro personale bias era (e in parte è, avendo ancora sull’iPhone alcune compilation dell’epoca) decisamente pro-black (scusate l’inglese), dunque nessuno potrà mai darci dei razzisti.

Orgogliosi possiamo oggi affermarlo: stavamo lodevolmente cercando di costruire un mondo con una maggiore “inclusion“. (Marco Barsotti per FM-World)

General Motors

General Motors scarica Apple CarPlay a favore di una soluzione proprietaria. L’inizio di un trend pericoloso?

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General Motors, quinto costruttore automobilistico del mondo per fatturato, è intenzionato ad abbandonare Apple CarPlay (ma anche Google Android Auto) a favore di una soluzione proprietaria. Obbiettivo dichiarato: catturare dati e abitudini dei clienti, anche disintermediando le piattaforme di intrattenimento attuali, incluse quelle radiofoniche.

Lo ha svelato Reuters in un articolo del 31 marzo: vediamo insieme qualche dettaglio, unito ad alcune considerazioni generali sull’importanza che radio (e TV) non si facciano sottrarre il rapporto diretto con il proprio pubblico.

Punti di vista

L’iniziativa di GM si spiega se guardiamo i fatti dal punto di vista di un costruttore: come scrive Reuters, Apple CarPlay e Android Auto “allow drivers to bypass a vehicle’s infotainment systems“, permettono all’utente di bypassare i sistemi nativi della vettura.

Una contrapposizione tra costruttori di vetture e piattaforme tecnologiche dove le nostre radio e TV non sembrano neppure essere parte in causa.

Machine Learning

In un mondo dove la collezione, l’analisi, l’elaborazione tramite Machine Learning e perfino la rivendita dei dati è chiave (come ben spiega Netflix)  un costruttore non può lasciare che siano altri a “catturare informazioni su come i propri clienti guidano e ricaricano l’auto” (parole di GM). Oltre naturalmente s catturare quelle sulle preferenze nel campo dell’intrattenimento.

Guadagno “per noi”

GM pare intenzionata a offrire la nuova soluzione su tutti i veicoli elettrici e – forse – su parte dei nuovi a combustione. E non si pensa a servizi gratuiti: “We do believe there are subscription revenue opportunities for us,”, pensiamo ci siano grandi opportunità di guadagno per noi, ha affermato Edward Kummer, Chief Data Officier della casa di Detroit.

Il che ci ricorda una frase che ci aveva detto durante un’intervista dell’anno scorso un importante editore parlando di TuneIn: “Quelli guadagnano sulle nostre radio” (con i famosi pre e mid-roll).

Spotify sì, radio non pervenute

Kummer ha anche affermato – bontà sua – che Spotify sarà parte della soluzione.  Ma nessun accenno alle app proprietarie delle nostre stazioni DAB/FM ne ad aggregatori terzi quali TuneIn o FM-World. E – piuttosto grave – nulla si dice di un ipotetico “App Store di GM” (anche se il caso di FireOS ci porta a pensare che questo non sia del tutto da escludere).

Friction

Il punto che vogliamo sottolineare è quello che gli anglosassoni chiamano “friction”: anche se sarà sempre possibile connettere la propria applicazione su cellulare  al Bluetooth dell’auto, questa operazione avrà sempre una “friction” enormemente maggiore rispetto al semplice tap su uno schermo che contiene applicazioni decise dal costruttore della vettura.

General Motors

Prospettive

L’automobile è e diventerà sempre più un luogo essenziale per la fruizione dell’intrattenimento. Già oggi molte vetture sono dotate di schermi per i passeggeri posteriori e c’e’ da attendersi che con l’evoluzione della guida autonoma questi saranno resi disponibili anche al guidatore. E in quanto ai contenuti non pensiamo solo a OTT e streaming radio: ma anche a piattaforme di gaming e social orientati al video quali TikTok.

Schema di massima di un Transformer

Large Language Models (Transformer)

Clock in pensione

Senza dimenticare l’impatto dei LLM (Large Language Models tipo ChatGPT, Bard, Anthropic e simili), che probabilmente creeranno in locale palinsesti personalizzati – dopo aver appreso gusti e abitudini dei passeggeri – senza alcun bisogno dei broadcaster e dei loro “clock”.

Content is King (or is it?)

