"सिफारिशें" को कुछ हफ्तों तक देखने से ही दक्षिणपंथी बन सकते हैं? X एल्गोरिदम का "वापसी में कठिन" प्रभाव

"सिफारिशें" क्या राय को "बदल" सकती हैं?

SNS की टाइमलाइन केवल पोस्टों की सूची नहीं है। कौन सी पोस्टें दिखाई देती हैं और कौन सी छिप जाती हैं, यह हमारी रुचियों, भावनाओं, और यहां तक कि राजनीतिक दृष्टिकोणों को प्रभावित कर सकती हैं — यह एक ऐसा अंतर्ज्ञान है जो कई लोगों के पास है। लेकिन, "वास्तविक बड़े पैमाने के प्लेटफॉर्म पर, एल्गोरिदम राजनीतिक दृष्टिकोणों को कितना बदल सकते हैं" को प्रयोग के माध्यम से जांचने वाले अध्ययन आश्चर्यजनक रूप से कम हैं।

इस बार चर्चा में आया अध्ययन X के फीड फीचर का उपयोग करके मैदान में यादृच्छिक परीक्षण था, जिसने "For You (सिफारिश)" और "फॉलोइंग (कालानुक्रमिक)" के बीच के अंतर को राजनीतिक प्राथमिकताओं और अंतर्राष्ट्रीय मुद्दों के दृष्टिकोण पर प्रभाव डालने की संभावना को दिखाया। ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह प्रभाव केवल अल्पकालिक "प्रदर्शन" तक सीमित नहीं है, बल्कि स्विच के बाद भी प्रभाव बना रह सकता है।

अध्ययन ने क्या किया: 7 सप्ताह और लगभग 5,000 लोगों का प्रयोग

शोध टीम ने अमेरिका के लगभग 5,000 सक्रिय उपयोगकर्ताओं को दो स्थितियों में फीड प्रदर्शन को आवंटित किया।

• सिफारिश फीड (For You): उपयोगकर्ता द्वारा फॉलो नहीं की गई पोस्टों को भी शामिल करते हुए, प्रतिक्रिया प्राप्त करने की संभावना के अनुसार क्रमबद्ध किया गया

• कालानुक्रमिक फीड: फॉलो किए गए खातों की पोस्टों को कालानुक्रमिक क्रम में प्रदर्शित किया गया

प्रयोग की अवधि 2023 के 7 सप्ताह थी। इस दौरान, प्रतिभागियों के राजनीतिक दृष्टिकोण (क्या महत्वपूर्ण मुद्दे माने जाते हैं, विशेष राजनीतिक घटनाओं का मूल्यांकन, अंतरराष्ट्रीय संघर्षों का दृष्टिकोण आदि) और प्लेटफॉर्म पर व्यवहार (फॉलोइंग पैटर्न में परिवर्तन आदि) का ट्रैक रखा गया।

परिणाम: सिफारिश फीड ने "दक्षिणपंथी प्राथमिकताओं" को मजबूत किया

मुख्य परिणाम के रूप में, जो प्रतिभागी कालानुक्रमिक से सिफारिश फीड में स्थानांतरित हुए, उनमें रिपब्लिकन द्वारा प्राथमिकता दिए जाने वाले मुद्दों (अपराध, मुद्रास्फीति, आव्रजन आदि) को प्राथमिकता देने की प्रवृत्ति बढ़ गई। इसके अलावा, विशेष राजनीतिक घटनाओं (जैसे अमेरिकी राजनीति की जांच) के प्रति मूल्यांकन में भी अधिक रूढ़िवादी और रिपब्लिकन-समर्थक दिशा में परिवर्तन देखा गया।

इसके अलावा, अंतरराष्ट्रीय मुद्दों में, रूस-यूक्रेन युद्ध के संबंध में, यूक्रेन के पक्ष के प्रति सहानुभूति कम हो गई और अपेक्षाकृत रूस-समर्थक सूचकांक बढ़ गया दिशा में परिवर्तन देखा गया, ऐसा रिपोर्ट किया गया है।

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि अध्ययन ने यह नहीं कहा कि "उपयोगकर्ताओं की प्रकृति पहले से ही ऐसी थी", बल्कि फीड के तंत्र को बदलने मात्र से औसत दृष्टिकोण बदल सकता है, इसे यादृच्छिक आवंटन के रूप में दिखाया।

यह क्यों हुआ: दक्षिणपंथी पोस्टों में वृद्धि, समाचारों में कमी

शोध टीम ने केवल दृष्टिकोण के परिवर्तन का अवलोकन नहीं किया, बल्कि फीड में आने वाली सामग्री की भी तुलना की। सिफारिश फीड में, कालानुक्रमिक की तुलना में

