Twitter поделился открытиями изучать в ходе исследования было изучено, какие новостные агентства и избранные политические чиновники подпадают под действие его алгоритма. В ходе исследования были проанализированы сотни миллионов твитов политического содержания, связанных со статьями, опубликованными в период с апреля по август прошлого года. Затем он привлек две независимые организации, AllSides и Ad Fontes Media, для классификации новостных агентств на основе рейтингов предвзятости СМИ.
Платформа обнаружила, что в ее ленте предпочтение отдается определенному политическому контенту, особенно контенту правого толка.
«Новостные агентства правого толка, по определению независимых организаций, перечисленных выше, видят в Твиттере большее алгоритмическое усиление по сравнению с новостными агентствами левого толка», — сообщает Twitter.
Пользователи Твиттера получили вариант для просмотра временной шкалы, упорядоченной алгоритмически, или самых последних твитов в обратном хронологическом порядке с 2016 года. В исследовании также рассматривались твиты из учетных записей выборных должностных лиц в нескольких странах — США, Канаде, Франции, Германии, Японии, Испании и США. Королевство — учитывая, как политический контент был представлен на алгоритмически ранжированной временной шкале по сравнению с обратной хронологической шкалой.
«В шести из семи стран — во всех, кроме Германии — твиты, опубликованные аккаунтами правых политических сил, получают больше алгоритмического усиления, чем левые, если изучать их в группе», — говорится в сообщении платформы.
В Твиттере пояснили, что исследование показало, что «групповые эффекты не переходят в индивидуальные эффекты», а это означает, что два политических чиновника из одной и той же политической партии не обязательно получат одинаковое усиление.
Платформа отметила, что «алгоритмическое усиление не является проблемой по умолчанию». Скорее, это становится проблематичным, когда алгоритм предоставляет преференции в результате своей конструкции, а не на основе того, как люди с ним взаимодействуют. В Twitter заявили, что потребуется дальнейший анализ, чтобы решить, следует ли вносить какие-либо изменения в алгоритм для уменьшения потенциальных негативных последствий.
