Radicalizarea algoritmică în rețelele sociale

Radicalizarea algoritmică este conceptul conform căruia algoritmii de recomandare de pe site-urile populare de rețele sociale, cum ar fi YouTube și Facebook, conduc utilizatorii către un conținut din ce în ce mai radical de-a lungul timpului, îndreptându-i-spre dezvoltarea unor opinii politice extremiste radicalizate. Algoritmii înregistrează interacțiunile utilizatorilor, de la aprecieri poztivie sau negative la cantitatea de timp petrecută pe postări, pentru a genera medii nesfârșite menite să mențină utilizatorii implicați. Prin canalele camerei de ecou, consumatorul este determinat să fie mai polarizat prin preferințe în media și auto-confirmare.[1][2][3][4]

Radicalizarea algoritmică rămâne un fenomen controversat, deoarece adesea nu este în interesul companiilor de rețele sociale să elimine canalele camerei de ecou.[5][6] În ce măsură algoritmii de recomandare sunt de fapt responsabili de radicalizare rămâne discutată; studiile au găsit rezultate contradictorii în ceea ce privește dacă algoritmii au promovat conținut extremist.

Camerele de ecou din rețelele sociale și bulele de filtrare

Platformele de rețele sociale învață interesele și gusturile utilizatorului pentru a-și modifica experiențele în feed-ul lor pentru a-i menține implicați și derulați, cunoscut sub numele de balon de filtrare.[7] O cameră de ecou se formează atunci când utilizatorii întâlnesc credințe care le amplifica sau le întăresc gândurile și formează un grup de utilizatori care au aceleași gânduri într-un sistem închis.[8] Camerele de ecou răspândesc informații fără credințe opuse și pot duce eventual la părtinire de confirmare. Conform teoriei polarizării grupului, o cameră de ecou poate conduce utilizatorii și grupurile către poziții radicalizate mai extreme.[9] Potrivit Bibliotecii Naționale de Medicină, „Utilizatorii online tind să prefere informațiile care aderă la viziunile lor despre lume, să ignore informațiile divergente și să formeze grupuri polarizate în jurul unor narațiuni comune. În plus, atunci când polarizarea este mare, dezinformarea proliferează rapid.”[10]

Referințe

„What is a Social Media Echo Chamber? | Stan Richards School of Advertising”. advertising.utexas.edu. November 18, 2020. Retrieved November 2, 2022.
„The Websites Sustaining Britain’s Far-Right Influencers”. bellingcat. February 24, 2021. Retrieved March 10, 2021.
Camargo, Chico Q. (January 21, 2020). „YouTube’s algorithms might radicalise people – but the real problem is we’ve no idea how they work”. The Conversation. Retrieved March 10, 2021.
E&T editorial staff (May 27, 2020). „Facebook did not act on own evidence of algorithm-driven extremism”. eandt.theiet.org. Retrieved March 10, 2021.
„How Can Social Media Firms Tackle Hate Speech?”. Knowledge at Wharton. Retrieved November 22, 2022.
„Internet Association – We Are The Voice Of The Internet Economy. | Internet Association”. December 17, 2021. Archived from the original on December 17, 2021. Retrieved November 22, 2022.
Kaluža, Jernej (July 3, 2022). „Habitual Generation of Filter Bubbles: Why is Algorithmic Personalisation Problematic for the Democratic Public Sphere?”. Javnost – the Public, Journal of the European Institute for Communication and Culture. 29 (3): 267–283. doi:10.1080/13183222.2021.2003052. ISSN 1318-3222.
„What is a Social Media Echo Chamber? | Stan Richards School of Advertising”. advertising.utexas.edu. November 18, 2020. Retrieved April 12, 2023.
Cinelli, Matteo; De Francisci Morales, Gianmarco; Galeazzi, Alessandro; Quattrociocchi, Walter; Starnini, Michele (March 2, 2021). „The echo chamber effect on social media”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 118 (9): –2023301118. Bibcode:2021PNAS..11823301C. doi:10.1073/pnas.2023301118. ISSN 0027-8424. PMC 7936330. PMID 33622786.
Cinelli, Matteo; De Francisci Morales, Gianmarco; Starnini, Michele; Galeazzi, Alessandro; Quattrociocchi, Walter (January 14, 2021). „The echo chamber effect on social media”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 118 (9): e2023301118. Bibcode:2021PNAS..11823301C. doi:10.1073/pnas.2023301118. ISSN 0027-8424. PMC 7936330. PMID 33622786.