Tutti questi sviluppi ci portano ad affermare che solo radio e TV  che saranno in grado di creare contenuti originali e distribuirli tramite canali nuovi – alcuni per ora inesplorati – siano destinate a restare rilevanti nei prossimi decenni.

Fronte Comune

Per il momento, come aveva giustamente affermato  Eugenio La Teana in un recente podcast, è essenziale che i broadcaster italiani (anzi: europei) facciano fronte comune, tutti uniti al fine di essere interlocutori credibili di giganti quali GM, Stellantis e Renault ma anche Google, Meta e OpenAI.
Perché il pericolo di essere totalmente disintermediati e’ fortissimo  e occorre attrezzarsi fin da subito. (M.H.B. per FM-world)

* Per comunicati e segnalazioni: [email protected]

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

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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)

* Per comunicati e segnalazioni: [email protected]

Nasce partnership tra MediaDAB e 22HBG: vediamo come si inquadra in un mondo dove l’ascolto della radio in mobilità è fortemente minacciato

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MediaDab e 22HBG hanno recentemente firmato una partnership con l’obiettivo di immaginare, sperimentare e portare sul mercato soluzioni rivoluzionarie nel settore dell’intrattenimento e dell’informazione in mobilità.  Proviamo con questo articolo a capire cosa riguarda e la sua importanza in un mondo dove la radio non è più al centro del car entertainment.

 Si tratta qui di innovare nell’ambito dell’intersezione tra tre tecnologie: il DAB, che ha le sue radici nel mondo broadcast; le app, che vengono invece da quello dell’online; e la vera grande rivoluzione del 2023, i Large Language Models alla base dell’Intelligenza Artificiale (IA) che abbiamo tutti recentemente scoperto grazie a ChatGPT e Peperoni AI. 

I protagonisti

Ma chi sono I protagonisti di questo accordo? Presto detto: MediaDAB è uno dei recentissimi consorzi nati per aiutare l’emittenza locale e le superstation a migrare verso il DAB, la Radio Digitale da cui per troppi erano state escluse. Non si tratta solo di radio prettamente locali: anche preminenti superstation sono attualmente veicolate multiplex di mediaDAB. 

22HBG è invece un entità più difficile da afferrare: nata da una costola di Elenos, storico produttore italiano di apparati e soluzioni dedicati al broadcast, si è evoluta su svariati assi apparentemente scorrelati (o almeno questa la prima impressione che si può avere analizzandone il sito). Si va da un giornale online che racconta in tempo reale quanto accade nel mondo broadcast, al gruppo social dedicato (parliamo di FM-world), a una soluzione completa per lo sviluppo e la fruizione dei recentissimi modelli di IA (PeperoniAI), a un aggregatore di emittenti radio e TV  decisamente unico. Senza dimenticare le soluzioni per la gestione dei contenuti dedicate ai broadcaster.

Convergenza 

Il filo conduttore però esiste è quello della convergenza di media e contenuti resa possibile dalla digitalizzazione e dagli standard aperti.  Come ben sanno le redazioni dei quotidiani che ormai da tempo lavorano su piattaforme tecnologiche uniche in grado di erogare e adattare i contenuti su web, blog, podcast, canali tv interattivi, HBBTV. E carta stampata. 

E qui ci ricongiungiamo col senso dell’accordo con cui abbiamo aperto.  

 

Come chiarisce questo semplice grafico…Ok, forse meglio prenderla da un angolo più user-oriented. 

Dashboard

Partiamo dai meravigliosi cruscotti delle autovetture di ultima generazione: lo spazio dedicato all’ intrattenimento è diventato come sappiamo terreno strategico di lotta tra i grandi gruppi editoriali nazionali oltre che tra questi e le piattaforme globali. 

 La cosiddetta Uberizzazione, che nel settore dei media è anche detta Netflixizzazione è dietro l’angolo anche per il comparto radiofonico, rimasto finora un caso unico dove il perdurare dell’analogico (FM e AM) ha permesso di godere delle rendite di posizioni anche oltre i tempi supplementari.  

Purtroppo, Il bel segnale pulito emesso dagli storici trasmettitori dei principali network non potrà continuare ad apportare vantaggi che per pochi anni, non fosse altro che per questioni di consumi energetici. 

