Studiare la Rete per comprendere le relazioni tra le persone e i loro desideri. E' questa la nuova frontiera di Yahoo, i cui laboratori stanno scandagliando il web sotto la guida di Prabhakar Raghavan, Chief Scientist dell'azienda americana e docente a Stanford. "L'espresso" lo ha intervistato.

Mr. Raghavan, cosa sta facendo Yahoo?
"Guardiamo direttamente cosa fanno le persone online, studiando centinaia di milioni di persone e le loro relazioni. Bisogna unire questi due punti di vista. Stiamo imparando molte cose nuove".

Per esempio?
"Per esempio abbiamo cercato di studiare meglio il fenomeno descritto sei anni fa da Chris Anderson su Wired, la "coda lunga". Secondo questa tesi, a grandi linee, alcuni importanti retailer online hanno successo anche perché, oltre a fornire prodotti popolari e conosciuti, sono in grado di rendere reperibili anche canzoni, film, libri poco noti. In questo modo riescono a soddisfare una grande fetta di mercato. Studiando questo fenomeno abbiamo ipotizzato due possibili soluzioni. Che ci siano persone"normali" - che leggono best-seller, che guardano i film più popolari al momento, e che ascoltano solo hits - e persone strane", che leggono giornali meno conosciuti o guardano film di nicchia. Ma non è così. Studiando ci siamo accorti che in realtà siamo tutti più o meno "normali", ma qualche volta facciamo qualcosa di "strano". Quindi avere una coda lunga di prodotti permette di intercettare i bisogni di quei clienti che ogni tanto vogliono avere prodotti di nicchia, e che altrimenti dovrebbero rivolgersi a qualcun altro".

Quali sono i progetti in corso?
"Stiamo cercando di capire cos'è che realmente coinvolge gli utenti online, misurare il loro grado e tipo di "user engagement". Per calcolare il coinvolgimento degli utenti online si fanno ancora cose molto semplici e poco efficaci: si guarda al numero di pagine viste o al numero di visitatori unici. Tuttavia noi sappiamo che non tutte le pageviews non sono uguali: una di Facebook è diversa da una di Google, Amazon o Yahoo!; questo perché l'intenzione degli utenti e il loro modo di usare queste pagine è diverso. Capire queste intenzioni e queste azioni è di fondamentale importanza. Ancora più importante per noi è identificare dove c'è margine di crescita e di novità. Quasi tutte le azioni online sono una copia di quelle offline leggiamo il giornale, guardiamo la televisione, facciamo acquisti. Ma ci sono dei comportamenti che esistono solo in rete, ed è su questi che puntiamo la nostra attenzione. Un esempio è Twitter; a nessuno verrebbe in mente di mettersi per strada e a ogni piè sospinto dire cosa sta facendo o pensando. Ma in rete funziona: le persone hanno cominciato a twittare e stranamente altre persone hanno pensato che fosse interessante fare attenzione a quello che avevano da dire. È un comportamento nato online che non ha un analogo offline e vogliamo capire quale sia la molla che fa scattare questi nuovi trend".

L'obiettivo è andare verso una Rete che capisca meglio le persone?
"Sì, per ricostruire meglio il mondo offline sul web. Oggi viviamo in un mondo fisico dove ci sono personalità, università, ristoranti; poi c'è il web, è una rappresentazione di tutto questo in milioni di pagine disordinate. Noi stiamo cercando di riordinare queste pagine sparpagliate e ricostruire il reale web delle persone o dei luoghi. Prendiamo Madonna, per esempio: quello che ci si aspetta quando si digita "Madonna" su un motore di ricerca è un elenco di pagine web in ordine di importanza, o magari di data. In Yahoo! stiamo lavorando affinché la risposta alla richiesta "Madonna" sia una pagina con tutte le informazioni che la riguardano: in un'area tutti i suoi ultimi video, una con i testi delle sue canzoni, un'altra con le ultime notizie, una con tutti gli eventi, concerti, film, e così via. In sintesi: ricostruire il web di Madonna partendo dalle pagine presenti in rete. E lo stesso per richieste più complicate. Per esempio lei vuole andare a cena fuori a Palo Alto, in California, e mangiarsi un piatto di lasagne? Digitando "Palo Alto" e "Lasagne" sul motore di ricerca, in risposta compariranno tutti i ristoranti di Palo Alto con le lasagne nel menù, le recensioni, le indicazioni per raggiungerli, contatti e orari.

Ma per fare questo servono milioni di algoritmi...
"Sui quali i nostri scienziati stanno lavorando. Algoritmi per la fase offline, di raccolta di informazioni per la creazione di database man mano sempre più ampi, e per quella online: quelli che, mentre tu digiti la tua ricerca, vanno a pescare le informazioni giuste nel database. Ma è un "work in progress". Non ci sarà mai un momento in cui qualcuno potrà dire: "ok, da adesso passiamo tutti al web semantico". Sarà un costante lavoro di aggiornamento e raffinamento di ricerca e di ricostruzione del web".