트위터 알고리즘은 우파 뉴스 소스에 약간의 우위를 제공합니다

(사진 삽화: Thiago Prudencio/SOPA Images/LightRocket via Getty Images)

트위터의 개인화 알고리즘은 좌파보다 우파 콘텐츠를 더 많이 증폭시키는 반면 뉴스 기사의 "강력한 당파 편향"은 증폭을 높일 수 있지만 알고리즘은 온건한 신념보다 양측의 정치적 극단을 선호하지 않습니다. 트위터 연구자들의 트윗.

Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼은 오랫동안 이 나라의 정치 담론에서 그들의 역할에 대한 정밀 조사 에 직면해 왔으며 Twitter의 연구원들은 그들의 역할을 더 잘 이해하기 위해 노력했습니다. 이를 위해 연구원들은 연구를 두 부분으로 나눴습니다. 첫 번째 부분은 2020년 4월부터 8월까지 캐나다, 프랑스, ​​독일, 일본, 스페인, 영국, 미국의 선출직 공무원들의 트윗을 조사했습니다. 두 번째 부분은 Twitter의 두 가지 타임라인 알고리즘(트위터가 보고 싶다고 생각하는 트윗의 우선 순위를 지정하는 홈 타임라인과 트윗을 역순으로 표시하는 "최신 트윗")은 정치 콘텐츠를 증폭했습니다.

소프트웨어 엔지니어링 이사인 Rumman Chowdhury와 기계 학습 직원인 Luca Belli는 "7개국 중 6개국(독일 제외)에서 정치적 우파 계정이 게시한 트윗은 정치적 좌파보다 더 많은 알고리즘 증폭을 받습니다. 연구원님, 블로그 게시물에 글을 작성 하세요 .

그러나 "집단 효과가 개인 효과로 이어지지는 않았다. 즉, 우리 시스템이 콘텐츠를 추천할 때 정당 소속이나 이념을 고려하는 요소가 아니기 때문에 같은 정당에 있는 두 사람이 반드시 동일한 증폭을 볼 수는 없다"고 썼다.

전반적으로, 정당이나 집권 여부에 관계없이 선출된 관리의 정치적 콘텐츠에 대한 트윗은 "역 연대기 타임라인"의 정치적 콘텐츠와 비교할 때 알고리즘 증폭을 봅니다.

 

선출직 공무원의 콘텐츠가 트위터의 모든 정치 콘텐츠 중 작은 부분을 차지하기 때문에 연구자들은 뉴스 매체의 알고리즘 증폭을 조사했습니다. 보고서는 "우파 성향이 강한 미국 언론 매체의 콘텐츠가 좌파 성향 출처의 콘텐츠보다 약간 더 증폭됐다"고 밝혔다.

한편, "일부 연구 결과는 뉴스 보도의 강한 당파적 편견이 더 높은 증폭과 관련이 있을 가능성을 지적합니다"라고 덧붙였습니다. 그러나 그것은 어느 쪽이든 갈 수 있으며 "극단적인 정치적 이데올로기의 조장을 의미하지 않습니다."

 

보고서에 따르면 미디어 조직의 정치적 소속은 독립적인 제3자 출처(AllSides 및 AdFontes)에 의해 결정되었으며, 조사된 트윗에 연결된 각 미디어 출처에 5점 점수(5점은 더 우파적임)를 할당했습니다. 연구원에 의해.

오른쪽으로 기울어진 콘텐츠에 약간의 우위가 있는 이유는 무엇입니까? 배심원은 아직 외출중입니다. 트위터는 "각 정당이 트위터에서 서로 다른 전략을 추구한다는 최근 주장은 이러한 격차가 존재하는 이유에 대한 설명을 제공할 수 있다. 그러나 증폭을 이끄는 정확한 인과 관계를 이해하면 우리의 작업이 시작되기를 바라는 추가 연구가 필요하다"고 말했다.

 

이 연구에서는 정치 콘텐츠의 알고리즘 콘텐츠 큐레이션이 초점이었지만 잘못된 정보, 증오심 표현, 욕설 콘텐츠에 대한 통찰력을 제공하는 데에도 이와 동일한 방법론을 사용할 수 있다고 보고서는 제안합니다.