ชนกลุ่มน้อยที่ใหญ่ทำให้โลกมืดลง — ปัญหาเรื่อง "จำนวนคน" และ "การเปิดเผย" ของความคิดเห็นที่เป็นพิษ

1）"SNS รุนแรงเกินไป" ไม่ใช่เพราะคุณอ่อนไหวเกินไป

เมื่อเปิดไทม์ไลน์ คุณจะเห็นการกล่าวหาด้วยความโกรธ การเยาะเย้ย การโจมตีบุคลิกภาพ และทฤษฎีสมคบคิดที่หยาบคาย—— เพียงแค่มองไม่กี่นาทีก็รู้สึกแย่แล้ว เมื่อประสบการณ์นี้เกิดขึ้นซ้ำๆ คุณอาจคิดว่า "อินเทอร์เน็ตสายเกินไปแล้ว" หรือ "ทุกคนกลายเป็นคนก้าวร้าว"

แต่ในที่นี้ เราอยากจะลองแยกแยะปัญหาดู
สิ่งที่เราเห็นทุกวันคือ "ปริมาณโพสต์ทั้งหมด" หรือ "การเปิดเผยที่เราเห็น" ซึ่งไม่จำเป็นต้องหมายถึง "จำนวนคนที่โพสต์แบบนั้น"

การวิจัยที่ PNAS Nexus แนะนำโดย Phys.org แสดงให้เห็นว่าการ "ประมาณจำนวนคน" นี้อาจคลาดเคลื่อนมากกว่าที่เราคิด Phys.org

2）การวิจัยไม่ได้ดูที่ "ความรุนแรงของพิษ" แต่ดูว่า "มีคนที่ปล่อยพิษมากแค่ไหน"

ทีมวิจัยได้ทำการสำรวจผู้ใหญ่ชาวอเมริกัน 1,090 คน (ใช้ CloudResearch Connect) เพื่อดูว่าผู้คนประมาณการ "สัดส่วนของผู้ใช้ที่โพสต์เนื้อหาที่เป็นอันตราย" อย่างไร และเปรียบเทียบกับ "ข้อมูลจริงของแพลตฟอร์ม" ที่แสดงโดยการวิจัยขนาดใหญ่ที่มีอยู่ Phys.org

จุดสำคัญคือ
การวิจัยนี้ไม่ได้ปฏิเสธว่า "SNS ดูรุนแรง"
แต่กลับตรวจสอบว่า "ความรู้สึกว่าดูรุนแรง" ได้แปรเปลี่ยนเป็นการรับรู้ว่า "คนจำนวนมากกลายเป็นคนรุนแรง" หรือไม่

3）ช่องว่างที่น่าตกใจ: 43% vs 3%, 47% vs 8.5%

ผลลัพธ์ค่อนข้างสุดขั้ว

• ผู้เข้าร่วมการวิจัยประมาณการว่ามีผู้ใช้ Reddit โพสต์ "ความคิดเห็นที่มีพิษรุนแรง" เฉลี่ย **43% แต่ข้อมูลที่มีอยู่จริงแสดงว่ามีเพียงประมาณ 3%** Phys.org

• ผู้เข้าร่วมการวิจัยประมาณการว่ามีผู้ใช้ Facebook แชร์ "ข่าวปลอม" เฉลี่ย **47% ในขณะที่การวิจัยที่มีอยู่แสดงว่ามีเพียงประมาณ 8.5%** Phys.org

ในคำอธิบายของการวิจัย การประเมินเกินจริงมีขนาดประมาณ 13 เท่าสำหรับ Reddit และ 5 เท่าสำหรับ Facebook Phys.org

สิ่งที่มีผลคือโครงสร้างที่ว่า "แม้จะมีจำนวนน้อย แต่ถ้ามีการโพสต์มากก็จะดูเหมือนมีคนจำนวนมาก"
หากแหล่งที่มาของพิษมาจาก "ผู้โพสต์หนักจำนวนน้อย" การเผชิญหน้าจะเพิ่มขึ้น และสมองของเราจะประมาณว่า "มีคนแบบนี้มากมาย"

4）สิ่งที่น่าสนใจคือ "แม้จะสามารถตัดสินพิษได้ แต่การประมาณจำนวนคนก็ยังคลาดเคลื่อน"

การโต้แย้งว่า "นั่นเป็นเพราะไม่สามารถแยกแยะเนื้อหาที่มีพิษได้หรือเปล่า?" เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล แต่ในการวิจัย แม้ผู้เข้าร่วมจะสามารถแยกแยะโพสต์ที่มีพิษได้อย่างเหมาะสมในงานตรวจจับสัญญาณ การประเมินเกินจริงของ **"จำนวนคนที่โพสต์สิ่งนั้น"** ก็ยังคงอยู่ Phys.org

ดังนั้น ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความสามารถในการแยกแยะ (ลิเทอเรซี) เท่านั้น
แต่เครื่องมือประมาณการของมนุษย์นั้นมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดในสภาพแวดล้อมของ SNS

5）ทำไมจำนวนน้อยถึงดูเหมือน "จำนวนมาก": 3 อุปกรณ์ที่บิดเบือนความรู้สึกปลอดภัย

จากนี้ไปคือการจัดระเบียบเพื่อเชื่อมโยงผลการวิจัยกับความรู้สึกในชีวิตประจำวัน

อุปกรณ์ A: ความเอนเอียงของปริมาณโพสต์ (1 คนอาจดูเหมือนหลายสิบคน)
หลายคนไม่โพสต์ ในขณะที่บางคนโพสต์มาก หากพิษกระจุกตัวในกลุ่มนั้น แม้จะมีจำนวนน้อยก็จะรู้สึกเหมือน "บรรยากาศเดิมๆ"

