Дослідження показало, що користувачі бачать дуже різні політичні новини у своїх стрічках залежно від своїх політичних переконань. Водночас хронологічне подання не розв'язало цю проблему. Крім того, це ніяк не вплинуло на їхнє політичне ставлення.

Зміна алгоритмів Meta не зменшила політичну поляризацію в США

П’ятниця, 28 Липня, 2023

Вероніка Нановська

Компанія Meta розкрила для університетських науковців цілу низку внутрішніх даних, щоб вивчити, як Facebook і Instagram вплинуть на майбутні президентські вибори. Вона надала дані приблизно про 208 млн активних користувачів зі США (всього в країні 231 млн користувачів Facebook та Instagram), завдяки чому дослідники проаналізували поведінку користувачів під час виборів 2020 року.  Про це пише The Verge. 

Що охоплює дослідження?

Протягом багатьох років законодавці звинувачували алгоритмічно ранжовані канали новин у тому, що вони викликали політичний розкол у США. Алгоритми пропонують контент для користувачів на основі груп, друзів, тем і заголовків, з якими користувач взаємодіяв у минулому. Попри те, що алгоритми чудово підтримують зацікавленість користувачів, їх критикують за поширення дезінформації та ідеологічний контент, що погіршує політичні розбіжності в США. 

Пропозиції щодо регулювання цих систем є одними з найбільш обговорюваних ідей для регулювання ролі соцмереж у поширенні дезінформації та сприянні поляризації. Щоб перевірити свої припущення, дослідники замінили ці канали у Facebook та Instagram на хронологічні для учасників, які дали на це згоду. Друга група користувалася алгоритмічно згенерованими каналами. 

Дослідження показало, що користувачі бачать дуже різні політичні новини у своїх стрічках залежно від своїх політичних переконань. Водночас хронологічне подання не розв’язало цю проблему. Крім того, це ніяк не вплинуло на їхнє політичне ставлення.

Взаємодія з новинами та вплив на обізнаність

Нове подання стрічки різко зменшило кількість часу, який користувачі проводять на платформах. Також зменшився і рівень їхньої взаємодії з окремими публікаціями.

Користувачі, які переглядали алгоритмічні канали, витрачали значно більше часу на платформу, ніж хронологічна група. Попри те, що хронологічні канали показували більш «помірний» контент у Facebook, дослідники виявили, що стало більше як політичного (на 15,2 %), так і «ненадійного» (на 68,8 %) контенту, ніж в алгоритмічному каналі. 

Також дослідники опитали учасників, щоб з’ясувати, чи збільшила ця зміна політичну участь користувача (підписання онлайн-петицій, відвідування мітингів чи голосування на виборах 2020 року). Учасники не повідомили про жодну «статистично значущу різницю» між користувачами обох каналів у Facebook та Instagram. 

Інше дослідження видалило повторно опублікований контент із Facebook, що значно зменшило політичні та ненадійні джерела новин у стрічках користувачів. Водночас це зменшило загальну обізнаність користувачів, оскільки повторюваний контент був і в надійних джерелах інформації.

Консерватори та ліберали покладаються на різні джерела інформації

Користувачі Meta, яких раніше класифікували як «консервативних» або «лібералів», споживали абсолютно різні політичні новини під час виборів 2020 року.

Переважну більшість (97 %) усіх політичних новин, які фактчекери оцінюють як «неправдиві», побачили більш консервативні користувачі, ніж ліберальні.  У них також є більше джерел на вибір. Аналіз показав, що більшість вебсайтів, включених у політичні публікації у Facebook, обслуговують консерваторів, а не лібералів.

Водночас загалом серед контенту, який переглядали дорослі американці протягом усього періоду дослідження, лише 3,9 % — політичні новини.

Автори документів визнали деякі обмеження своєї роботи. Хоча вони виявили, що зміна алгоритмів Facebook мало вплинула на поляризацію, вони зазначають, що дослідження охопило лише кілька місяців і тому не може оцінити довгостроковий вплив, який мали алгоритми.

Вони також зазначили, що більшість людей отримують новини та інформацію з різних джерел — телебачення, радіо, інтернету, знайомих, що також можуть вплинути на думку людей.

Читати більше:

Facebook | Мета | алгоритми