调整社交媒体推送算法，能改变西方网民的政治极化现状吗？

《科学》（Science）《自然》（Nature）等学术期刊的多组最新研究显示，调整网民在社交媒体平台获取新闻和其他内容的方式，未必能像人们预想的那样，改变他们的政治观点、知识结构和行为。

随着大数据的广泛应用，算法推荐让普通人接收的信息更趋于智能化和定制化，但也容易让人在不断重复中强化固有偏好。 一般认为，算法通过优先考虑推送“志趣相投”的内容，会加剧或导致美国等国家政治态度的两极分化。

那么，如果调整社交媒体的推送算法，可以改善西方网民的政治极化现状吗？然而，《科学》《自然》等学术期刊的多组最新研究显示，这种设想并不成立。

据《自然》杂志新闻团队报道，最新的研究成果由数十名学者共同完成，他们前所未有地获得了“脸书”（Facebook）和“照片墙”（Instagram）等社交平台的大量用户数据，这两个社交平台都隶属于总部位于加利福尼亚州的Meta公司。在该公司的合作下，研究人员通过改变接收和分享政治新闻及其他信息的方式进行了多项实验。

得克萨斯大学奥斯汀分校媒体参与中心（Center for Media Engagement）主任、项目首席研究员塔利亚-斯特劳德（Talia Stroud）说道，即便如此，研究人员发现，通过实验来改变社交媒体算法的建议 "并没有左右政治态度"。

许多研究人员推断，Meta公司的内容传输算法会优先处理志趣相投的人和团体的信息，因此助长了网络上的政治两极分化。很多人也开始担心这一系统会强化网络的“回声室效应”， 助长党派对立和虚假信息的传播。

为了确定这些观点是否属实，研究小组分析了约2.08 亿美国脸书用户的数据访问习惯。研究结果显示，政治光谱上的左派和右派用户在分享和消费信息方面上存在着巨大差异。在另一项研究中，各2万多名的“脸书”和“照片墙”用户被分成两组，其中一组接收由 Meta 常用算法提供的策划内容，另一组则按照时间顺序接收新闻和信息。之前的理论认为，向用户提供按照时间排序的最新新闻和信息可以拓展他们看到的内容。

研究发现，按时间顺序接收内容的网民在社交媒体平台上花费的时间更少，接触到的内容更加多样化，即使信息本身不一定具有更高的真实性。然而，研究结果显示，两组样本的政治极化程度没有明显差异，在参与政治活动（如签署请愿书）上也没有明显的差别。

此外，研究人员还做了另外两项干预措施：一项措施限制了 "二次分享 "（reshared）内容——这种内容来自用户的网络之外，但被用户所属的群组转发；另一项措施则限制了来自兴趣相投的用户和群组的内容。但是，这两项干预措施同样收效甚微。

研究人员也指出，这些方式并不能让社交媒体置身事外，因为许多因素可能会削弱旨在减少两极分化的干预措施。例如，这项实验是在2020 年美国政治选举接近尾声时进行的，当时网民的党派观点可能已基本定型。另外，研究人员认为，当前研究仍然受限于Meta公司愿意合作的范围之内，想要取得进一步的研究还需要社交媒体公司提供更多合作，让研究人员获得更多原始数据的访问许可。

如果过去的10到15年没有社交媒体的存在，世界会变成什么样？研究人员表示，目前的研究结果并不能给我们提供答案。、

参考资料：

（1）Tweaking Facebook feeds is no easy fix for polarization, studies find

https://www.nature.com/articles/d41586-023-02420-z

（2）People, not search-engine algorithms, choose unreliable or partisan news

https://www.nature.com/articles/d41586-023-01634-5