อุปกรณ์ B: การขยายการเปิดเผยของอัลกอริทึม
ความโกรธ การขัดแย้ง การกล่าวหา มักจะได้รับปฏิกิริยา สิ่งที่ได้รับปฏิกิริยามากจะถูกแสดงมากขึ้น แม้สัดส่วนจะต่ำแต่ "อัตราการเผชิญหน้า" จะสูง

อุปกรณ์ C: ความเอนเอียงของความจำ (ความไม่พอใจที่รุนแรงจะคงอยู่)
การด่าทอที่เจ็บแสบ 1 ครั้งจะคงอยู่มากกว่าการสนทนาปกติ 100 ครั้ง ผลที่ได้คือ ตัวอย่างในสมองจะเอนเอียงและกลายเป็นการประมาณว่า "มีมาก"

6）การแก้ความเข้าใจผิดจะเปลี่ยนความรู้สึกและมุมมองทางสังคม "จริงๆ"

สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือ ในการวิจัย เมื่อมีการแทรกแซงข้อมูลที่บอกถึงสัดส่วนจริง (ผู้โพสต์ที่เป็นอันตรายมีจำนวนน้อย) ผู้เข้าร่วมจะ

• รู้สึกบวกมากขึ้น

• ความรู้สึกว่า "สังคมมีศีลธรรมลดลง" จะลดลง

• ความเข้าใจผิดที่เกี่ยวข้อง เช่น "คนส่วนใหญ่ไม่ต้องการเนื้อหาที่ไม่เป็นอันตราย" ก็ลดลงด้วย

ตามที่รายงาน Phys.org

การอภิปรายเกี่ยวกับ SNS มักจะเอนเอียงไปที่ "ควรควบคุม/เสรีภาพในการแสดงออก" แต่ก่อนหน้านั้น มีกลไกที่ว่า **"ความเข้าใจผิดของเรา (การประมาณจำนวนคน) ทำให้มุมมองทางสังคมของเรามืดมน"**——นี่คือหัวใจของการวิจัยนี้

7）ปฏิกิริยา SNS: การยอมรับและการคัดค้าน "การถกเถียงเรื่องสัดส่วน"

หัวข้อนี้ได้รับความสนใจใน SNS โดยแบ่งเป็น "ฝ่ายที่ยอมรับ" และ "ฝ่ายที่ไม่ใช่เรื่องนั้น"

ปฏิกิริยา① "แน่นอน คนจำนวนน้อยที่แอคทีฟมากสร้างบรรยากาศ"

ใน Hacker News มีความคิดเห็นที่ว่า "เนื้อหาที่ไม่ดีส่วนใหญ่เกิดจาก 'คนจำนวนน้อยที่มีพิษและแอคทีฟมาก (รวมถึงบอท)' ดังนั้นการควบคุมจึงได้ผล" ซึ่งได้รับการสนับสนุน Hacker News

ใน LinkedIn ก็มีความคิดเห็นว่า "ความแตกต่างระหว่าง 43% และ 3% นั้นน่าทึ่ง เมื่อคนหนึ่งโพสต์มากจะดูเหมือน 'คนหลายสิบคนกำลังโกรธ'" LinkedIn

ปฏิกิริยา② "ปัญหาไม่ใช่ 'จำนวนคน' แต่เป็น 'การเปิดเผย (การเข้าถึง)'"

ในทางกลับกัน ใน HN มีการชี้ให้เห็นว่า "ถ้าโหนด (จำนวนน้อย) เชื่อมต่อกับเครือข่ายทั้งหมด แม้สัดส่วนจะต่ำ แต่ทั้งหมดจะดูเป็นพิษ สิ่งสำคัญคือ 'การถูกผลักดันมากแค่ไหน'" Hacker News

กล่าวคือ การออกแบบการกระจายและการแพร่กระจายสำคัญกว่าการโต้แย้งว่า "จำนวนน้อยหรือจำนวนมาก"

ปฏิกิริยา③ "นิยามแคบเกินไปหรือเปล่า?"

ใน HN มีข้อสงสัยว่า "ถ้านิยาม 'พิษ' ของการวิจัยเน้นที่การด่าทอหรือการข่มขู่ที่ชัดเจน มันอาจไม่สามารถอธิบาย 'บรรยากาศที่ไม่ดี' ที่เรารู้สึกได้ทั้งหมด" Hacker News

ปฏิกิริยา④ "เรื่องไปถึงการยืนยันตัวตน (KYC) และการกำกับดูแล"

มีการโต้แย้งทั่วไปเกี่ยวกับ "ลดการก่อกวนด้วย KYC" โดยมีการคัดค้านที่กังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการใช้อำนาจในทางที่ผิด Hacker News

8）ข้อเสนอแนะ "ที่เป็นจริง" ที่การวิจัยนี้นำเสนอ

การวิจัยนี้ไม่ได้บอกว่า "SNS ปลอดภัย" แม้จะมีจำนวนน้อย แต่ความเสียหายก็ยังมาก และข้อมูลเท็จก็อาจเป็นอันตรายถึงชีวิตในบางพื้นที่

อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอแนะต่อไปนี้อย่างน้อยก็เป็นประโยชน์ในทางปฏิบัติ

• บุคคล: อย่าตีความการเผชิญหน้า = ฝ่ายใหญ่ (ลดความเหนื่อยล้าทางใจ)

• แพล