Истражувачи од Stanford University развија иновативен метод за намалување на политичката поларизација на социјалните мрежи без потреба од директна соработка со платформите. Студијата, објавена во престижното списание Science, покажува дека е можно да се намали партиското непријателство во X (поранешен Twitter) feed без отстранување на политичките објави.
Мултидисциплинарниот тим креирал веб-базирана алатка што ја пренасочува содржината со антидемократски ставови и партиско непријателство пониско во feed-от на корисникот. Во експеримент со околу 1.200 учесници во тек на 10 дена за време на изборите во 2024 година, оние кај кои антидемократската содржина беше примарна покажаа позитивни ставови кон спротивната партија.
Како функционира технологијата
Алатката користи екстензија за веб-пребарувач што имплементира голем јазичен модел (LLM) за класификација и репозиционирање на објави според категориите “антидемократски ставови и партиско непријателство”. Клучно е што истражувачите не отстрануваат ништо од содржината, туку само го менуваат редоследот по кој се појавува.
За оваа студија, тимот се потпирал на претходни социолошки истражувања од Stanford, идентификувајќи категории на антидемократски ставови и партиско непријателство кои можат да бидат закани за демократијата. Покрај залагањето за екстремни мерки против спротивната партија, овие ставови вклучуваат изјави што покажуваат отфрлање на каква било двопартиска соработка, скептицизам кон фактите што ги фаворизираат гледиштата на другата партија и подготвеност да се откажат од демократските принципи за да се помогне на фаворизираната партија.
Мерливи резултати за само една недела
Резултатите од истражувањето се импресивни. Учесниците кај кои негативната содржина беше рангирана пониско, покажаа подобрување на ставовите во просек за два поена на скала од 1 до 100, што е еквивалентно на проценетата промена во ставовите која се случува кај американската јавност во текот на три години.
Промените во чувствата кон спротивната партија се случија по само една недела, откривајќи го силното влијание на алгоритмите врз поларизацијата. Најважно е што ефектот беше двопартиски, важејќи за луѓето кои се идентификувале како либерали или конзервативци.
“Кога учесниците беа изложени на помалку од оваа содржина, тие чувствуваа топлина кон луѓето од спротивната партија“, изјави Тизиано Пикарди, главен автор на студијата и сега асистент професор по компјутерски науки на Johns Hopkins University. “Кога беа изложени на повеќе, тие имаа поладни чувства.“
Емоционалното влијание на поларизирачката содржина
Постои директен, неизбежен емоционален одговор на гледање на оваа содржина, изјави коавторката на студијата Џин Цај, професорка по психологија. “Оваа поларизирачка содржина може едноставно да го грабне нивното внимание, правејќи ги луѓето да се чувствуваат лошо во моментот кога ќе ја видат“, објаснува Цај.
Студијата покажа дека потиснувањето на оваа содржина не само што ја намали поларизацијата кај учесниците, туку и нивните чувства на лутина и тага. Ова сугерира дека контролата врз изложеноста на токсична политичка содржина може да има пошироки придобивки за менталното здравје на корисниците.
Револуционерен пристап кон контролата на алгоритмите
“Алгоритмите на социјалните мрежи директно влијаат на нашите животи, но досега само платформите имаа способност да ги разберат и обликуваат“, изјави Мајкл Бернстин, професор по компјутерски науки на Stanford School of Engineering и главен автор на студијата.
Претходните студии за интервенции на социјалните мрежи за намалување на овој вид поларизација покажаа мешани резултати. Тие интервенции беа исто така прилично груби инструменти, објаснуваат истражувачите, како на пример рангирање на објавите хронолошки или целосно запирање на користењето на социјалните мрежи.
Оваа студија покажува дека понијансиран пристап е можен и ефективен. Тој може да им даде на луѓето поголема контрола врз тоа што гледаат, што може да помогне да се подобри нивното искуство на социјалните мрежи генерално.
Отворен код за идни истражувања
Тимот го направил кодот на тековната алатка достапен, така што други истражувачи и развивачи можат да го користат за да креираат свои системи за рангирање независно од алгоритмот на платформата за социјални мрежи. Ова отвора можности за поединечни корисници да преземат контрола врз своите алгоритми за социјални мрежи.
Истражувачите сега разгледуваат други интервенции користејќи сличен метод, вклучувајќи и оние што имаат за цел да го подобрат менталното здравје. Студијата ги обедини истражувачи од University of Washington, Northeastern University и Stanford, справувајќи се со проблемот од различни дисциплини, вклучувајќи компјутерски науки, психологија и социологија.
Времето на експериментот
Експериментот беше спроведен во Соединетите Американски Држави меѓу јули и август 2024 година. Тоа беше турбулентно време, вклучувајќи го повлекувањето на претседателот Џо Бајден од претседателската трка и обидот за атентат врз тогашниот претседателски кандидат Доналд Трамп во Пенсилванија.
Парадоксално, разновидноста на политичките настани им помогна на истражувачите подобро да го разберат влијанието на партиската поларизација и непријателството, објаснува Ченјан Џија, асистент професорка во Khoury College of Computer Sciences на Northeastern University.
Визија за иднината на социјалните медиуми
Џија се надева дека истражувањето може да ѝ обезбеди на јавноста поголемо знаење за тоа како тие се под влијание на нивните алгоритми за социјални мрежи и поголемо чувство на агентност во контролата врз сопствениот feed.
“Во нашиот секојдневен живот, социјалните медиуми секогаш биле индивидуално фокусирани”, вели Џија. “Тоа е многу ориентирано според метриките за ангажман, колку репостови добивате, колку допаѓања добивате, колку коментари.”
Ова истражување, се надева таа, означува чекор кон нешто ново, начин да се користат алгоритмите на социјалните мрежи за реално “позитивно општествено влијание, како намалување на афективната поларизација.”
Оваа содржина е генерирана со помош на вештачка интелигенција, но е внимателно проверена, уредена и дополнета од уредничкиот тим на IT.mk, со цел да обезбедиме точни, релевантни и квалитетни информации за читателите.
Стани премиум член и доби пристап до сите содржини, специјален попуст на над 2.200 производи во ИТ маркет, верификуван профил и можност за огласување на ИТ Огласник. Плус ќе го поддржиш медиумот кој го градиме цели 16 години!
Доколку веќе имаш премиум членство, најави се тука.
