Un studiu recent realizat de o echipă de cercetători americani, inclusiv Tiziano Piccardi de la Universitatea Stanford, a demonstrat că ordinea în care platformele de social media, precum X (fostul Twitter), afișează conținutul utilizatorilor influențează direct animozitatea acestora față de alte grupuri ideologice. Această descoperire abordează una dintre cele mai dezbătute probleme de la apariția rețelelor sociale și contribuția lor la divizarea societății.

Rețelele sociale au devenit o sursă crucială de informare politică pentru sute de milioane de oameni din întreaga lume, fiind adesea principalul canal pentru politizarea lor. Prin intermediul acestora, utilizatorii primesc, distribuie și își exprimă opiniile politice. Cu toate acestea, opacitatea algoritmilor platformelor face dificilă estimarea impactului real al deciziilor privind conținutul afișat asupra formării ideilor politice.

Pentru a depăși această opacitate, cercetătorii au dezvoltat o extensie de browser capabilă să intercepteze și să reordoneze în timp real fluxul de știri al anumitor rețele sociale. Instrumentul utilizează un model lingvistic mare (LLM) pentru a atribui un scor fiecărui conținut, evaluând măsura în care acesta include „atitudini antidemocratice și animozitate partizană” (AAPA). După scorare, comentariile erau rearanjate într-un sens sau altul, fără a necesita colaborarea platformei sau acces la algoritmul său intern.

Experimentul a implicat 1.256 de participanți și a fost centrat pe platforma X, aleasă ca fiind cea mai utilizată rețea socială pentru exprimarea opiniilor politice în SUA. Acesta a fost desfășurat în săptămânile premergătoare alegerilor prezidențiale din 2024, asigurându-se astfel o circulație intensă de mesaje politice.

Participanții au fost expuși aleatoriu, timp de o săptămână, la două tipuri de fluxuri: unul cu mult conținut polarizat (AAPA) și altul cu foarte puțin. Rezultatele au arătat că reordonarea conținutului „a influențat semnificativ polarizarea afectivă”, fără diferențe notabile în funcție de orientarea politică a utilizatorului. De asemenea, manipularea algoritmului a provocat modificări în emoțiile negative ale participanților pe durata experimentului.

Studiul demonstrează că ar fi posibilă reducerea „temperaturii” sau a polarizării în rețelele sociale prin simpla reordonare a publicațiilor, astfel încât cele care încorporează conținut antidemocratic să fie mai puțin vizibile. Michael Bernstein, profesor de informatică la Universitatea Stanford și coautor al studiului, consideră că această metodologie ar putea „deschide noi căi pentru a promova mai multă încredere socială”.

Jennifer Allen, profesor la Universitatea din New York, care nu a participat la studiu, a lăudat metodologia ca fiind „o formă de cercetare creativă, adaptată momentului actual”, având în vedere reticența platformelor de a partaja date cu cercetătorii.