Il giornalismo che scommette (letteralmente) sul futuro
La questione dei prediction markets e del giornalismo sta diventando importante. CNN e Dow Jones hanno già siglato accordi con Kalshi e Polymarket per integrare nelle loro piattaforme dati di previsione in tempo reale. L’idea di fondo è che le probabilità generate da chi scommette denaro siano più accurate dei sondaggi. Ma i rischi sono evidenti: stabilendo partnership formali, le redazioni si allineano a piattaforme in cui utenti anonimi non solo traggono profitto dalle notizie, ma possono potenzialmente manipolarle. Il caso della guerra all’Iran ha reso tutto più concreto e più inquietante: scommesse da mezzo miliardo di dollari, profitti sospetti, interrogativi aperti su possibili insider. Il confine tra giornalismo gamificato e semplice scommessa è ancora tutto da tracciare.
Fonte: Columbia Journalism Review —https://www.cjr.org/the_interview/are-prediction-markets-actually-good-for-journalism-kalshi-polymarket-dow-jones-cnn.php
Un articolo su TechForGood riprende un tema che non smette di essere urgente: come i social media imparano a conoscerci. Ogni like, commento, condivisione, persino il tempo che passi su un post senza interagire, alimenta un profilo digitale. L’obiettivo finale degli algoritmi è uno solo: tenerti sulla piattaforma il più a lungo possibile. Gli algoritmi amplificano le emozioni perché funzionano, e le emozioni divisive funzionano meglio di tutte. Capire questo meccanismo, e saperlo spiegare ai lettori, è diventato parte del mestiere.
Fonte: TechForGood —https://www.techforgood.net/guestposts/how-social-media-algorithms-know-you-so-well
La polarizzazione non si combatte con i fatti
La ricerca pubblicata su Psychology Today aggiunge uno strato inquietante al quadro. La polarizzazione politica non riguarda tanto il disaccordo sulle idee, ma quello che i ricercatori chiamano polarizzazione affettiva: l’ostilità crescente verso chi è percepito come avversario, radicata nei bisogni di identità, appartenenza e sicurezza. I tentativi di ridurla attraverso i soli fatti si rivelano insufficienti. Quello che funziona è incontrare le persone al livello della loro esperienza, e investire nelle strutture comunitarie che rendono possibile il senso di appartenenza senza richiedere un nemico. Una lezione che vale anche per chi progetta spazi di informazione.
Fonte: Psychology Today —https://www.psychologytoday.com/us/blog/human-rights-defenders/202603/from-political-polarization-to-bridging-divides
Le cose che i più intelligenti si rifiutano di dare all’IA
Thomas Oppong ha scritto su Medium un pezzo che ha girato molto, e che condivido in buona parte. La sua tesi è semplice: alcune cose nella vita sono compiti da sbrigare, e delegarle all’AI ha senso perché il valore sta nel risultato. Ma altre sono non negoziabili: scrivere, pensare, leggere, i processi decisionali di primo, secondo e terzo livello. Il valore non sta nell’output, ma in ciò che diventi facendo il lavoro. Vale la pena fermarsi su questa distinzione, soprattutto per chi fa giornalismo. Usare l’AI per cercare, sintetizzare, formattare: va bene. Usarla per osservare, interpretare, raccontare: è un’altra cosa. Il rischio non è tecnologico, è professionale.
Fonte: Medium / Thomas Oppong —https://thomas-oppong.medium.com/the-smartest-people-i-know-refuse-to-use-ai-for-these-things-360cda0e9b4c
Tangle Media è uno dei casi più interessanti nell’editoria newsletter degli ultimi anni. Fondata nel 2019 da Isaac Saul, offre ogni giorno “cosa dice la destra” e “cosa dice la sinistra” sullo stesso argomento, con l’obiettivo dichiarato di esporre i lettori a idee che magari non vorrebbero leggere. Nel 2025 ha raggiunto 4,15 milioni di dollari di fatturato annuo, con l’85% proveniente dagli abbonamenti a pagamento, nonostante la maggior parte dei contenuti sia accessibile gratuitamente. Il tasso di conversione da gratuito a pagante è del 16%, un numero che molte testate tradizionali si sognano. La lezione che traggo è duplice: la fiducia si costruisce con la trasparenza editoriale, e chi paga lo fa perché percepisce valore, non per accedere a un contenuto altrimenti precluso.
