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研究:互聯(lián)網(wǎng)平臺算法的微小改動可能迅速加劇分裂
一項(xiàng)開創(chuàng)性的實(shí)驗(yàn)顯示,如果對社交平臺X上用戶的個性化信息流進(jìn)行微調(diào),可能會在一周內(nèi)加劇政治極化,反之也可以減少政治敵意。
據(jù)《衛(wèi)報》11月27日報道,這項(xiàng)研究發(fā)布在《科學(xué)》雜志上,由美國華盛頓大學(xué)、斯坦福大學(xué)、約翰斯·霍普金斯大學(xué)、東北大學(xué)的研究者共同完成。
特斯拉CEO馬斯克于2022年收購了推特,把其重新命名為X,推出了“為你推薦”(for you)的內(nèi)容流,不再只顯示與用戶關(guān)注賬號相關(guān)的帖子,而是會算出能最大化互動的內(nèi)容。
長期以來,社交平臺被指鼓勵通過政治分裂性內(nèi)容提升用戶參與度,從而提升廣告收入。如果這類帖子在民主黨和共和黨支持者的信息流中增加,他們對對方的負(fù)面情緒會出現(xiàn)顯著變化。
2024年美國總統(tǒng)大選期間,超過1000名X用戶參與了這項(xiàng)實(shí)驗(yàn),大多數(shù)人沒有注意到他們的信息流出現(xiàn)了微妙變化。
當(dāng)時,X上出現(xiàn)了政治分裂性的病毒式帖子,包括一張顯示民主黨總統(tǒng)候選人哈里斯在晚會上親近已故性犯罪者愛潑斯坦,另一張馬斯克發(fā)布、由人工智能生成的圖片獲得了8400萬次瀏覽,顯示哈里斯偽裝成獨(dú)裁者。
研究者利用人工智能實(shí)時分析 X 平臺“為你推薦”動態(tài)中的帖子,然后系統(tǒng)向一個群體推送更多具有分裂性的帖子,包括支持非民主做法、黨派暴力、反對兩黨共識、對政治化事實(shí)存在偏見評估,同時向另一個群體推送較少的這類帖子。
一周后,研究人員要求用戶對政治對手的態(tài)度和看法打分,政治分裂的程度被稱為“情感極化”。結(jié)果顯示,在一周內(nèi),這種信息流更改造成的分裂程度,相當(dāng)于1978年至2020年間平均三年才能達(dá)到的程度。
“他們的信息流變化幾乎難以察覺,但他們對其他人的感受卻發(fā)生了顯著變化?!奔s翰·霍普金斯大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系助理教授、該研究的合著者蒂齊亞諾·皮卡爾迪補(bǔ)充道,“根據(jù)美國的趨勢,這種轉(zhuǎn)變相當(dāng)于大約三年的社會極化。”
研究還發(fā)現(xiàn),對用戶信息流內(nèi)容進(jìn)行相對細(xì)微的改變,就能顯著降低共和黨人和民主黨人之間的政治敵意,這表明如果馬斯克選擇以這種方式運(yùn)營X,它就有能力增進(jìn)政治和諧。
研究發(fā)現(xiàn),雖然降低分裂性內(nèi)容的排名后,用戶在平臺上的停留時間和帖子瀏覽量等整體參與度略有下降,但這些用戶點(diǎn)贊或轉(zhuǎn)發(fā)的頻率反而更高了?!斑@個研究方法的成功,表明它可以被用于社交平臺、人工智能,減輕對個人和社會的有害后果?!眻蟾鎸懙馈?/p>
皮尤研究中心的調(diào)查顯示,八成美國成年人表示,共和黨和民主黨在政策上無法達(dá)成一致,甚至在基本事實(shí)上也是如此。益普索最近的民調(diào)發(fā)現(xiàn),超過一半的美國人認(rèn)為,人們的政治觀點(diǎn)差異極具分裂性,對社會構(gòu)成危險。





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