Войти в почту

Алгоритмы Twitter уличили в симпатии к христианской морали и консерватизму

Социальную сеть Twitter обвинили в том, что её алгоритмы продвигают «правых» политиков и соответствующий контент больше, чем тех, кто находится к ним в оппозиции.

Алгоритмы Twitter уличили в симпатии к христианской морали и консерватизму
© Ferra.ru

Это заметил Румман Чоудхури, директор по разработке ПО одной из лондонских веб-студий. По его словам, подобная политика соцсети создаёт сильную предвзятость в подаче информации и связана с более высоким усилением «правых» аккаунтов.

Следует отметить, что понимают в западных странах под «правыми» и «левыми». «Левые» — зачастую это понятие толкуется в американском контексте — выступают за расширение вмешательства государства и соответствующих служб в жизнь людей. При этом они ратуют за свободу в новом её понимании, отстаивают либеральные ценности и т.п. К тому же на Западе, как ни странно, к левым относят коммунистов и социалистов.

«Правые» — те политики, которые выступают за неукоснительное следование Конституции, но при этом недопущения контроля государством жизни людей, консерватизм и христианские ценности, часто пуританские. В США «правые» зачастую являются республиканцами.

Румман Чоудхури решил проверить, действительно ли и во всех ли странах персонализация Twitter построена таким образом. Для этого он провёл исследование, которое разделил на две части. В первой части изучались твит должностных лиц Канады, Франции, Германии, Японии, Испании, Великобритании и США с апреля по август 2020 года. Во второй части исследователь изучил, как два алгоритма временной шкалы Twitter усиливают политический контент.

В Twitter есть две временные шкалы контента: «Домашняя» — в которой приоритет отдаётся твитам, которые, по мнению Twitter, пользователь хочет увидеть, и «Последние твиты», в которой сообщения отображаются в обратном хронологическом порядке.

По словам исследователя, в шести из семи стран — во всех, кроме Германии, — твиты, размещённые аккаунтами правых политических сил, получили большее алгоритмическое усиление, чем левые политические силы, если рассматривать их как группу.

Но «групповой эффект» не перешёл в индивидуальный. Другими словами, поскольку партийная принадлежность или идеология не является фактором, который системы Twitter учитывают при рекомендации контента, два человека, состоящие в одной политической партии, не обязательно увидят одинаковый контент.

Соцсеть отчасти подтвердила слова Чоудхури. «В целом твиты на политическую тематику от должностных лиц, независимо от того, находится партия у власти, действительно получают алгоритмическое усиление по сравнению с политическим контентом на «обратной хронологической шкале», говорится в сообщении Twitter.

Ferra.ru: главные новости