I termini rage-bait[1] (letteralmente esca per la rabbia) o rage-farm (letteralmente coltivazione della rabbia) sono usati nel linguaggio e lessico della rete internauta per definire una tecnica di condizionamento psicologico che tenta di suscitare nelle persone un sentimento di rabbia o indignazione, con l'obiettivo di aumentare le visite degli utenti ad un servizio, la loro registrazione, gratuita o a pagamento, il loro appoggio morale o il loro aiuto.[2][3]

Descrizione

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Entrambi i termini sono usati anche quando tali tecniche sono usate come strumenti di marketing per aumentare le iscrizioni, i follower e/o i sostenitori, che a loro volta possono produrre un reddito economico. Le tecniche di manipolazione portano gli utenti a rispondere istintivamente a qualche tipo di offesa, anche sotto forma di video, notizia, commento o metafora.[4][5][6][7][8]

Il termine anglosassone Rage-farm è stato usato almeno a partire da gennaio del 2022 come parola derivata da rage-bait dove, dopo aver provocato la rabbia di una persona, questa si impegnava a diffondere ulteriori semi di odio per aiutare ad amplificare il messaggio dell'autore originale.[9][10] Questa tecnica è usata anche per danneggiare un oppositore politico.

Nel 2022, alcuni studiosi della politica, come Jared Wesley dell'Università di Alberta, hanno affermato che l'uso di queste tecniche di manipolazione è cresciuto da parte dei politici di destra, che le hanno utilizzate per la promozione delle teorie di cospirazione e disinformazione. Grazie al rage-bait, usato contro gli oppositori politici o ideologici, si può ottenere un numero maggiore di follower, alcuni dei quali possono impegnarsi in ulteriore azioni di violenza reale (violenza offline), come le forme di violenza verbale, o atti intimidatori.[11]

Nel gennaio 2025 Oxford Dictionary lo ha inserto come parola dell'anno.[12]

Note

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  1. ^ https://www.corriere.it/tecnologia/25_dicembre_01/rage-bait-e-la-parola-del-2025-per-l-oxford-english-dictionary-l-indignazione-come-motore-trainante-del-web-12aed23b-4cc9-44df-a19b-f9603e4fcxlk.shtml
  2. ^ (EN) Akinwotu Emmanuel, Facebook's role in Myanmar and Ethiopia under new scrutiny, su theguardian.com, 7 ottobre 2021. URL consultato il 3 settembre 2022.
  3. ^ (EN) Anderson Drew, Canada's push to reduce fertilizer emissions is causing outrage and fuelling conspiracy theories, su thenarwhal.ca, 2 settembre 2022. URL consultato il 2 settembre 2022.
  4. ^ (EN) E.R. Ashworth, Ragebait: Clickbait's Evil Twin, su ashworthwritesreviews.wordpress.com, 19 luglio 2016. URL consultato il 3 settembre 2022.
  5. ^ (EN) Karen Briere, Federal ag minister tries to allay fertilizer fears, su producer.com, 12 augusto 2022. URL consultato il 29 August 2022.
  6. ^ (EN) Gerald Butts, It's just rage farming by — and probably for the benefit of — his social media team., su twitter.com, 8 gennaio 2022. URL consultato il 28 agosto 2022.
  7. ^ (EN) David Climenhaga, The insults hurled at Chrystia Freeland Friday are nothing new: Alberta's UCP has long encouraged such abuse, su albertapolitics.ca, 28 agosto 2022. URL consultato il 30 August 2022.
  8. ^ (EN) Josh Constine, Facebook's new anti-clickbait algorithm buries bogus headlines, su techcrunch.com, 4 agosto 2016. URL consultato il 4 settembre 2022.
  9. ^ (EN) Ana Marie Cox, Making Mischief on the Web, su time.com, 16 dicembre 2006. URL consultato il 24 marzo 2009 (archiviato dall'url originale il 13 gennaio 2007).
  10. ^ (EN) 'This behaviour is unacceptable': Mendicino, su ctvnews.ca, 29 August 2022. URL consultato il 29 agosto 2022.
  11. ^ (EN) Kuncan Dastner, Rage Baiting: How TikTok Promotes Harmful Content, su youtube.com, 12 marzo 2021. URL consultato il 31 agosto 2022.
  12. ^ https://www.repubblica.it/esteri/2025/12/01/news/rage_bait_significato_parola_2025_oxford_dictionary-425014061/

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l'11 settembre 2023). ^ Will Knight, Google DeepMind's CEO Says Its Next Algorithm Will Eclipse ChatGPT, in Wired, 26 giugno 2023. URL consultato il 21 agosto

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Recognition, Suvisoft, 2006. ^ GE Hinton, S Osindero e YW Teh, A fast learning algorithm for deep belief nets., in Neural computation, vol. 18, n. 7, Jul 2006

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agosto 2018. ^ Michael Collins, Convergence Proof for the Perceptron Algorithm (PDF), su cs.columbia.edu, Columbia University - Dipartimento di informatica