00:56:25

X’te Siyasi İstismar Küresel, Yaygın ve Partiler Üstü Bir Olgudur

Sosyal medya araştırma aracı siyasi tansiyonu düşürebilir; ayrıca algoritmalar üzerinde daha fazla kullanıcı kontrolüne yol açabilir. Araştırmalar, sosyal medya platformu X‘te partizanca paylaşımlara maruz kalmanın kullanıcılar arasında siyasi kutuplaşmayı önemli ölçüde artırdığını ortaya koydu…

Stanford, Johns Hopkins, Washington Üniversitesi ve Northeastern Üniversitesi‘nden çok disiplinli bir ekip tarafından yürütülen bir çalışma, kullanıcıların akışlarının içeriğinde yapılan en ufak değişikliklerin bile (özellikle, antidemokratik tutumları ve partizanca düşmanlığı ifade eden paylaşımların görünürlüğünün artırılması) karşıt siyasi partiye yönelik olumsuz duygular olarak ölçülen duygusal kutuplaşmada önemli bir artışa yol açtığını göstermiştir.

Yeni bir araç, X akışındaki partizan öfkesini, siyasi paylaşımları kaldırmadan ve platformun doğrudan işbirliğine gerek kalmadan ortadan kaldırmanın mümkün olduğunu gösteriyor.

Science dergisinde yayımlanan Stanford liderliğindeki araştırma , bir gün kullanıcıların kendi sosyal medya algoritmalarını kontrol etmelerinin mümkün olabileceğini de gösteriyor.

Disiplinler arası bir ekip, antidemokratik tutumlar ve şiddet yanlısı tavırlar içeren veya karşı partinin destekçilerini hapse atan paylaşımları kullanıcının akışında daha alt sıralara taşımak için içeriği yeniden düzenleyen kusursuz, web tabanlı bir araç oluşturdu.

Aracın 2024 seçimleri sırasında 10 gün boyunca yaklaşık 1.200 katılımcıyla kullanıldığı bir deneyde, antidemokratik içerik paylaşanların karşı partiye daha olumlu bakış açıları sergilediği görüldü. Bu etki, liberal veya muhafazakâr olarak tanımlanan kişiler için de geçerli olup, iki partili bir etkiydi.

Stanford Mühendislik Fakültesi‘nde bilgisayar bilimleri profesörü ve çalışmanın kıdemli yazarı Michael Bernstein, “Sosyal medya algoritmaları hayatımızı doğrudan etkiliyor, ancak şimdiye kadar onları anlayıp şekillendirebilecek tek güç platformlar arasındaydı," dedi. “Araştırmacılara ve son kullanıcılara bu gücü veren bir yaklaşım sergiledik."

Aynı zamanda Stanford İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü‘nde kıdemli araştırmacı olan Bernstein, aracın yalnızca partizan düşmanlığını azaltmakla kalmayıp aynı zamanda parti çizgileri arasında daha fazla sosyal güven ve daha sağlıklı demokratik söylemi teşvik eden müdahaleler yaratmanın yollarını da açabileceğini ekledi .

Ekip, bu çalışma için Stanford Üniversitesi‘nin önceki sosyoloji araştırmalarından yararlanarak, demokrasiye tehdit oluşturabilecek antidemokratik tutum ve partizan düşmanlığı kategorilerini belirledi. Bu tutumlar, karşı tarafa karşı aşırı önlemlerin savunulmasının yanı sıra, her türlü iki partili işbirliğini reddeden, karşı tarafın görüşlerini destekleyen gerçeklere şüpheyle yaklaşan ve kayrılan tarafa destek olmak için demokratik ilkelerden vazgeçmeye istekli ifadeleri de içeriyor.

Duygusal kaçırmayı önleme
Çalışmanın ortak yazarı Jeanne Tsai, bu tür içerikleri görmenin genellikle anında ve kaçınılmaz bir duygusal tepkiye yol açtığını söyledi.