Uno vale uno

 Ma nel DAB e nell’online uno vale uno e il logo che fa bella mostra di sé sullo sfavillante cruscotto non rappresenta certo elemento di differenziazione. 

Da qui la necessità di fidelizzare tramite nuovi tipi di interazione quelli resi possibili da soluzioni custom basate sulla sinergia tra DAB e IP. E non parliamo solo del “Dab over IP” di cui si discute dal 2019, quella tecnologia che prevede in sostanza di incapsulare in pacchetti IP i dataframe DAB senza perderne i metadati. 

Pensiamo piuttosto ad applicazioni più vicine all’utente: proviamo a fare due esempi per chiarire. È evidente a tutti che uno dei vantaggi competitivi di Google e Facebook rispetto alla classica emittenza broadcast sta nella granularizzazione (e anche nella “targettizzazione” di cui discutono tutti. Ma a noi preme parlare della prima). In altre parole, anche una piccola attività economica, quale un negozio di quartiere, può grazie ai colossi del web attivare campagne a costi accettabili (parliamo di poche decine di euro a settimana).  

Basta limitare l’erogazione a una singola città, o perfino a una zona: cose ovviamente precluse non solo all’FM ma anche al DAB, che di fatto utilizza in Italia le stesse topologie basate su trasmettitori di grande potenza che coprono vaste aree. 

DAB e aggregatori

Immaginiamo ora una stretta integrazione tra un flusso DAB e un aggregatore di grande popolarità quale FM-world: nulla vieta di realizzare la medesima granularizzazione, erogando flussi IP contenenti spot differenziati per area geografica, attivabili eventualmente solo quando richiesto. Con i costi relativi. 

Un secondo esempio potrebbe riguardare l’interazione con gli ascoltatori: siamo abituati a emittenti che ci chiedono di rispondere sul tema del giorno (“diteci cosa pensate di…”), ma poi quello che accade è che in onda vengono letti solo pochi messaggi scelti dai conduttori. Nessuna valenza scientifica o di sondaggio in tutto questo.  

Ma la radio, con la sua diffusione orizzontale e il suo vasto pubblico permette di realizzare opinion polls significativi con risultati in tempo reale (visto che a rispondere sono spesso ben più di 1000 ascoltatori). 

La raccolta e l’analisi delle risposte e’ tecnicamente realizzabile come sviluppo verticale sulla base dell’esistente funzionalità “Interactive MUX” offerta da 22HBG. 

Big Data

L’integrazione di cui parliamo porta poi un enorme vantaggio, che sarà in prospettiva sempre più strategico. Si chiama big data, la grande quantità di informazioni relative ai singoli utenti che già oggi possiamo collezionare da chi ascolta via app. Sono darti grezzi, che necessitano di strumenti di analisi e sintesi potenti: e qui il ruolo dei sistemi basati sulla AI, in grado di analizzare e sintetizzare autonomamente enormi quantità di dati diventerà con il tempo indispensabile

Chi possiede i dati?

Ma chi possiede i dati? Questo è un punto strategico cui conviene prestare la massima attenzione. Se non si presidia il dashboard, proprio con sistemi quali quelli di FM-world o anche al limite app proprietarie, il rischio è che queste informazioni vengano regalate tutte alle case automobilistiche. Ma se in qualche modo è lecito che queste ultime collezionino informazioni su stile di guida dei clienti e performance dei veicoli, molto più difficile appare accettare che conoscano anche i nostri gusti in termini di intrattenimento. Soprattutto quando questi impattano il core business delle radio.

Differenziazione 

Abbiamo voluto citare due esempi che richiedono sviluppi custom e non funzionalità pronte da erogare. 

Ma il punto è proprio questo. In un mondo dove non è più la potenza del segnale a fare la differenza non può essere che lo sviluppo di soluzioni verticali, sulla base dei solidi protocolli standard di DAB e IP, a differenziare le singole emittenti. E non abbiamo parlato dell’ulteriore integrazione con i vari LLM (large language models, ChatGPT e concorrenti) qualcosa su cui ci riserviamo di ritornare a breve.  

Per ora invitiamo tutti i lettori a lavorare di fantasia e creatività: anche le idee più ardite sono probabilmente realizzabili ormai in tempi molto rapidi. (M.H.B.)