Amerykańskie czasopismo naukowe PNAS opublikowało badanie, w którym stwierdziło, że algorytmy Twittera promują prawicowych polityków. Badanie zostało przeprowadzone na tweetach 3,5 tys. polityków z siedmiu krajów.
Twitter zauważył, że algorytmy uczenia maszynowego używane w systemie rekomendacji są stronnicze i generują wyniki oparte na danych z jednej określonej grupy użytkowników i ignorują inne dane. Aby zrozumieć wpływ zaleceń, Twitter zlecił badanie naukowcom z wiodących uniwersytetów w USA i Wielkiej Brytanii.
W pracy naukowej uwzględniono próbę ponad 46 milionów unikalnych użytkowników, co stanowi 4% wszystkich użytkowników platformy, na których miały wpływ algorytmy. Oprócz głównych uczestników badanie obejmowało również grupę kontrolną 11,5 miliona użytkowników, którzy nie widzieli polecanych postów w swoim kanale. Materiałem do badania były tweety ponad 3 tys. polityków z USA, Japonii, Francji, Niemiec, Kanady, Hiszpanii i Wielkiej Brytanii. Celem pracy naukowej było poznanie efektu „wzmocnienia algorytmicznego” na stanowiskach polityków.
Analiza została oparta na efekcie utrzymania uwagi — jeśli co najmniej 50% obszaru tweeta pozostawało na ekranie użytkownika przez co najmniej 0,5 sekundy, uważa się, że użytkownik przeczytał post.
Badanie dało następujące wyniki:
algorytmy faktycznie promują posty polityczne, efekt nie zależy od tego, która partia opublikowała post i czy jest obecnie u władzy;
system rekomendacji nie uwzględnia poglądów politycznych użytkowników, więc efekt grupowy nie rozwija się w indywidualny;
posty polityków i partii prawicowych otrzymują więcej „wzmocnienia algorytmicznego” niż wpisy lewicowe, co można prześledzić we wszystkich badanych krajach z wyjątkiem Niemiec;
Najbardziej kontrastującym krajem okazała się Kanada, gdzie liberalne tweety zostały wzmocnione o 43%, a konserwatywne o 167%;
ultralewicowe i ultraprawicowe partie i politycy nie otrzymują znaczącego wzmocnienia, nawet jeśli w aparacie rządzącym jest duża liczba przedstawicieli tych ruchów;
nie stwierdzono, aby system rekomendacji we wszystkich krajach w równym stopniu promował tylko partie rządzące i ignoruje opozycję lub czyni inaczej. Na przykład w Wielkiej Brytanii rządząca Partia Konserwatywna odniosła największy zysk, aw Kanadzie partia opozycyjna.
Badacze postanowili wyjść poza posty na Twitterze i przeanalizowali, w jaki sposób algorytmy promują wiadomości polityczne. Do analizy wykorzystano artykuły z publikacji amerykańskich. Wynik był podobny – treści z prawicowych mediów zyskują na sile, podczas gdy skrajnie lewicowe i skrajnie prawicowe źródła są słabo promowane.
bbabo.Net