การดู "คำแนะนำ" เพียงไม่กี่สัปดาห์ก็อาจทำให้มีแนวโน้มไปทางขวา? ผลกระทบที่ "ยากจะย้อนกลับ" ของอัลกอริทึม X

"คำแนะนำ" สามารถ "เปลี่ยน" ความคิดเห็นได้หรือไม่

ไทม์ไลน์ของ SNS ไม่ใช่แค่รายการโพสต์เท่านั้น โพสต์ใดที่เรามองเห็นและโพสต์ใดที่ถูกกลบอาจส่งผลต่อความสนใจ อารมณ์ และมุมมองทางการเมืองของเรา—หลายคนมีสัญชาตญาณเช่นนี้ แต่มีการวิจัยที่ยืนยันด้วยการทดลองว่า "ในแพลตฟอร์มขนาดใหญ่จริงๆ อัลกอริทึมสามารถเปลี่ยนทัศนคติทางการเมืองได้มากเพียงใด" นั้นมีน้อยอย่างน่าประหลาดใจ

การวิจัยที่เป็นที่พูดถึงในครั้งนี้ใช้การทดลองแบบสุ่มในสถานที่ผ่านฟีดของ X เพื่อแสดงให้เห็นว่าความแตกต่างระหว่าง "For You (คำแนะนำ)" และ "Following (ตามลำดับเวลา)" อาจมีผลต่อประเด็นทางการเมืองที่สำคัญและมุมมองต่อปัญหาระหว่างประเทศ จุดที่น่าสนใจคือไม่ใช่แค่การ "เปิดเผย" ในระยะสั้นเท่านั้น แต่ผลกระทบอาจยังคงอยู่หลังจากการเปลี่ยนแปลง

การวิจัยทำอะไร: การทดลอง 7 สัปดาห์กับผู้ใช้ประมาณ 5,000 คน

ทีมวิจัยได้ทำการทดลองกับผู้ใช้ที่ใช้งานในสหรัฐอเมริกาประมาณ 5,000 คน โดยแบ่งการแสดงฟีดออกเป็นสองเงื่อนไข

• ฟีดคำแนะนำ (For You): รวมโพสต์ที่ผู้ใช้ไม่ได้ติดตามด้วย โดยเรียงตามลำดับที่มีแนวโน้มจะได้รับการตอบสนองง่าย

• ฟีดตามลำดับเวลา: แสดงโพสต์จากบัญชีที่ติดตามตามลำดับเวลา

ระยะเวลาการทดลองคือ7 สัปดาห์ในปี 2023 ในช่วงเวลานั้น ติดตามทัศนคติทางการเมืองของผู้เข้าร่วม (เช่น สิ่งที่พวกเขามองว่าเป็นประเด็นสำคัญ การประเมินเหตุการณ์ทางการเมืองเฉพาะ การมองปัญหาระหว่างประเทศ) และพฤติกรรมบนแพลตฟอร์ม (เช่น การเปลี่ยนแปลงในบัญชีที่ติดตาม)

ผลลัพธ์: ฟีดคำแนะนำเสริม "ลำดับความสำคัญที่เอนขวา"

ผลลัพธ์หลักคือ ผู้เข้าร่วมที่เปลี่ยนจากลำดับเวลาไปยังคำแนะนำมีแนวโน้มที่จะให้ความสำคัญกับประเด็นที่พรรครีพับลิกันมักให้ความสำคัญ (เช่น อาชญากรรม เงินเฟ้อ การอพยพ)เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังพบการเปลี่ยนแปลงในทิศทางที่สอดคล้องกับการประเมินที่เป็นอนุรักษ์นิยมและเอนข้างพรรครีพับลิกันมากขึ้นต่อเหตุการณ์ทางการเมืองเฉพาะ

นอกจากนี้ในปัญหาระหว่างประเทศ มีรายงานว่าความชื่นชอบต่อฝ่ายยูเครนลดลง และดัชนีที่สนับสนุนรัสเซียเพิ่มขึ้น

สิ่งที่สำคัญคือ การวิจัยไม่ได้ตัดสินว่า "เนื้อหาของผู้ใช้นั้นเป็นเช่นนั้นมาตั้งแต่แรก" แต่แสดงให้เห็นในรูปแบบการสุ่มจัดสรรว่าเพียงแค่เปลี่ยนโครงสร้างของฟีดก็สามารถเปลี่ยนทัศนคติโดยเฉลี่ยได้

