Concetti Chiave
Twitterのフレンド推薦アルゴリズムは、ユーザーのネットワークを政治的に多様化させ、偽情報の拡散を抑制する可能性がある。
Sintesi
本研究は、Twitterのフレンド推薦システムの影響を調査するための実験的な監査を行った。
- 20のTwitterアカウントを作成し、政治的に異なる候補者を初期フォローした。
- 一部のアカウントはフレンド推薦システムに従ってネットワークを拡大し、他のアカウントは既存のフォロワーの推奨に基づいてネットワークを拡大した。
- フレンド推薦システムを使ったアカウントは、より密接で相互的なネットワークを形成したが、政治的な多様性も高かった。
- フレンド推薦システムを使ったアカウントは、偽情報に関連するツイートに遭遇する機会が少なかった。
- これらの結果は、ソーシャルメディアのアルゴリズムが単独で偏向やエコーチェンバーを生み出すわけではないことを示唆している。むしろ、ユーザーの行動とアルゴリズムの相互作用が重要な役割を果たしていると考えられる。
Statistiche
推薦システムを使ったアカウントは、平均して44.5件の偽情報ツイートに遭遇した。
社会的推奨に基づいて成長したアカウントは、平均して1439.4件の偽情報ツイートに遭遇した。
民主党候補者をフォローしたアカウントは、平均して66.6件の偽情報ツイートに遭遇した。
共和党候補者をフォローしたアカウントは、平均して102.4件の偽情報ツイートに遭遇した。
Citazioni
"Twitterのフレンド推薦アルゴリズムは、ユーザーのネットワークを政治的に多様化させ、偽情報の拡散を抑制する可能性がある。"
"ソーシャルメディアのアルゴリズムが単独で偏向やエコーチェンバーを生み出すわけではなく、ユーザーの行動とアルゴリズムの相互作用が重要な役割を果たしている。"