Ameriška znanstvena revija PNAS je objavila študijo, v kateri je navedla, da algoritmi Twitterja promovirajo desničarske politike. Študija je bila izvedena na tvitih 3,5 tisoč politikov iz sedmih držav.
Twitter je izkusil, da so algoritmi strojnega učenja, uporabljeni v sistemu priporočil, pristranski in dajejo rezultate na podlagi podatkov ene določene skupine uporabnikov, druge podatke pa ignorirajo. Za razumevanje učinka priporočil je Twitter naročil študijo znanstvenikov z vodilnih univerz v ZDA in Veliki Britaniji.
Znanstveno delo obravnava vzorec več kot 46 milijonov edinstvenih uporabnikov, kar je 4 % vseh uporabnikov platforme, na katere so vplivali algoritmi. Poleg glavnih udeležencev je študija vključevala tudi kontrolno skupino z 11,5 milijona uporabnikov, ki v svojem viru niso videli priporočenih objav. Gradivo za študijo so bili tviti več kot 3 tisoč politikov iz ZDA, Japonske, Francije, Nemčije, Kanade, Španije in Združenega kraljestva. Namen znanstvenega dela je bil ugotoviti učinek "algoritemskega ojačanja" na položajih politikov.
Analiza je temeljila na učinku zadrževanja pozornosti – če se je vsaj 50 % površine tvita zadržalo na uporabnikovem zaslonu vsaj 0,5 sekunde, se šteje, da je uporabnik prebral objavo.
Študija je dala naslednje rezultate:
algoritmi dejansko promovirajo politične objave, učinek ni odvisen od tega, katera stranka je objavo objavila in ali je trenutno na oblasti;
priporočilni sistem ne upošteva političnih stališč uporabnikov, zato se skupinski učinek ne razvije v individualnega;
objave desničarskih politikov in strank prejmejo več »algoritemskega ojačanja« kot vnose z leve, kar je trend, ki ga je mogoče zaslediti v vseh preučevanih državah, razen v Nemčiji;
Kanada se je izkazala za najbolj kontrastno državo, kjer so se liberalni tviti povečali za 43 %, konservativne objave pa za 167 %;
ultraleve in ultradesne stranke in politiki niso deležni bistvene okrepitve, tudi če je v vladajočem aparatu države veliko predstavnikov teh gibanj;
ni bilo ugotovljeno, da bi priporočilni sistem v vseh državah enako spodbujal le vladajoče stranke in ignoriral opozicijo ali drugače. V Veliki Britaniji je na primer največ pridobila vladajoča konservativna stranka, v Kanadi pa opozicijska stranka.
Raziskovalci so se odločili preseči objave na Twitterju in analizirali, kako algoritmi spodbujajo politične novice. Za analizo so bili uporabljeni članki iz ameriških publikacij. Rezultat je bil podoben – vsebine iz desnih medijev dobivajo večji zagon, medtem ko se skrajno levi in skrajno desni viri skorajda ne promovirajo.
bbabo.Net