一項(xiàng)開創(chuàng)性的實(shí)驗(yàn)顯示，如果對(duì)社交平臺(tái)X上用戶的個(gè)性化信息流進(jìn)行微調(diào)，可能會(huì)在一周內(nèi)加劇政治極化，反之也可以減少政治敵意。

據(jù)《衛(wèi)報(bào)》11月27日?qǐng)?bào)道，這項(xiàng)研究發(fā)布在《科學(xué)》雜志上，由美國華盛頓大學(xué)、斯坦福大學(xué)、約翰斯·霍普金斯大學(xué)、東北大學(xué)的研究者共同完成。

特斯拉CEO馬斯克于2022年收購了推特，把其重新命名為X，推出了“為你推薦”（for you）的內(nèi)容流，不再只顯示與用戶關(guān)注賬號(hào)相關(guān)的帖子，而是會(huì)算出能最大化互動(dòng)的內(nèi)容。

長期以來，社交平臺(tái)被指鼓勵(lì)通過政治分裂性內(nèi)容提升用戶參與度，從而提升廣告收入。如果這類帖子在民主黨和共和黨支持者的信息流中增加，他們對(duì)對(duì)方的負(fù)面情緒會(huì)出現(xiàn)顯著變化。

2024年美國總統(tǒng)大選期間，超過1000名X用戶參與了這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，大多數(shù)人沒有注意到他們的信息流出現(xiàn)了微妙變化。

當(dāng)時(shí)，X上出現(xiàn)了政治分裂性的病毒式帖子，包括一張顯示民主黨總統(tǒng)候選人哈里斯在晚會(huì)上親近已故性犯罪者愛潑斯坦，另一張馬斯克發(fā)布、由人工智能生成的圖片獲得了8400萬次瀏覽，顯示哈里斯偽裝成獨(dú)裁者。

研究者利用人工智能實(shí)時(shí)分析 X 平臺(tái)“為你推薦”動(dòng)態(tài)中的帖子，然后系統(tǒng)向一個(gè)群體推送更多具有分裂性的帖子，包括支持非民主做法、黨派暴力、反對(duì)兩黨共識(shí)、對(duì)政治化事實(shí)存在偏見評(píng)估，同時(shí)向另一個(gè)群體推送較少的這類帖子。

一周后，研究人員要求用戶對(duì)政治對(duì)手的態(tài)度和看法打分，政治分裂的程度被稱為“情感極化”。結(jié)果顯示，在一周內(nèi)，這種信息流更改造成的分裂程度，相當(dāng)于1978年至2020年間平均三年才能達(dá)到的程度。

“他們的信息流變化幾乎難以察覺，但他們對(duì)其他人的感受卻發(fā)生了顯著變化?！奔s翰·霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授、該研究的合著者蒂齊亞諾·皮卡爾迪補(bǔ)充道，“根據(jù)美國的趨勢(shì)，這種轉(zhuǎn)變相當(dāng)于大約三年的社會(huì)極化?！?/p>

研究還發(fā)現(xiàn)，對(duì)用戶信息流內(nèi)容進(jìn)行相對(duì)細(xì)微的改變，就能顯著降低共和黨人和民主黨人之間的政治敵意，這表明如果馬斯克選擇以這種方式運(yùn)營X，它就有能力增進(jìn)政治和諧。

研究發(fā)現(xiàn)，雖然降低分裂性內(nèi)容的排名后，用戶在平臺(tái)上的停留時(shí)間和帖子瀏覽量等整體參與度略有下降，但這些用戶點(diǎn)贊或轉(zhuǎn)發(fā)的頻率反而更高了。“這個(gè)研究方法的成功，表明它可以被用于社交平臺(tái)、人工智能，減輕對(duì)個(gè)人和社會(huì)的有害后果?！眻?bào)告寫道。

皮尤研究中心的調(diào)查顯示，八成美國成年人表示，共和黨和民主黨在政策上無法達(dá)成一致，甚至在基本事實(shí)上也是如此。益普索最近的民調(diào)發(fā)現(xiàn)，超過一半的美國人認(rèn)為，人們的政治觀點(diǎn)差異極具分裂性，對(duì)社會(huì)構(gòu)成危險(xiǎn)。