SNS上の政治的バイアスは、プラットフォームではなくユーザーに起因する。

SNS上の政治的バイアスは、プラットフォームではなく、ユーザーに起因する。科学色々

政治が二極化している現在、Twitterなどのソーシャルメディアでは、リベラルなコンテンツやユーザーを意図的に優遇して増幅させ、他の政治的コンテンツを抑制していると非難されています。

しかし、インディアナ大学(IU)の新しい研究によると、これは事実ではありません。

研究者たちは、政治的バイアスは、アカウントの社会的相互作用に起因することを発見しました。

私たちは、オンライン上の友人(特に最初に出会ったオンライン上の友人)が発信するコンテンツと密接に関連したコンテンツを受け取ります。

また、Twitterの政治的バイアスは、保守的なコンテンツに好意的であることがわかりました。

本研究の共著者であるFilippo Menczer氏は、「私たちの主な発見は、Twitterユーザーがニュースフィードで目にする情報は、最初につながった人たちの政治的傾向に依存するということです。むしろ、偏りはユーザーによるプラットフォームの使用と乱用によって説明できます。」と述べています。

この研究「Neutral bots probe political bias on social media」は、Nature Communications誌のオンライン版に掲載されています。

著者らは、インディアナ大学ブルーミントン校のObservatory on Social Media(OSoMe)の研究者チームで、OSoMeのディレクターであり、Luddy School of Informatics, Computing, and EngineeringのLuddy Distinguished ProfessorでもあるMenczer氏が率いています。

研究者たちは、Twitter上で人々が接するオンラインニュースや情報の偏りを明らかにするために、15体のボットを投入しました。

このボットは、他のタイプのソーシャルボットとは異なる中立的な行動をとることから「ドリフター」と呼ばれています。

ドリフターは、人間のユーザーを模倣していますが、アルゴリズムによって制御されており、ランダムに起動して行動を起こします。

研究チームは、それぞれのボットに、米国の政治的スペクトラムが左、中道左派、中道、中道右派、右派のいずれかに属する人気ニュースソースから最初の友人を1人選んで初期化した後、ドリフターズをツイッター上に「野放し」にしました。

研究チームは、ドリフターズのデータを毎日収集しました。

5ヵ月後には、ドリフターズが消費・生成したコンテンツを調査し、ボットの友人やフォロワーの政治的傾向や、信頼性の低いニュースや情報源からの情報への接触状況を分析しました。

中立的な「ドリフター」ボットを黄色で表示し、その友人やフォロワーを政治的な立場に応じて色分けしています。

中立的な「ドリフター」ボットを黄色で表示し、その友人やフォロワーを政治的な立場に応じて色分けしています。大きなノードは、信用度の低いリンクを多く共有しているアカウント。©Indiana University

その結果、ソーシャルメディア上の最初の友人の政治的傾向が、ユーザーのソーシャルネットワークの構造や、信頼性の低い情報源への接触に大きな影響を与えることが明らかになりました。

Menczer氏は、「どの情報源をフォローするかという初期の選択が、ソーシャルメディアユーザーの経験に影響を与えます。」と述べています。

今回の研究では、ドリフターは政治的に右派に惹かれる傾向があることがわかりました。

最初に右派系の友人を得たドリフターは、次第に同質的なネットワークに組み込まれ、より右寄りで信頼性の低いコンテンツにさらされるようになります。

さらに、右寄りのコンテンツを自ら拡散するようになりました。

また、自動化されたアカウントをより多くフォローする傾向にありました。

Menczer氏によると、ドリフターズは中立的な立場で設計されているため、彼らが消費・制作したコンテンツの党派性は、ユーザーの相互作用によって形成される「オンライン情報エコシステム」の偏りを反映しているといいます。

「オンラインでの影響力は、ソーシャルネットワークのエコーチャンバー(反響の場)としての特性に影響されます。より党派的なニュースソースを追うドリフターは、より政治的に一致したフォロワーを受け取り、より密度の高いエコーチェンバーに組み込まれていくのです。」

本研究の共著者である同校のCenter for Complex Networks and Systems Researchの元博士研究員であるDiogo Pacheco氏によると、オンライン上のエコーチェンバーに陥らないためには、ユーザーは自分が消費するコンテンツや形成する社会的な結びつきを和らげるために特別な努力をする必要があるとのことです。

Pacheco氏は、「この研究によって、ソーシャルメディアの利用者が、オンライン上のつながりが持つ暗黙のバイアスや、選択的な情報、さらには影響力キャンペーン、操作、誤報、偏向報道などにさらされる脆弱性について、認識を深めてくれることを期待しています。オンラインの情報生態系におけるバイアスを緩和するメカニズムをどのように設計するかは、まだ議論の余地がある重要な問題です。」と述べています。

Published by Indiana University. Wen Chen et al, Neutral bots probe political bias on social media, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-25738-6

 

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