Digital nudging represents a sophisticated form of influence operating in the online context, shaping user behavior through the organization and presentation of information. Google, the undisputed leader in search engines, embodies this principle: its algorithm directs users' choices by selecting and sorting results, often prompting them to favor content placed in top positions. Automatic suggestions, information panels, and default options reinforce this mechanism, improving efficiency but at the same time limiting the perception of alternatives. With the advent of artificial intelligence-based technologies such as ChatGPT, digital nudging is evolving further. These tools transform online search into an interactive dialogue, in which AI does not just display information, but synthesizes and personalizes it, guiding the user toward specific interpretations. This form of influence is more subtle and engaging than traditional search engines, but it raises questions about the impact on freedom of choice. Personalization, while enhancing the relevance of responses, can reduce the variety of available perspectives and reinforce biases, confining users to a filter bubble. In this new landscape, it becomes essential to understand and monitor the mechanisms of digital nudging to ensure a balance between the benefits of efficiency and the preservation of informed, autonomous choices.

Il nudging digitale rappresenta una forma sofisticata di influenza che opera nel contesto online, modellando il comportamento degli utenti attraverso l’organizzazione e la presentazione delle informazioni. Google, leader indiscusso dei motori di ricerca, incarna questo principio: il suo algoritmo indirizza le scelte degli utenti selezionando e ordinando i risultati, spesso spingendoli a privilegiare i contenuti posti nelle prime posizioni. Suggerimenti automatici, pannelli informativi e opzioni di default rafforzano questo meccanismo, migliorando l’efficienza ma al contempo limitando la percezione di alternative. Con l’avvento di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, come ChatGPT, il nudging digitale sta evolvendo ulteriormente. Questi strumenti trasformano la ricerca online in un dialogo interattivo, in cui l’IA non si limita a mostrare informazioni, ma le sintetizza e le personalizza, guidando l’utente verso specifiche interpretazioni. Questa forma di influenza è più sottile e coinvolgente rispetto ai motori di ricerca tradizionali, ma solleva interrogativi sull’impatto sulla libertà di scelta. La personalizzazione, pur migliorando la rilevanza delle risposte, può ridurre la varietà di prospettive disponibili e rinforzare pregiudizi, confinando gli utenti in una filter bubble. In questo nuovo panorama, diventa essenziale comprendere e monitorare i meccanismi del nudging digitale, per garantire un equilibrio tra i benefici dell’efficienza e la salvaguardia di scelte consapevoli e autonome.

Nudging nel mondo digitale: le tecniche di persuasione di Google e ChatGPT

KAZAKOVA, DESISLAVA PLAMENOVA
2023/2024

Abstract

Digital nudging represents a sophisticated form of influence operating in the online context, shaping user behavior through the organization and presentation of information. Google, the undisputed leader in search engines, embodies this principle: its algorithm directs users' choices by selecting and sorting results, often prompting them to favor content placed in top positions. Automatic suggestions, information panels, and default options reinforce this mechanism, improving efficiency but at the same time limiting the perception of alternatives. With the advent of artificial intelligence-based technologies such as ChatGPT, digital nudging is evolving further. These tools transform online search into an interactive dialogue, in which AI does not just display information, but synthesizes and personalizes it, guiding the user toward specific interpretations. This form of influence is more subtle and engaging than traditional search engines, but it raises questions about the impact on freedom of choice. Personalization, while enhancing the relevance of responses, can reduce the variety of available perspectives and reinforce biases, confining users to a filter bubble. In this new landscape, it becomes essential to understand and monitor the mechanisms of digital nudging to ensure a balance between the benefits of efficiency and the preservation of informed, autonomous choices.
2023
Nudging in the Digital World: The Persuasion Techniques of Google and ChatGPT
Il nudging digitale rappresenta una forma sofisticata di influenza che opera nel contesto online, modellando il comportamento degli utenti attraverso l’organizzazione e la presentazione delle informazioni. Google, leader indiscusso dei motori di ricerca, incarna questo principio: il suo algoritmo indirizza le scelte degli utenti selezionando e ordinando i risultati, spesso spingendoli a privilegiare i contenuti posti nelle prime posizioni. Suggerimenti automatici, pannelli informativi e opzioni di default rafforzano questo meccanismo, migliorando l’efficienza ma al contempo limitando la percezione di alternative. Con l’avvento di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, come ChatGPT, il nudging digitale sta evolvendo ulteriormente. Questi strumenti trasformano la ricerca online in un dialogo interattivo, in cui l’IA non si limita a mostrare informazioni, ma le sintetizza e le personalizza, guidando l’utente verso specifiche interpretazioni. Questa forma di influenza è più sottile e coinvolgente rispetto ai motori di ricerca tradizionali, ma solleva interrogativi sull’impatto sulla libertà di scelta. La personalizzazione, pur migliorando la rilevanza delle risposte, può ridurre la varietà di prospettive disponibili e rinforzare pregiudizi, confinando gli utenti in una filter bubble. In questo nuovo panorama, diventa essenziale comprendere e monitorare i meccanismi del nudging digitale, per garantire un equilibrio tra i benefici dell’efficienza e la salvaguardia di scelte consapevoli e autonome.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/27504