“Guarda, avevo ragione!” Il ruolo del bias di conferma nella condivisione di articoli online!

Viviamo in un’epoca in cui la condivisione di contenuti online è sempre più semplice e praticata. In questi ultimi anni, a causa dell’emergenza sanitaria che stiamo affrontando, il numero di articoli in merito alla salute è aumentato esponenzialmente. Infatti, è molto comune che gli operatori sanitari condividano sulle pagine social articoli che trattano della pandemia da Covid-19. Ma cosa spinge il singolo individuo a scegliere di ricondividere?

Quando decidiamo di condividere un articolo entrano in gioco vari elementi.
Fra questi, l’alfabetizzazione eHealt è definita come la capacità di cercare, comprendere, valutare e utilizzare le informazioni presenti nell’articolo (Norman & Skinner, 2006).
La valenza, invece, fa riferimento al contenuto dell’articolo e alle emozioni complessive incorporate al suo interno, che sono comunemente classificate come positive e negative (Meng et al., 2018) – basti pensare a come stili di scrittura positivi o negativi possano raccontare molto diversamente una stessa storia.
Il bias di conferma, infine, viene definito, in questo contesto, come la misura per cui un utente preferisce condividere un articolo quando è conforme alle proprie condizioni e ai propri atteggiamenti iniziali (Yin, Mitra, & Zhang, 2016). Il bias può essere estremo o moderato: nel primo caso, l’utente accetta solo le informazioni conformi alle sue idee iniziali, decidendo di non condividere quelle contrarie (Vydiswaran, Zhai, Roth, & Pirolli, 2015); nel secondo caso, invece, l’utente è più cauto sulle proprie considerazioni iniziali ed è più propenso a prendere in analisi articoli con idee contrarie alle proprie (Knobloch-Westerwick, Johnson, & Westerwick, 2014).

In uno studio, Zhao, Fu e Chen (2020) si sono chiesti se il bias di conferma possa moderare gli altri due – alfabetizzazione eHealt e valenza – intervenendo quindi sull’intenzione dell’utente di divulgare un articolo. Il campione di studio, formato da 94 volontari studenti di varie università pubbliche della Cina, è stato scelto perché i giovani sono la popolazione più attiva sulle piattaforme social. Lo studio è stato diviso in più fasi: nella prima fase, è stato presentato ai partecipanti un sondaggio pre-esperimento per conoscere le informazioni sociodemografiche e per valutare l’alfabetizzazione eHealt, così da suddividerli in due gruppi in base al loro grado di alfabetizzazione (alta, bassa). Nella seconda fase, sono stati fatti leggere quattro articoli, due con valenza positiva e due con valenza negativa; infine, nell’ultima fase, è stato chiesto ai partecipanti di rispondere ad un questionario che valuta il bias di conferma rispetto ai contenuti degli articoli letti (da “molto d’accordo” a “per niente d’accordo”) e all’intenzione di ricondividerlo (da “molto probabile” a “impossibile”).

Lo studio ha rilevato che il ruolo di moderatore del bias di conferma era significativo sia nella relazione tra l’alfebetizzazione eHealth e la volontà di condivisione dell’articolo, che nella relazione con la valenza del contenuto dell’articolo. Infatti, i risultati hanno mostrato che:

• Nel caso di bias di conferma estremo, quindi quando vi è un forte pregiudizio sul contenuto esposto nell’articolo sia in termini di accordo che di disaccordo iniziale, gli utenti che sono più propensi a ricondividerlo sono quelli che presentano alti livelli di alfabetizzazione e maggiormente quando l’articolo ha una valenza positiva.
• Nel caso di bias di conferma moderato o assente, quindi quando il pregiudizio iniziale non è così impattante, gli utenti che sono più propensi a ricondividerlo sono quelli che presentano alti livelli di alfabetizzazione e maggiormente quando l’articolo ha una valenza negativa.

Questo studio ha chiaramente messo in luce l’importanza dell’alfabetizzazione eHealt, utile per riuscire a sviluppare un pensiero critico che ci permette di non farci ostacolare dal bias di conferma. Ciò che dovremmo fare tutti, quando ci troviamo di fronte a un articolo online, è non soffermarci sul titolo o sull’argomentazione, che potrebbero non essere conformi alle nostre idee di partenza. Dovremmo piuttosto leggere interamente il testo, essendo consapevoli che, magari, la nostra idea iniziale potrebbe non essere del tutto corretta, dato che, spesso, non siamo noi gli esperti in materia. 
Inoltre, può essere utile informarci il più possibile sia sulla fonte che scrive l’articolo che sull’argomento: andare oltre la lettura di un singolo testo potrebbe aiutare a valutare differenti punti di vista, in modo da migliorare il pensiero critico. Siamo noi che costruiamo la nostra alfabetizzazione eHealt e, tenendo in considerazione questi piccoli consigli, non saremo più limitati dal bias di conferma, che potrebbe renderci ciechi di fronte la conoscenza.

Bibliografia

Knobloch-Westerwick, S., Johnson, B. K., & Westerwick, A. (2014). Confirmation bias in online searches: Impacts of selective exposure before an election on political attitude strength and shifts. Journal of Computer-Mediated Communication, 20(2), 171–187.

Meng, J., Peng, W., Tan, P. N., Liu, W., Cheng, Y., & Bae, A. (2018). Diffusion size and structural virality: The effects of message and network features on spreading health information on twitter. Computers in human behavior, 89, 111-120.

Norman, C. D., & Skinner, H. A. (2006). eHealth literacy: Essential skills for consumer health in a networked world. Journal of Medical Internet research, 8(2), e9.

Vydiswaran, V. V., Zhai, C., Roth, D., & Pirolli, P. (2015). Overcoming bias to learn about controversial topics. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(8), 1655–1672.

Yin, D., Mitra, S., & Zhang, H. (2016). When do consumers value positive vs. negative reviews? An empirical investigation of confirmation bias in online word of mouth. Information Systems Research, 27(1), 131–144.

Zhao, H., Fu, S., & Chen, X. (2020). Promoting users’ intention to share online health articles_bck on social media: The role of confirmation bias. Information processing & management, 57(6), 102354.