Fonte: Press Gazette —https://pressgazette.co.uk/newsletters/politics-newsletter-makes-nearly-4m-in-subs-despite-giving-most-content-away/
Tre newsletter indipendenti al prezzo di una e mezza. Non è uno slogan, è un esperimento concreto che tre giornaliste americane, Marisa Kabas di The Handbasket, Katelyn Burns di Burns Notice e Kat Tenbarge di Spitfire News, hanno lanciato la scorsa settimana. Per 8,50 dollari al mese si accede a tutte e tre, contro i 17 che costerebbero separatamente.
Lo strumento tecnico che ha reso possibile tutto questo si chiama Trustfnd, una startup fondata da Michaël Jarjour, ex manager di Twitter, che ha costruito un sistema di bundle cross-piattaforma compatibile con Ghost e Beehiiv. La vera novità non è tanto il prezzo scontato, quanto la logica che ci sta dietro: ogni newsletter rimane un’entità autonoma, ma le tre condividono lo stesso sistema di acquisizione degli abbonati, ciascuna portando i propri lettori anche alle altre. Substack e Patreon, per il momento, non supportano nulla di simile. Il CEO di Beehiiv, interpellato dal Nieman Lab, ha elencato con franchezza tutti i nodi irrisolti che questo modello porta con sé, dalle asimmetrie di traffico ai conflitti reputazionali. Ma il punto è che qualcuno ha finalmente smesso di aspettare che le piattaforme risolvessero il problema e ha costruito la soluzione da fuori.
Fonte: Nieman Lab —https://www.niemanlab.org/2026/04/three-newsletters-for-the-price-of-1-5-independent-journalists-experiment-with-a-bundle/
Strumento della settimana: come fare bene la ricerca inversa delle immagini
Si definiscono «la casa delle investigazioni online». Più precisamente, Bellingcat è un gruppo di giornalismo investigativo con sede nei Paesi Bassi specializzato nel fact-checking e nell’intelligence open-source (OSINT).
Danne, ciclicamente, mettono online dei tutorial preziosi per fare investigazione online e verifiche. Questa è una loro guida sulla ricerca inversa delle immagini, che, nonostante sia del 2019, è ancora un riferimento indispensabile per chi vuole fare una verifica simile.
Usare solo Google porta spesso a risultati deludenti. La guida raccomanda di lavorare su più motori in parallelo, con Yandex ancora considerato il più potente per il riconoscimento di volti, paesaggi e oggetti, forte soprattutto in contesti europei e dell’ex Unione Sovietica. Il consiglio pratico per chi non vuole aprire ogni motore manualmente è usare l’estensione “Search by Image” per browser permette di interrogare Yandex, Bing, Google Lens e TinEye con un solo clic destro. Un’ora investita a familiarizzare con questi strumenti ripaga ogni volta che si incontra un’immagine di dubbia provenienza. Verificare l’origine e il contesto di una fotografia, ciu aiuta a smascherare l’uso fuorviante di immagini reali ma decontestualizzate. Che è spesso più insidioso delle foto false vere e proprie.
Fonte: Bellingcat —https://www.bellingcat.com/resources/how-tos/2019/12/26/guide-to-using-reverse-image-search-for-investigations/
Siamo a Pasqua
Domenica sarà Pasqua, e ti auguro di viverla nel modo più sereno e più vero. So che molti di voi non sono credenti, ma invece di lasciarti degli auguri un po’ finti e magari un po’ melensi, mi sono permesso di prendere a prestito alcuni versi tratti daiCanti ultimi, scritti negli ultimi mesi di vita da padre Davide Maria Turoldo, mentre era malato di cancro.
No, credere a Pasqua non è
giusta fede:
troppo bello sei a Pasqua!
Fede vera
è al Venerdì Santo
quando Tu non c’eri
lassù!
Quando non una eco
risponde
al tuo alto grido
e a stento il Nulla
dà forma
alla tua assenza.
PS Come ha ben spiegato il collega e amico Riccardo Maccioni, la provocazione centrale di questi versi è teologicamente potente: credere a Pasqua è facile, perché la Pasqua è bella. La fede vera si misura nel Venerdì Santo, nel silenzio di Dio, nell’assenza che nessun grido riesce a colmare.
Aggiungo io: forse solo così si riesce pienamente a gioire della Pasqua di risurrezione. Auguri di cuore.