ทำไมถึงเกิดขึ้น: โพสต์ที่เอนขวาเพิ่มขึ้น และข่าวลดลง

ทีมวิจัยไม่ได้แค่สังเกตการเปลี่ยนแปลงของทัศนคติ แต่ยังเปรียบเทียบเนื้อหาที่ไหลเข้ามาในฟีดด้วย พบว่าในฟีดคำแนะนำเมื่อเทียบกับลำดับเวลา

• สัดส่วนของเนื้อหาที่เอนขวาเพิ่มขึ้น

• โพสต์จากองค์กรข่าวแบบดั้งเดิมลดลง

• โพสต์จากนักกิจกรรมทางการเมืองหรือที่มีการแสดงความคิดเห็นอย่างแรงเพิ่มขึ้น
  มีแนวโน้มเช่นนี้แสดงให้เห็น

หมายความว่าไม่เพียงแต่ "โพสต์ที่เอนขวาจะมองเห็นได้ง่ายขึ้น" แต่พื้นฐานของข้อเท็จจริงร่วมที่สื่อข่าวเคยมีบทบาทลดลง และโพสต์จากกลุ่มเคลื่อนไหวถูกนำเสนอมากขึ้นซึ่งอาจเป็นดินแดนของการเปลี่ยนแปลงความคิดเห็น

จุดที่น่ากลัวที่สุด: "การตัดออกไม่ได้หมายความว่าจะกลับมา"

เหตุผลที่การวิจัยนี้ได้รับความสนใจเป็นพิเศษคือ ฟีดคำแนะนำไม่เพียงแค่เปลี่ยนแปลงการเปิดเผยในแต่ละวัน แต่ยังเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการติดตามของผู้ใช้ และการเปลี่ยนแปลงนั้นยังคงอยู่ได้ง่าย

ในขณะที่ใช้ฟีดคำแนะนำ ผู้เข้าร่วมมีแนวโน้มที่จะถูกชักจูงให้ติดตามบัญชีที่เอนขวามากขึ้น เมื่อความสัมพันธ์ในการติดตามเปลี่ยนไปแล้ว แม้จะกลับไปยังลำดับเวลากลุ่มที่ติดตามก็ยังคงเปลี่ยนไปทำให้โลกที่ผู้ใช้เห็น (สภาพแวดล้อมข้อมูล) ไม่สามารถ "กลับมา" ได้อย่างสมบูรณ์

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอิทธิพลของอัลกอริทึมไม่เพียงแค่ "การจัดเรียงในวันนั้น" แต่ยังสร้างสภาพแวดล้อมข้อมูลของผู้ใช้ใหม่ซึ่งเป็นมุมมองที่สำคัญ

ปฏิกิริยาของ SNS: การต้อนรับ การระวัง และการต่อต้านที่ปะปนกัน

ปฏิกิริยาของ SNS ต่อการวิจัยนี้สามารถแบ่งออกเป็น 4 กระแสหลัก

1) นักวิจัยและผู้สื่อสารทางวิทยาศาสตร์: คุณค่าของการแสดง "ความชัดเจน" ผ่านการทดลอง
ใน Bluesky และที่อื่นๆ มีเสียงที่โดดเด่นว่า "เรารู้ด้วยสัญชาตญาณ แต่การแสดงให้เห็นในสถานที่จริงมีความสำคัญมาก" และ "เป็นการโต้แย้งต่อข้ออ้างที่ว่าทัศนคติไม่เปลี่ยนแปลง" มากกว่าความประหลาดใจมีการประเมินว่ามีหลักฐานที่สามารถใช้ในการอภิปรายเชิงนโยบายเพิ่มขึ้น

2) สื่อและนักวิเคราะห์: การตั้งคำถามต่อโครงสร้างที่ "ข่าวลดลง"
มีปฏิกิริยาที่เน้นไปที่การที่คำแนะนำทำให้ข่าวจากองค์กรข่าวลดลงและโพสต์จากนักกิจกรรมเพิ่มขึ้น ก่อนที่จะพูดถึงอคติทางการเมืองมีความกังวลว่าคุณภาพและความสามารถในการตรวจสอบของข้อมูลลดลงซึ่งบิดเบือนการสร้างทัศนคติ

3) ผู้ใช้ทั่วไป: "รู้สึกเช่นนั้น" และ "SNS อื่นๆ ก็เหมือนกัน"
ใน Reddit และอื่นๆ มีปฏิกิริยาที่ว่า "ไม่แปลกใจ" และ "Facebook ก็ดูเหมือนกัน" ในขณะที่มีเสียงว่า "หลายคนไม่ได้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการเมือง" และ "ควรระมัดระวังในการขยายผลไปยังผู้ที่ไม่เห็นโพสต์ทางการเมือง" หมายความว่ามีการพูดถึงระยะห่างระหว่างผลการวิจัยกับการใช้งานจริงของตนเอง

