「信息流」影响用户体验
在Science的另一篇研究中,主要着眼于按时间顺序排列的信息流,与算法生成的信息流的对比效果 。
研究中,23391名Facebook用户和21373名 Ins用户被分为两组:一组接收由Meta常用算法提供的精选内容,另一组按时间顺序接收新闻和信息 。
其理论依据是,向用户提供最新的新闻和信息,将扩大他们看到的内容 。
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论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/science.abp9364?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631
这项研究的出的结论,Meta平台的算法信息流影响了用户的体验 。
谷歌操纵大选的揭秘者Frances Haugen称,这个问题在2021年变得尤为突出,并主张回归按时间顺序排列的信息流 。
另外,作者还发现,按时间顺序接收内容的参与者在Meta社交媒体平台上花费的时间更少,接触到的内容更多样化(但不一定更可信) 。
不过,对两组参与者的调查显示,他们的政治极化程度没有明显差异 。调查还显示,参与者的政治活动(如签署请愿书)也没有差异 。
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在Facebook和Ins上,按时间顺序和Algorithmic Feed条件下的用户体验和行为比较研究者称,按时间顺序提供的内容大大减少了用户在平台上花费的时间,降低了用户在平台上参与内容的程度,并改变了他们获得的内容组合 。
同时,研究人员表示,按时间顺序提供的信息并没有引起下游政治态度、知识或离线行为的可察觉变化 。
删除转发内容研究
同样,另一项同样发表在Science上的研究,对2020年大选前「转发内容」的影响进行了研究 。
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论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/science.add8424?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631
结果发现,删除转发内容大大减少了政治新闻的数量,包括来自不可信来源的内容 。
但并没有显著影响政治两极化,或任何个人层面政治态度的衡量标准 。
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无转发处理和控制条件下的用户体验和行为比较用户订阅源政治新闻分析
最后,研究人员从自由派还是保守派的角度,分析了用户订阅源中出现的政治新闻 。
这项研究分析了大约2.08亿美国 Facebook用户的数据访问习惯,发现左倾和右倾用户在分享和消费信息方面存在巨大差异 。
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论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade7138?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631
他们得出的结论是,Facebook在意识形态上有实质性的隔离,但意识形态隔离在页面和群组发布的内容中的表现,远远多于好友发布的内容 。
另外,研究还发现,保守派用户更有可能看到来自「不可信」来源的内容,以及被Meta的第三方事实核查机构评为虚假的文章 。
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总体上看,4项研究的发现,对Meta自身来说很有利,没有直接证据去表明算法操纵选举 。
遗憾的是,研究人员称没有直接的解决方案,来解决社交媒体上的两极分化问题 。
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就像Science中所称,没有人愿意说,这意味着社交媒体没有负面影响 。
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有网友称,我打赌你不知道Meta付给我300美元,让我在2020年大选期间停用账户 。
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Meta在官博表示,未来会发表更多一系列论文,总共16篇 。
谷歌被爆用ML操控选举
Meta通过发表研究自撇清白 。
不过,Meta之外,谷歌也曾深陷操纵2020大选风波中 。
2019年8月,谷歌高级工程师Zachary Vorhies泄露了950页的内部文件 。
文件内容直接披露了谷歌操控大选的证据:
谷歌曾使用黑名单、审查制度和机器学习算法操纵美国大选 。
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