Con l’avvento degli smartphone, dei tablet e dei dispositivi mobile tanti utenti hanno riscoperto il gusto di giocare e passare il tempo in maniera alternativa.
Certo, è stata anche conseguenza di una offerta nettamente esplosa. L’online ha infatti decuplicato le possibilità di trovare un passatempo e occupare i propri spazi liberi attraverso il gioco.
Pensiamo ad esempio alle sale da gioco virtuali, che tendono a replicare in digitale l’esperienza di gioco di quelle fisiche: si pensi in particolare alle piattaforme di giochi di carte, bingo, lotterie, slot o tavoli di roulette online, ma anche crash game, game show e giochi da tavolo.
E in questo contesto proprio l’evoluzione tecnologica sta ribaltando il settore rendendo questi passatempi sempre più interattivi e personalizzati.
Grazie alla raccolta dati, al machine learning e all’intelligenza artificiale le piattaforme online di divertimento e intrattenimento riescono a offrire suggerimenti su misura, addirittura anticipando i desideri degli utenti. Vediamo come.
La raccolta dati per gli algoritmi predittivi
Tutto inizia con i dati che noi volontariamente o involontariamente restituiamo alle piattaforme ogni volta che interagiamo con esse.
Ogni volta che clicchiamo su qualcosa sullo schermo, mettiamo in pausa, skippiamo oppure interagiamo in qualsiasi altro modo sulle piattaforme online, quel dato viene registrato e analizzato. Secondo un report di Agcom, Antitrust e Garante della Privacy sui Big Data, entro il 2025 potrebbero essere generati oltre 163 zettabyte, ovvero 163 trilioni di gigabyte.
In questi dati ci sono le scelte esplicite che noi compiamo, come quando selezioniamo un film da vedere o compriamo qualcosa su un sito di ecommerce, ma anche anche comportamenti impliciti. Cioè quanto tempo passiamo ad ascoltare un brano, quali generi skippiamo, oppure contro chi giochiamo a un gioco online.
E in base a questi dati le piattaforme, utilizzando sistemi di tracciamento avanzati come sensori biometrici per i visori VR o i feedback vocali quando giochiamo su una piattaforma online e usando il microfono per parlare con altri giocatori, sviluppano sistemi di algoritmi predittivi per personalizzare al massimo la nostra esperienza online.
Il machine learning
A questo punto interviene il machine learning che prende questi dati grezzi e li trasforma in modelli predittivi. Sono algoritmi che intrecciano milioni di dati al secondo per suggerirci, ad esempio, una playlist su Spotify, film da vedere su Netflix o Prime, aggiornare i feed su TikTok o Instagram o anche semplicemente come organizzare le proprie foto sugli archivi cloud da condividere.
In pratica questo sistema predice, appunto, quello che un utente guarderebbe successivamente a un contenuto già selezionato autonomamente. Ad esempio nel settore videoludico l’esperienza è ancora più complessa nella misura in cui l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata per ottimizzare il matchmaking, abbinando giocatori con skill simili e prevedendo quali modalità preferiranno. Utile per le aziende per ridurre l’abbandono del gioco.
Personalizzazione completa è anche la strada verso cui vanno le aziende per suggerire gli acquisti in-game allineando i gusti dei giocatori e indirizzandoli verso un acquisto piuttosto che un altro.
L’influenza degli algoritmi predittivi sulla creatività e sulla produzione di contenuti
Oltre a personalizzare l’esperienza dell’utente, gli algoritmi predittivi stanno influenzando anche la fase creativa e produttiva dei contenuti di intrattenimento.
Sempre più spesso, film, serie TV, giochi e persino podcast vengono sviluppati analizzando in anticipo le preferenze del pubblico, i trend emergenti e i comportamenti online.
Piattaforme come Netflix, ad esempio, non si limitano più a distribuire contenuti, ma li producono sulla base delle analisi dei dati raccolti, creando trame, ambientazioni e personaggi che rispecchiano i gusti degli utenti target. Lo stesso vale per il mondo del gaming, dove gli sviluppatori possono scegliere meccaniche di gioco, livelli di difficoltà o stili grafici basandosi sulle preferenze dei giocatori già attivi.
Questo approccio riduce il rischio di fallimento commerciale, ma solleva interrogativi sul ruolo dell’intuizione creativa e sulla possibilità che l’offerta si appiattisca su ciò che “funziona” anziché osare con contenuti innovativi. Il rischio, infatti, è che l’intrattenimento si trasformi in un ecosistema chiuso in cui le esperienze sono costruite non per sorprendere, ma per confermare aspettative già note.
Il futuro
Cosa ci riserva allora il futuro?
Ovviamente, come è ben immaginabile gli algoritmi predittivi diventeranno sempre più sofisticati. Si pensa addirittura che la tecnologia potrà arrivare anche a provare empatia per l’utente, interpretando le espressioni facciali o il tono di voce. E questo porterà ancora maggiore customizzazione delle esperienze online.
La discussione prosegue tra la bontà di un’esperienza unica e chi pensa che questo avrà un costo in termini di socializzazione e rapporti umani.