Исследователь создал модель онлайн-сообществ, в которой пользователи случайным образом придерживались одного из двух противоположных мнений и взаимодействовали со случайно выбранными участниками. Если доля несогласных в сообществе превышала индивидуальный порог терпимости, пользователь уходил и перемещался в другое сообщество тоже случайно, без целенаправленного поиска единомышленников. Никакой алгоритмической персонализации в базовой модели не было.
«Эхо-камеры» в соцсетях возникают сами по себе, даже без активной работы алгоритмов
Онлайн-пузыри или «эхо-камеры», в которых собираются исключительно единомышленники формируются не потому, что платформы манипулируют пользователями или сами пользователи намеренно ищут себе подобных. Достаточно случайных малых дисбалансов мнений и низкого порога терпимости к несогласию, и в соцсети сообщество стремительно поляризуется. К такому выводу пришел Петтер Тернберг из Амстердамского университета, который построил математическую модель поляризации в соцсети.
Социальные сети могут создавать «эхо-камеры», которые приводят к поляризации и способствуют распространению ложной информации. На рисунке показано формирование «эхо-камер» на графике ретвитов по спорной теме. https://www.researchgate.net/figure/Social-media-platforms-can-produce-echo-chambers-which-lead-to-polarization-and-can_fig4_322971747
Эхо-камера. Термин «эхо-камера» пришел из акустики: в замкнутом пространстве звук многократно отражается и усиливается. В политическом контексте его начали активно использовать после президентских выборов в США 2016 года, когда выяснилось, что значительная часть американцев получала принципиально разные наборы новостей. Но уже тогда ряд исследователей ставил под сомнение роль алгоритмов: анализ данных Facebook показал, что пользователи сами кликают преимущественно на близкий им контент, даже когда лента предлагает разнообразный.
Модель показала, что при низких порогах терпимости небольшие случайные перекосы в распределении мнений усиливаются лавинообразно. Случайные взаимодействия все чаще превышали порог терпимости, провоцируя отток пользователей — те, в свою очередь, привносили дисбаланс в новые сообщества. Изначально смешанные по взглядам группы быстро превращались в однородные. Эхо-камеры возникали непреднамеренно — как структурное следствие самой архитектуры онлайн-взаимодействия. Работа опубликована в журнале PLOS.
Когда алгоритмы тормозят поляризацию
Формирование «эхо-камеры» усиливается за счет давления приоритета.
В расширенных симуляциях Тернберг добавил алгоритмическую персонализацию и обнаружил новый эффект: в ряде случаев алгоритмы замедляли миграцию пользователей и снижали поляризацию, сохраняя разнообразие мнений в сообществах. Показывая пользователю чуть больше близкого ему контента, алгоритмы повышали его комфорт и тем самым фактически увеличивает функциональный порог терпимости. Пользователь не чувствовал себя одиноким и не уходил в свою эхо-камеру.
Таким образом, механизмы, которые принято считать главными виновниками эхо-камер, при определенных условиях действуют противоположным образом.
Тернберг также проанализировал реальное Reddit-сообщество r/MensRights и установил, что пользователи чаще покидали это сообщество, если их посты лингвистически отклонялись от общего «центра тяжести» группы. Это подтверждает, что давление на несогласных носит не только идеологический, но и языковой характер.
По мнению автора, онлайн-поляризация определяется не столько желаниями пользователей или действиями платформ, сколько петлями обратной связи, встроенными в саму логику цифровой социальной жизни.