Czy treści wyświetlane w mediach społecznościowych rzeczywiście odpowiadają naszym przekonaniom i wartościom? Niekoniecznie. Z najnowszych badań opublikowanych w czasopiśmie „Proceedings of the National Academy of Sciences” wynika, że algorytmy mogą częściej promować posty, z którymi się nie zgadzamy.
Powód jest dość prosty: systemy rekomendacji przywiązują dużą wagę do postów, na które odpowiadamy. Tymczasem użytkownicy częściej komentują treści budzące sprzeciw niż te, które są zgodne z ich poglądami.
Badanie przeprowadzone na platformie X wykazało, że algorytm wyświetla treści sprzeczne z wartościami zarówno demokratów, jak i republikanów. Zjawisko to jest jednak znacznie silniejsze w przypadku użytkowników identyfikujących się z Partią Demokratyczną.
Platformy społecznościowe wykorzystują rozbudowane algorytmy, które wybierają materiały z ogromnej liczby dostępnych postów i decydują, co pojawi się na ekranie konkretnego użytkownika.
Na platformie X takie treści trafiają między innymi do sekcji „Dla Ciebie”. Algorytm próbuje przewidzieć, czy użytkownik polubi post, udostępni go albo napisze komentarz. Następnie analizuje te reakcje i na ich podstawie dobiera kolejne materiały.
Nie oznacza to jednak, że wyświetlane treści odzwierciedlają to, co rzeczywiście jest dla nas ważne. Jedni użytkownicy większą wagę przywiązują do tradycji, bezpieczeństwa i przestrzegania zasad. Dla innych najważniejsze są wolność wypowiedzi, troska o innych ludzi czy ochrona środowiska. Większość osób ceni wszystkie te wartości, ale w różnym stopniu.
Aby sprawdzić, czy algorytm uwzględnia te różnice, naukowcy stworzyli narzędzie oparte na stosowanych w psychologii klasyfikacjach ludzkich wartości. Następnie przeanalizowali treści wyświetlane 715 użytkownikom platformy X mieszkającym w Stanach Zjednoczonych.
Okazało się, że algorytm najczęściej wzmacniał posty dotyczące podtrzymywania tradycji, przestrzegania reguł oraz bezpieczeństwa społeczeństwa. Rzadziej promował natomiast treści związane z troską o innych, odpowiedzialnością, losem ludzi żyjących w odległych częściach świata czy ochroną przyrody.
Kiedy badacze porównali wartości widoczne w rekomendowanych postach z tymi, które użytkownicy wyrażali we własnych publikacjach, odkryli wyraźną rozbieżność. Algorytm częściej promował materiały sprzeczne z wartościami danej osoby niż posty zgodne z jej przekonaniami.
Komentarz znaczy więcej niż polubienie
Naukowcy sprawdzili najpierw, czy użytkownicy sami obserwują konta reprezentujące odmienne poglądy. Okazało się jednak, że większość śledzonych profili jest zgodna z ich wartościami.
Nie potwierdziło się również przypuszczenie, że ludzie reagują wyłącznie na posty, z którymi się nie zgadzają. Użytkownicy chętnie angażują się także w treści odpowiadające ich przekonaniom. Kluczowe znaczenie ma jednak rodzaj tej reakcji.
Najczęściej użytkownicy po prostu klikają przycisk „lubię to”. Znacznie rzadziej piszą komentarze lub bezpośrednie odpowiedzi. Kiedy już to robią, często reagują właśnie na treści, które ich drażnią, oburzają albo są sprzeczne z ich wartościami.
Problem polega na tym, że algorytm X traktuje odpowiedź jako znacznie silniejszy sygnał niż zwykłe polubienie. W praktyce system uczy się więc przede wszystkim na podstawie komentarzy. Jeśli użytkownik odpowiada na post, z którym zdecydowanie się nie zgadza, algorytm może uznać, że właśnie taki rodzaj treści szczególnie go interesuje.
W rezultacie w sekcji „Dla Ciebie” zaczyna pojawiać się coraz więcej podobnych materiałów. Im częściej użytkownik wdaje się w spory, tym mocniej system utwierdza się w przekonaniu, że powinien nadal dostarczać mu kontrowersyjne posty.
Demokraci częściej widzą treści sprzeczne ze swoimi wartościami
Badanie wykazało również istotną różnicę między użytkownikami deklarującymi poparcie dla demokratów i republikanów. W przypadku demokratów mechanizm promowania treści sprzecznych z ich wartościami działał znacznie silniej.
Zdaniem autorów badania wynika to z tego, że demokraci częściej wyrażali sprzeciw wobec postów, na które odpowiadali. W ten sposób tworzyła się silniejsza pętla: użytkownik komentował budzącą sprzeciw treść, a algorytm uznawał tę reakcję za oznakę zainteresowania i pokazywał mu więcej podobnych materiałów.
Jak ustalili naukowcy, niedopasowanie rekomendowanych treści do wartości użytkownika było w przypadku demokratów ponad czterokrotnie większe niż w przypadku republikanów.
Autorzy badania wskazują, że platformy mogłyby lepiej dopasowywać treści, gdyby pozwoliły użytkownikom określić, jakie wartości są dla nich najważniejsze. Przeprowadzone eksperymenty pokazały, że ludzie potrafią trafnie ocenić, czy przykładowy zestaw postów jest zgodny z ich przekonaniami.
Takie rozwiązanie nie musi prowadzić do jeszcze większego zamykania użytkowników w informacyjnych bańkach. Badacze przekonują, że odpowiednio dobierane treści mogłyby przedstawiać różne stanowiska, ale jednocześnie odwoływać się do wartości ważnych dla odbiorcy. To mogłoby sprzyjać bardziej konstruktywnej rozmowie ponad politycznymi podziałami.
Obecne algorytmy są natomiast nastawione przede wszystkim na zwiększanie zaangażowania. Podsuwają więc użytkownikom treści, które skłaniają ich do reakcji – nawet jeśli jest to złość, oburzenie lub sprzeciw. Zdaniem naukowców taki mechanizm może pogłębiać polaryzację zamiast ją ograniczać.
Ostatecznie użytkownicy powinni mieć większy wpływ na to, jakie informacje pojawiają się na ich ekranach. Jeśli platformy, ustawodawcy i sami odbiorcy wypracują odpowiednie narzędzia, media społecznościowe mogą lepiej służyć ludziom, zamiast wykorzystywać ich negatywne reakcje do podtrzymywania zaangażowania.
