Xikipedia trasforma Wikipedia in un feed stile TikTok
Xikipedia è una nuova applicazione web che punta a reinventare il modo in cui si esplorano i contenuti enciclopedici, trasformando Wikipedia in un’esperienza simile a TikTok. Il progetto è stato sviluppato da Lyra Rehbein e si presenta come un pseudo-social network basato esclusivamente sugli articoli dell’enciclopedia libera.
L’idea è semplice ma originale: prendere l’interfaccia a scorrimento verticale tipica dei social e abbinarla a contenuti informativi. Da un lato Xikipedia eredita il formato a feed continuo, dall’altro utilizza il patrimonio informativo di Wikipedia, proponendolo in una versione più rapida e immediata da consumare.
Un algoritmo di raccomandazione senza tracciamento
Uno degli aspetti più interessanti di Xikipedia è il suo algoritmo di raccomandazione. A differenza dei social tradizionali, il sistema non utilizza machine learning e non raccoglie dati personali. Gli articoli vengono suggeriti in base ai Mi piace e ai tag di interesse scelti manualmente dall’utente.
Al primo avvio, è possibile selezionare alcuni argomenti preferiti tra quelli proposti oppure inserirne di personalizzati. Per funzionare, l’applicazione richiede il download iniziale di circa 40 MB di dati, necessari a generare il feed locale.
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Doom-scrolling enciclopedico
Secondo la sviluppatrice, Xikipedia consente una sorta di doom-scrolling su Wikipedia. Gli utenti non visualizzano titoli o articoli completi, ma brevi riassunti di poche frasi, pensati per essere letti rapidamente e scorsi come normali post social.
Chi desidera approfondire può comunque aprire la versione completa dell’articolo direttamente su Wikipedia, mantenendo così un collegamento con la fonte originale e autorevole.
Codice open source e algoritmo locale
Un altro elemento chiave del progetto è la trasparenza. Il codice sorgente di Xikipedia è open source e disponibile pubblicamente su GitHub. Inoltre, l’algoritmo di raccomandazione viene eseguito interamente in locale e viene eliminato non appena la pagina viene aggiornata o la scheda chiusa (sito ufficiale).
Questo approccio dimostra come sia possibile creare un’esperienza personalizzata e coinvolgente senza profilazione degli utenti, offrendo un’alternativa interessante ai modelli dominanti dei social network moderni.
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