Il curioso caso del vaccino COVID AstraZeneca rivisitato dall’Intelligenza Artificiale

Una nuova ricerca analizza il linguaggio di tweet letti da milioni di persone e misura il calo di fiducia nel vaccino COVID-19 di AstraZeneca dopo la sospensione a metà Marzo 2021
del 18/05/22 - di Valeria Russo

Non è bello ciò che è bello ma è bello ciò che piace. Questa massima trova ampio riscontro nei social media, dove spesso il livello di un contenuto è giudicato dal numero di like. Porre l’attenzione sui contenuti popolari può essere una scelta vincente per rispondere a una semplice domanda: cosa è stato letto da milioni di utenti online?

Una nuova ricerca, pubblicata sulla rivista internazionale Big Data and Cognitive Computing, segue questa prospettiva e analizza come migliaia di tweet popolari hanno descritto concretamente i vaccini contro il COVID-19. Sin dal loro annuncio a fine 2020, vaccini prodotti da Moderna, Pfizer e AstraZeneca sono stati distribuiti a milioni di persone in tutto il mondo, contribuendo a combattere la pandemia.
I ricercatori dello studio hanno analizzato il linguaggio di migliaia di tweet popolari per estrarne insights riguardo ai vaccini, ovvero delle dichiarazioni svolte sistematicamente dagli utenti (per esempio, “vaccino” e “finalmente!”). Questa estrazione di insights non è stata svolta a mano: I ricercatori hanno disegnato un’intelligenza artificiale in grado di leggere immagini e testi e di capire associazioni tra concetti in frasi e figure. Il team, composto dai professori Massimo Stella e Federico Botta (University of Exeter) e Michael S. Vitevitch (University of Kansas), ha trovato la discussione dei vaccini contro il COVID-19 legata principalmente a problemi logistici di distribuzione ma anche a moti di denuncia per una cospirazione in corso. Nonostante la presenza di insight sia positive che negative, l’intelligenza artificiale ha ricostruito una percezione principalmente positiva dei vaccini, visti come in grado di suscitare emozioni come desiderio, fiducia e speranza. Queste emozioni positive sono state riscontrate sia nella twittersfera inglese che in quella italiana. Sia per concetti generici come “vaccino” che per i nomi dei suoi principali produttori, come Pfizer, AstraZeneca e Moderna.

A ridosso della sospensione di AstraZeneca in Europa, verso metà Marzo 2021, “vaccino” ha continuato a ispirare segnali di desiderio, fiducia e speranza, così come catturati dall’intelligenza artificiale. Tuttavia, questi segnali sono scomparsi dai tweet popolari su AstraZeneca proprio a partire da metà Marzo 2021, ma solo nella twittersfera inglese e non in quella italiana.
I contenuti popolari promossi in Italiano hanno continuato a iniettare fiducia nel vaccino AstraZeneca, fiducia svanita nelle controparti inglesi. Per un vaccino che ha contribuito a proteggere milioni di persone a quasi un decimo (inizialmente) del prezzo di costo di altri competitor (Fonte: OCPI), il crollo di fiducia ritrovato nei tweet inglesi fa riflettere. Quali sono le potenziali conseguenze di una tale volubilità nel linguaggio di tweet letti e condivisi da milioni di persone? Quali le ripercussioni economiche?
L’assenza di fiducia così come misurata dall’intelligenza artificiale considera migliaia di contenuti popolari ed è pertanto una stima che va ben oltre le considerazioni che un osservatore umano potrebbe svolgere. Questo metodo quantitativo evidenzia come i sistemi di informazione possano essere molto differenti in base alla nazione o alla lingua di riferimento e, alla fine dei conti, piuttosto volubili.
Viviamo in un mondo complesso dove anche la fiducia nei vaccini per il COVID-19 può svanire tutto d’un tratto. Misurare questa volubilità e capirne i meccanismi resta una grande sfida, dove la ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale può aiutarci concretamente a capire e comprendere meglio il corso di questa pandemia.

BIBLIOGRAFIA:

Stella, M.; Vitevitch, M.S.; Botta, F. Cognitive Networks Extract Insights on COVID-19 Vaccines from English and Italian Popular Tweets: Anticipation, Logistics, Conspiracy and Loss of Trust. Big Data Cogn. Comput. 2022, 6, 52. https://doi.org/10.3390/bdcc6020052



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