• दक्षिणपंथी सामग्री का अनुपात बढ़ता है

• पारंपरिक समाचार संगठनों की पोस्टों का अनुपातिक रूप से कम होना

• राजनीतिक कार्यकर्ताओं या मजबूत विचारों वाली पोस्टों का ऊपर उठना
  जैसी प्रवृत्तियां दिखाई गईं।

इसका मतलब केवल "दक्षिणपंथी पोस्टों का अधिक दिखाई देना" नहीं है, बल्कि समाचार माध्यमों द्वारा प्रदान किए गए "सामान्य तथ्यों की नींव" का कमजोर होना और आंदोलनों की पोस्टों का सामने आना संरचना, राय परिवर्तन की जमीन बन सकती है।

सबसे डरावना बिंदु: "स्विच करने से वापस नहीं लौटता"

इस अध्ययन ने विशेष रूप से ध्यान आकर्षित किया क्योंकि सिफारिश फीड केवल दैनिक प्रदर्शन को नहीं बदलता, बल्कि उपयोगकर्ताओं के फॉलो व्यवहार को भी बदलता है, और ये परिवर्तन बने रहते हैं।

सिफारिश फीड का उपयोग करते समय, प्रतिभागियों को अधिक दक्षिणपंथी खातों को फॉलो करने की दिशा में आसानी से प्रेरित किया जा सकता है। एक बार फॉलो संबंध बदलने पर, भले ही बाद में कालानुक्रमिक पर लौटें, फॉलो सेट वही रहता है, इसलिए उपयोगकर्ता जो दुनिया (सूचना पर्यावरण) देखता है, वह "पूरी तरह से वापस नहीं लौटता"।

अध्ययन ने दिखाया कि एल्गोरिदम का प्रभाव केवल "उस दिन उस समय की क्रमबद्धता" तक सीमित नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ता के सूचना पर्यावरण को फिर से बनाता है, यह दृष्टिकोण प्रदान करता है।

SNS की प्रतिक्रिया: स्वागत, चेतावनी, और प्रतिरोध का मिश्रण

इस अध्ययन के संबंध में SNS की प्रतिक्रिया में चार प्रमुख धाराएं देखी जा सकती हैं।

1) शोधकर्ता और वैज्ञानिक संचारक समूह: "सामान्य" को प्रयोग द्वारा प्रदर्शित करने का मूल्य
Bluesky आदि पर "यह अंतर्ज्ञान से ज्ञात था, लेकिन बड़े पैमाने पर प्रयोग द्वारा प्रदर्शित किए गए महत्व का बड़ा मूल्य है", "दृष्टिकोण नहीं बदलते हैं" के दावे के खिलाफ सबूत के रूप में देखा जा सकता है। आश्चर्य की तुलना में, नीति चर्चा में उपयोग के लिए सबूत बढ़ा है, इस पर अधिक मूल्यांकन है।

2) मीडिया और टिप्पणीकार समूह: "समाचार का गिरना" संरचना पर प्रश्न उठाना
सिफारिश के समाचार संगठनों को अनुपातिक रूप से गिराने और कार्यकर्ता पोस्टों को ऊपर उठाने के बिंदु पर ध्यान केंद्रित करने वाली प्रतिक्रियाएं अधिक हैं। राजनीतिक पूर्वाग्रह से पहले, सूचना की गुणवत्ता और सत्यापन की संभावना कम होती है, यह दृष्टिकोण गठन को विकृत करता है, यह एक समस्या की चेतना है।

3) सामान्य उपयोगकर्ता समूह: "अनुभव के रूप में ऐसा लगता है", "अन्य SNS भी समान हैं"
Reddit आदि पर "कोई आश्चर्य नहीं", "Facebook भी इसी तरह दिखता है" जैसी "अनुभव आधारित" प्रतिक्रियाएं दिखाई देती हैं, जबकि "कई लोग इसे राजनीतिक उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं करते", "राजनीतिक पोस्टों को नहीं देखने वाले समूहों के लिए सावधानीपूर्वक विस्तार" जैसी आवाजें भी हैं। यानी, अध्ययन के परिणामों के प्रति सहानुभूति के साथ-साथ, अपने उपयोग के वास्तविकता के साथ दूरी भी व्यक्त की जा रही है।

4) प्लेटफॉर्म की रक्षा और प्रतिरोध: "दक्षिणपंथीकरण" की व्याख्या पर प्रतिवाद
"रूढ़िवादी होना = बुरा नहीं है", "अध्ययन अमेरिकी राजनीति के संदर्भ में है और अन्य देशों से सीधे संबंधित नहीं है", "समयरेखा भी पूर्वाग्रहित हो सकती है" जैसी प्रतिवाद भी हैं। विशेष रूप से, सिफारिश फीड को "सेंसरशिप" से जोड़ने वाली चर्चाएं और विनियमन के सख्ती के प्रति चेतावनी भी शामिल हैं, अध्ययन की व्याख्या राजनीतिक मुद्दे बन रही है।

