Il dramma: si uccide ragazza di 14 anni, brillante studentessa. Il medico: “Suicidio favorito dall’algoritmo di TikTok”
Adriana Retyte aveva 14 anni e frequentava il terzo anno della Langley School, nel Norfolk. Aveva ottimi voti e la passione per il calcio. Alcune settimane fa, poco prima delle 22, è stata trovata priva di sensi nella casa di famiglia, ad Ashwellthorpe; è stata portata all’ospedale Addenbrooke’s di Cambridge, dove purtroppo è morta due giorni dopo, per atti di autolesionismo.
La morte per suicidio di Adriana Retyte, una ragazza britannica di 14 anni, ha riacceso il dibattito sulla sicurezza dei minori sui social network. Secondo la valutazione del medico legale che ha esaminato il caso, l’algoritmo di TikTok potrebbe aver contribuito alla tragedia, esponendo ripetutamente l’adolescente a contenuti legati all’autolesionismo.
Adriana frequentava la Langley School, nel Norfolk, dove si distingueva per i risultati scolastici. Aveva inoltre una grande passione per il calcio e sognava di diventare una professionista. L’8 maggio era stata trovata gravemente ferita nella propria abitazione. Le informazioni disponibili non ricostruiscono nel dettaglio tutti gli eventi successivi.
L’attenzione degli accertamenti si concentra sul sistema automatico con cui TikTok seleziona e suggerisce i video agli utenti. Il problema, secondo il medico legale, non riguarderebbe soltanto la presenza di contenuti dannosi sulla piattaforma, ma anche il meccanismo che potrebbe averli mostrati alla giovane, favorendone l’esposizione.
Restano tuttavia diversi aspetti da chiarire: non sono stati specificati i materiali esaminati, la frequenza con cui sarebbero comparsi sul profilo della ragazza né la durata dell’esposizione. Inoltre, la valutazione del medico legale non costituisce una sentenza sulla responsabilità dell’azienda e non dimostra che TikTok sia stata l’unica causa della morte. Nella ricostruzione pubblicata non compare una risposta della società.
Gli algoritmi possono influenzare i contenuti visualizzati, rendendo importante verificare se i sistemi di raccomandazione siano in grado di limitare la diffusione di materiali potenzialmente pericolosi, soprattutto tra gli utenti più vulnerabili.
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