La revue scientifique américaine PNAS a publié une étude dans laquelle elle affirme que les algorithmes de Twitter font la promotion des politiciens de droite. L'étude a été menée sur les tweets de 3,5 mille politiciens de sept pays.

Twitter a constaté que les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés dans le système de recommandation sont biaisés et produisent un résultat basé sur les données d'un groupe spécifique d'utilisateurs et ignorent les autres données. Pour comprendre l'effet des recommandations, Twitter a commandé une étude à des scientifiques de grandes universités aux États-Unis et au Royaume-Uni.

Le travail scientifique considère un échantillon de plus de 46 millions d'utilisateurs uniques, soit 4% de tous les utilisateurs de la plateforme qui ont été influencés par des algorithmes. Outre les principaux participants, l'étude comprenait également un groupe témoin de 11,5 millions d'utilisateurs qui n'ont pas vu les publications recommandées dans leur flux. Les matériaux de l'étude étaient les tweets de plus de 3 000 politiciens des États-Unis, du Japon, de France, d'Allemagne, du Canada, d'Espagne et du Royaume-Uni. Le but du travail scientifique était de découvrir l'effet de "l'amplification algorithmique" dans les positions des politiciens.

L'analyse était basée sur l'effet de rétention de l'attention - si au moins 50% de la zone du tweet s'attardait sur l'écran de l'utilisateur pendant au moins 0,5 seconde, alors l'utilisateur est considéré comme ayant lu le message.

L'étude a donné les résultats suivants :

les algorithmes promeuvent en fait les messages politiques, l'effet ne dépend pas du parti qui a publié le message et s'il est actuellement au pouvoir ;

le système de recommandation ne tient pas compte des opinions politiques des utilisateurs, de sorte que l'effet de groupe ne se transforme pas en effet individuel ;

les messages d'hommes politiques et de partis de droite reçoivent plus d'« amplification algorithmique » que les entrées de gauche, une tendance que l'on retrouve dans tous les pays étudiés à l'exception de l'Allemagne ;

Le Canada s'est avéré être le pays le plus contrasté, où les tweets libéraux ont augmenté de 43 % et les publications conservatrices de 167 % ;

les partis et politiciens d'ultra-gauche et d'ultra-droite ne reçoivent pas de renforcement significatif, même si l'appareil au pouvoir du pays comprend un grand nombre de représentants de ces mouvements ;

l n'a pas été constaté que le système de recommandation dans tous les pays ne promeut de la même manière que les partis au pouvoir et ignore l'opposition ou fait autrement. Par exemple, au Royaume-Uni, le parti conservateur au pouvoir a obtenu le plus gros gain, et au Canada, le parti d'opposition.

Les chercheurs ont décidé d'aller au-delà des publications sur Twitter et ont analysé comment les algorithmes promeuvent les actualités politiques. Pour l'analyse, des articles de publications américaines ont été utilisés. Le résultat était similaire - le contenu des médias de droite est davantage stimulé, tandis que les sources d'extrême gauche et d'extrême droite sont à peine promues.

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