Algospeak

How Social Media Is Transforming the Future of Language

AutoriAdam Aleksic

EditoreKnopf

Uscita2025

Pagine256

ISBN9780593804070

Campolinguistica

ArgomentiIl potere Il futuroPostura dell'autorePragmatico

La tesi

Il libro allarga la definizione di algospeak: non più solo gli eufemismi nati per aggirare la moderazione («unalive» per «suicidio»), ma tutto il linguaggio plasmato dalla mediazione algoritmica. Lo short-form video è, dopo scrittura, stampa e internet, un nuovo punto di svolta della comunicazione: l'algoritmo decide chi incontra una parola, come si diffonde, quanto dura. I processi restano antichi — eufemismo, slang, socioletti, appropriazione — ma il nuovo medium li accelera e li fonde: parole, meme e metadati sono ormai la stessa cosa. E poiché l'adattamento è un tratto umano, non «siamo cooked»: la lingua sopravvivrà anche a questo.

Introduzione; capp. 5, 10

Come ci arriva

Whac-A-Mole censorio La moderazione opaca di TikTok genera sostituzioni a catena — «unalive», «seggs», l'emoji anguria per la Palestina — che Aleksic riconduce a tradizioni secolari: bowdlerizzazione, minced oaths, rhyming slang. L'insieme forma un socioletto dell'era algoritmica, in cui si entra e si esce come da ogni registro.

Meme e attenzione Le parole si diffondono come meme premiati dall'algoritmo («engagement treadmill», effetto Matthew). Aleksic confessa il repertorio del mestiere — hook superlativi, seconda persona, ragebait, il segnale discorsivo «no because» — con cui i creator catturano l'attenzione e, di riflesso, standardizzano il parlato di tutti.

La voce ottimizzata Uptalk, prosodia enfatica, ritmo accelerato: gli «accenti da influencer» nascono per massimizzare la retention, misurata sugli analytics, e si trasmettono per imitazione (founder effect, dialetto di prestigio), omologando l'inglese online verso lo standard americano.

Bolle, identità, appropriazione I filter bubble generano fanilect (Swifties, K-pop) e fanno filtrare nel mainstream il lessico incel («sigma», «-maxxing») e quello afroamericano e ballroom («gyat», «slay»), spogliati di contesto e attribuzione: il context collapse toglie alle comunità il controllo delle proprie parole.

Lingua come merce Microlabel estetiche («-core», «preppy») ed etichette generazionali sono metadati: identità fabbricate per segmentare e vendere, dentro piattaforme in via di enshittification. Eppure il verdetto finale assolve: la lingua converge e diverge come ha sempre fatto, «non siamo cooked».

Introduzione e capp. 1-10, nell'ordine del libro

Dove regge

Meccanismo censura-eufemismo I casi sono documentati e verificabili — «unalive», il museo Dickens shadowbannato per «dick», l'anguria palestinese — e inseriti in una continuità storica solida, con strumenti sociolinguistici standard (socioletto, treadmill dell'eufemismo, domini d'uso) maneggiati con competenza.

Lo sguardo dall'interno Aleksic apre i propri analytics, cita il memo interno di MrBeast, intervista creator come Vsauce e Sophia Smith Galer: le pagine sull'accento da influencer e sulle tattiche d'attenzione sono materiale di prima mano che un accademico esterno non avrebbe potuto raccogliere.

Effetti emergenti Adottando il quadro di Arvind Narayanan — il sistema complesso umano-algoritmo — il libro evita sia il panico («l'algoritmo ci programma») sia l'assoluzione («riflette solo ciò che siamo»). È il suo contributo concettuale più difendibile.

Le filiere ricostruite La pipeline 4chan-Reddit-TikTok dell'incel-speak e la catena AAE/ballroom-«internet slang» sono etimologie precise, sorrette da un meccanismo che le spiega: l'attribuzione decade a ogni condivisione, i confini delle bolle sono sfumati, il contesto si perde per via matematica.

Capp. 1, 3-7

Dove non regge

Giudice e imputato Aleksic vive dell'algoritmo che analizza. Lo dichiara, ma non lo tratta mai come bias: nel cap. 3, dopo aver descritto le proprie manipolazioni, conclude — «a rischio di sembrare di parte» — che i colpevoli sono le piattaforme e gli influencer solo «complici». L'autoassoluzione della categoria non viene mai messa alla prova.

Metodo artigianale Le prove quantitative sono survey autosomministrate (1.700-2.000 genitori e insegnanti reclutati dall'autore), un poll di 45 influencer, alzate di mano a lezioni universitarie, Google Trends. Nessun campionamento controllato; da questa aneddotica si salta a leggi come «unalive è il futuro dell'inglese» (Introduzione). È il rilievo centrale anche dell'unica recensione accademica reperita (Asian Journal of Applied Linguistics, 2026): generalizzazioni da osservazione partecipante, senza distinguere il genuinamente nuovo dal solo accelerato.

Causalità presunta Ammette che la causazione è «incredibilmente difficile da provare» (cap. 3, su «no because») e che degli algoritmi «non possiamo sapere nulla di certo» (cap. 1), poi inferisce meccanismi da shadowban «sospettati» e analytics personali: leggi generali costruite su un oggetto dichiarato inconoscibile.

Tesi infalsificabile Ridefinendo algospeak da «eufemismi anti-censura» a «tutto il linguaggio toccato dagli algoritmi» (Introduzione, cap. 10), ogni fenomeno diventa conferma. E la tensione tra «è la stessa storia di sempre» e «punto di svolta epocale della comunicazione umana» resta affermata insieme, mai risolta.

Introduzione; capp. 1, 3, 10

Il giudizio

Va letto, ma per ciò che è: la prima etnografia partecipante del meccanismo che produce il lessico corrente, scritta da chi tira le leve e accetta di mostrarle. Come reportage dall'interno — analytics, memo di MrBeast, interviste ai creator — è materiale che non esiste altrove; come linguistica sistematica non regge, e l'ottimismo finale del linguista («non siamo cooked») assolve in fretta l'economia dell'attenzione che il capitolo sull'enshittification aveva appena incriminato. Utile a redazioni, insegnanti e a chiunque scriva per un feed; da leggere con le survey in una mano e il conflitto d'interessi nell'altra.

Resta aperta

Se le parole sopravvivono sempre, come Aleksic conclude, resta la domanda che il libro sfiora e lascia cadere: cosa diventa una lingua quando l'arbitro della sua diffusione non è più una comunità di parlanti ma un'infrastruttura proprietaria che ottimizza il profitto — e che nessuno, nemmeno chi la costruisce, sa più leggere?

LETTURE è la rubrica di schede critiche di Lost in the Middle. Una scheda per numero, sui libri che servono a capire l'AI e quello che porta con sé. Il formato giudica l'argomento, non l'esperienza di lettura.