Stanford Üniversitesi Beşeri Bilimler ve Fen Bilimleri Fakültesi‘nde psikoloji profesörü olan Tsai, “Bu kutuplaştırıcı içerik, insanların onu gördükleri anda kendilerini kötü hissetmelerine neden olarak dikkatlerini dağıtabilir" dedi.

Çalışmada, bilgisayar bilimi, psikoloji, bilgi bilimi ve iletişim gibi çeşitli disiplinlerden araştırmacılar bir araya getirilerek sorun ele alındı.

Çalışmanın başyazarı ve Bernstein‘ın laboratuvarında eski doktora sonrası araştırmacı olan Tiziano Piccardi, bu tür antidemokratik ve aşırı olumsuz partizan duyguları tespit etmek için gönderileri tarayan yapay zekâ tabanlı bir dil modeliyle birleştirilmiş bir web uzantısı aracı geliştirdi. Araç daha sonra gönderileri kullanıcının X akışında saniyeler içinde yeniden sıralıyor.

Daha sonra, araştırmacılar ayrı deneylerde, akışlarının değiştirilmesine izin veren bir grup katılımcıyı, bu tür içeriklere sahip X‘in görüntüleme sıralamasının 10 gün boyunca düşürülmesini veya yükseltilmesini kabul ettiler ve tepkilerini bir kontrol grubuyla karşılaştırdılar. Hiçbir gönderi kaldırılmadı, ancak daha kışkırtıcı siyasi gönderiler içerik akışlarında daha düşük veya daha yüksek olarak göründü.

Şu anda Johns Hopkins Üniversitesi‘nde bilgisayar bilimleri yardımcı doçenti olan Piccardi, kutuplaşma üzerindeki etkinin açık olduğunu söyledi.

“Katılımcılar bu içeriğe daha az maruz kaldıklarında, karşı taraftaki insanlara karşı daha sıcak hissettiler," dedi. “Daha fazla maruz kaldıklarında ise daha soğuk hissettiler."

Potansiyel olarak büyük etkiye sahip küçük değişiklik
Deneyden önce ve sonra araştırmacılar, katılımcılara karşı tarafa karşı hislerini 1’den 100’e kadar bir ölçekte sordular. Olumsuz içerikleri düşük puanlanan katılımcıların tutumlarında ortalama iki puanlık bir iyileşme görüldü; bu, genel ABD nüfusunun üç yıllık bir süre içinde tutumlarında meydana gelen tahmini değişime eşdeğerdi.

Bu tür kutuplaşmayı azaltmak için sosyal medya müdahaleleri üzerine yapılan önceki çalışmalar karışık sonuçlar göstermiştir. Araştırmacılar, bu müdahalelerin gönderileri kronolojik olarak sıralamak veya sosyal medya kullanımını tamamen durdurmak gibi oldukça kaba araçlar olduğunu da belirtti.

Piccardi, bu çalışmanın daha ayrıntılı bir yaklaşımın mümkün ve etkili olduğunu gösterdiğini söyledi. Ayrıca, bu yaklaşımın insanlara gördükleri üzerinde daha fazla kontrol sağlayabileceği ve genel olarak sosyal medya deneyimlerini iyileştirmeye yardımcı olabileceği, çünkü bu içeriğin sıralamasının düşürülmesi katılımcıların kutuplaşmasını azaltmakla kalmayıp aynı zamanda öfke ve üzüntü duygularını da azalttığı belirtildi.

Araştırmacılar şimdi, ruh sağlığını iyileştirmeyi amaçlayanlar da dahil olmak üzere benzer bir yöntem kullanan diğer müdahaleleri araştırıyor. Ekip ayrıca, diğer araştırmacıların ve geliştiricilerin bir sosyal medya platformunun algoritmasından bağımsız olarak kendi sıralama sistemlerini oluşturmaları için mevcut aracın kodunu da kullanıma sundu.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…