4) การสนับสนุนและการต่อต้านแพลตฟอร์ม: การโต้แย้งเกี่ยวกับการ "เอนขวา"
มีการโต้แย้งว่า "การเป็นอนุรักษ์นิยมไม่ใช่สิ่งที่ไม่ดี" และ "การวิจัยอยู่ในบริบทของการเมืองสหรัฐฯ และไม่เชื่อมโยงกับประเทศอื่น" และ "ลำดับเวลาก็มีอคติ" โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีการเชื่อมโยงคำแนะนำกับ "การเซ็นเซอร์" และมีความระมัดระวังต่อการเพิ่มการควบคุมการตีความการวิจัยกลายเป็นประเด็นทางการเมือง

ในภาษาญี่ปุ่น การแนะนำข่าวจากต่างประเทศเป็นจุดเริ่มต้นของการอภิปรายว่า "คำแนะนำทำให้การอภิปรายเฉียบคมขึ้น" และ "การกลับไปยังลำดับเวลาไม่ใช่คำตอบที่สมบูรณ์" นอกจากนี้ในญี่ปุ่น การพูดคุยไม่เพียงแค่ในแกนขวา-ซ้าย แต่ยังเกี่ยวกับปัญหาระหว่างประเทศ ทฤษฎีสมคบคิด และการระดมพลในการเผชิญหน้า และมีแนวโน้มที่จะมีมุมมองว่า**"ใครได้ประโยชน์จากการออกแบบนี้"**

สิ่งที่สามารถพูดได้จากนี้: การออกแบบและความโปร่งใสมากกว่าการตั้งค่าส่วนบุคคล

คำถามที่การวิจัยนี้ตั้งขึ้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่การปรับปรุงการใช้งานของแต่ละบุคคล แน่นอนว่าเป็นไปได้ที่จะเลือกตามลำดับเวลา ทบทวนการติดตาม และปรับการสัมผัสกับประเด็นทางการเมืองอย่างมีสติ แต่แก่นแท้คือการออกแบบแพลตฟอร์มที่สร้างสภาพแวดล้อมข้อมูลของสังคมเกินกว่าที่ความพยายามของแต่ละบุคคลจะชดเชยได้

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อัลกอริทึม

• เรียนรู้อะไรว่าเป็น "การตอบสนองที่ดี"

• ยกระดับ/ลดระดับโพสต์ในหมวดหมู่ใด

• การชักจูงพฤติกรรมการติดตามเกิดขึ้นมากน้อยเพียงใด
  ตราบใดที่เนื้อหาของการออกแบบนี้ยังคงมองไม่เห็น เราจะเห็นแต่ผลลัพธ์ (การแบ่งแยก การสุดโต่ง การเอนเอียง) และต้องวิ่งตาม

นักวิจัยและบทความวิเคราะห์บางส่วนเรียกร้องให้มีความโปร่งใสของอัลกอริทึมและความรับผิดชอบในเชิงสถาบัน หากมันมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของสังคมเหมือนโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะ แนวคิดที่ว่า**"ไม่ปล่อยให้เป็นกล่องดำ"**ก็จำเป็น

ข้อควรระวัง: ไม่ใช่ข้อสรุปที่ครอบคลุมทุกอย่าง

ในขณะเดียวกัน เมื่ออ่านการวิจัยนี้ ควรมีการระมัดระวังบางประการ ตัวอย่างเช่น กลุ่มเป้าหมายคือผู้ใช้ที่ใช้งานในสหรัฐฯ และอาจไม่สามารถนำไปใช้กับประเทศที่มีวัฒนธรรมทางการเมืองและโครงสร้างประเด็นที่แตกต่างกันได้โดยตรง นอกจากนี้ผลกระทบเป็นค่าเฉลี่ย และอาจมีผู้ที่ได้รับผลกระทบมากหรือน้อยขึ้นอยู่กับคุณลักษณะของผู้ใช้และวัตถุประสงค์ในการใช้งาน

อย่างไรก็ตาม ความสำคัญของการแสดงให้เห็นว่า "ความแตกต่างของฟีดสามารถเปลี่ยนทัศนคติและพฤติกรรม" บนแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ในชีวิตจริง และ "อาจยังคงอยู่หลังจากการเปลี่ยนแปลง" นั้นหนักหน่วง การอภิปรายควรดำเนินต่อไปว่า "คำแนะนำแบบใดที่มีผลต่อใครในเงื่อนไขใด"

แหล่งที่มา

• ##HTML_TAG_