जापानी भाषा क्षेत्र में भी, विदेशी रिपोर्टों के परिचयात्मक लेखों के माध्यम से "सिफारिशें चर्चाओं को तीव्र करती हैं, यह अनुभव है", "समयरेखा पर लौटना सर्वशक्तिमान नहीं है" जैसी चर्चाएं फैलने की संभावना है। जापान में, केवल दाएं-बाएं धुरी के अलावा, अंतरराष्ट्रीय मुद्दों, साजिश सिद्धांतों, और विवादास्पद जुटान के संदर्भ में चर्चा होती है, और **"किसके लिए फायदेमंद डिज़ाइन है"** यह दृष्टिकोण भी मजबूत होता है।

यहां से क्या कहा जा सकता है: व्यक्तिगत सेटिंग्स से अधिक "डिजाइन और पारदर्शिता"

यह अध्ययन जो प्रश्न उठाता है, वह व्यक्तिगत उपयोग के तरीकों तक सीमित नहीं है। निश्चित रूप से, समयरेखा का चयन करना, फॉलो को पुनः देखना, राजनीतिक विषयों के संपर्क को जानबूझकर समायोजित करना — जैसी आत्मरक्षा संभव है। लेकिन, मूल बात यह है कि "व्यक्तिगत प्रयास से संतुलित किया जा सकने वाला दायरा" से परे, प्लेटफॉर्म डिज़ाइन समाज के सूचना पर्यावरण को बनाता है।

विशेष रूप से, एल्गोरिदम

• किसे "अच्छी प्रतिक्रिया" मानकर सीखता है

• किस श्रेणी की पोस्टों को ऊपर उठाता/गिराता है

• फॉलो व्यवहार का कितना प्रोत्साहन होता है
  जब तक डिज़ाइन की सामग्री अस्पष्ट रहती है, हम केवल परिणाम (विभाजन, अतिवाद, पूर्वाग्रह) को देखेंगे और इधर-उधर भागेंगे।

शोधकर्ता और कुछ व्याख्यात्मक लेख एल्गोरिदम की पारदर्शिता और जवाबदेही को संस्थागत रूप से मांगने की सलाह देते हैं। यदि यह सार्वजनिक बुनियादी ढांचे के समान समाज के निर्णयों को प्रभावित करता है, तो **"ब्लैक बॉक्स के रूप में नहीं छोड़ना"** यह दृष्टिकोण आवश्यक हो जाएगा।

ध्यान देने योग्य बातें: सार्वभौमिक निष्कर्ष नहीं

वहीं, अध्ययन को पढ़ते समय कुछ आरक्षण भी होते हैं। उदाहरण के लिए, यह अमेरिकी सक्रिय उपयोगकर्ताओं पर केंद्रित है, और यह जरूरी नहीं कि विभिन्न राजनीतिक संस्कृतियों और मुद्दों की संरचना वाले देशों पर लागू हो। इसके अलावा, यह औसत प्रभाव है, और उपयोगकर्ता विशेषताओं और उपयोग के उद्देश्यों के आधार पर प्रभाव मजबूत या कमजोर हो सकता है।

फिर भी, वास्तविक बड़े पैमाने के प्लेटफॉर्म पर "फीड के अंतर दृष्टिकोण और व्यवहार को बदलते हैं" और "स्विच के बाद भी बने रह सकते हैं" को दिखाने का महत्व भारी है। चर्चा यहां से "कौन सी सिफारिशें, किन शर्तों पर, किस पर प्रभाव डालती हैं" की ओर बढ़नी चाहिए।

स्रोत

• Phys.org पर प्रकाशित लेख: अध्ययन का सारांश और मुख्य परिणाम (सिफारिश फीड का दक्षिणपंथ की ओर झुकाव, प्रभाव का बने रहना)
  https://phys.org/news/2026-02-weeks-algorithm-wing-doesnt-quickly.html

• Nature में प्रकाशित मूल शोध पत्र: प्रयोग की डिज़ाइन, विश्लेषण, निष्कर्ष की प्राथमिक जानकारी (DOI: 10.1038/s41586-026-10098-2)
  https://www.nature.com/articles/s41586-026-10098-2

• Nature की समाचार व्याख्या: अध्ययन के मुख्य बिंदुओं का संक्षेप में सारांश (सिफारिश चालू पर दक्षिण की ओर, बंद पर वापस न लौटने के कारण आदि)
  https://www.nature.com/articles/d41586-026-00486-z

• Nature Asia (जापानी हाइलाइट): अध्ययन का जापानी सारांश (समाचार का सापेक्षिक कमी, प्रभाव की स्थायित्व आदि)
  https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/15470##HTML