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青岛海川建设集团有限公司网站,wordpress主题hestia,清远市住房和城乡建设局门户网站,深圳极速网站建设电话论文链接#xff1a;Neutral bots probe political bias on social media | EndNote Click 试图遏制滥用行为和错误信息的社交媒体平台被指责存在政治偏见。我们部署中立的社交机器人#xff0c;它们开始关注 Twitter 上的不同新闻源#xff0c;并跟踪它们以探究平台机制与用…论文链接Neutral bots probe political bias on social media | EndNote Click 试图遏制滥用行为和错误信息的社交媒体平台被指责存在政治偏见。我们部署中立的社交机器人它们开始关注 Twitter 上的不同新闻源并跟踪它们以探究平台机制与用户交互中出现的明显偏见。我们在新闻推送中没有发现强有力或一致的政治偏见证据。尽管如此美国 Twitter 用户所接触到的新闻和信息在很大程度上取决于他们早期关系的政治倾向。保守派账户的互动偏右而自由派账户则接触温和的内容将他们的经验转向政治中间派。党派账户尤其是保守账户往往会获得更多关注者并关注更多自动化账户。保守账户还发现自己处于更密集的社区中并且接触到更多低可信度的内容。 背景 与传统媒体相比在线社交媒体可以比以往更便宜、更快捷的方式连接更多的人。由于很大一部分人经常使用社交媒体来生成内容、消费信息以及与他人互动1在线平台也在塑造用户的规范和行为。 实验表明简单地改变社交提要上出现的消息就可以影响用户的在线表达和现实世界行为2,3并且社交媒体用户对早期社会影响很敏感4,5。 研究点引入两级分化用户倾向于同质话题推荐算法倾向于推荐虚假信息不利于检测 与此同时社交媒体上的讨论往往围绕选举 6-8、疫苗接种 9 和气候变化 10 等关键但有争议的话题。两极分化往往伴随着观点不一致的用户被隔离到所谓的回声室11-16即与意识形态激进化和错误信息传播相关的同质在线社区。对抗这种不良现象需要深入了解其根本原因机制。 一方面网络脆弱性与人类的几种社会认知偏见有关包括选择与信念一致的信息以及在社会关系中寻求同质性的倾向。 另一方面网络平台有自己的算法偏差。例如排名算法偏向流行且引人入胜的内容这可能会造成恶性循环放大噪音而不是质量。接触参与度指标也可能会增加受到错误信息影响的可能性。举个更极端的例子最近的研究和媒体报道表明无论起点如何YouTube 推荐系统都可能会导致视频出现更多错误信息或极端观点。 除了个人用户的社会认知偏见和技术平台的算法偏见之外我们对社交媒体介导的集体互动如何影响我们通过在线信息生态系统获得的世界观的理解非常有限。主要障碍是系统的复杂性——用户不仅通过许多隐藏机制与大量其他人交换大量信息而且这些交互可以被合法的影响者以及不真实的敌对者公开或秘密地操纵他们有动机影响观点或激进行为32。有证据表明社交机器人和网络喷子等恶意实体已经被用来传播错误信息并影响对关键问题的公众舆论33-37。 目标是揭示人们在新闻和信息中接触到的偏见 在这项研究中我们的目标是揭示人们在新闻和信息中接触到的偏见。社交媒体生态系统。我们特别有兴趣澄清社交媒体互动在极化过程和回声室形成过程中的作用。因此我们关注 Twitter 上的美国政治话语因为该平台在美国政治中发挥着重要作用并且存在强烈的两极分化和回音室现象。 Twitter 形成了一个有向社交网络其中从朋友节点到关注者节点的边表示该朋友发布的内容出现在关注者的新闻提要上。 我们的目标是研究生态系统偏见其中包括潜在的平台偏见以及与社交网络有机或非有机用户互动的净效应这些效应由平台机制介导并受其政策监管。虽然我们只尝试在提要管理的狭隘情况下将平台效应与自然发生的偏差分开但我们的调查针对的是平台用户所经历的整体偏差。这需要排除个人用户的偏见这是使用传统观察方法时的一个挑战——不可能将生态系统影响与可能影响被跟踪人类账户行为的混杂因素分开例如年龄、性别、种族、意识形态和社会经济的。 完全由算法控制的社交媒体帐户称为社交机器人 因此我们转向一种方法通过利用模仿人类用户但完全由算法控制的社交媒体帐户称为社交机器人来消除控制此类混杂因素的需要。在这里我们部署具有中立无偏见和随机行为的社交机器人作为探测社交媒体中曝光偏差的工具。我们将我们的机器人称为“漂流者”以将它们的中立行为与 Twitter上其他类型的良性和恶意社交机器人区分开来。所有漂流者都有相同的行为模型唯一的区别是最初的朋友不同。 在我们的实验中在代表单个自变量治疗的初始行动之后每个漂流者都被释放到野外。可以肯定的是虽然所有的漂流者都有相同的行为但是他们的行为是不同的取决于他们的初始条件。