Telegram Group & Telegram Channel
(Первое) научное объяснение срачей в Твиттере

Если в России и есть публичное пространство, где люди обсуждают политику, то это Твиттер. Каждый из вас хоть раз слышал о легендарных “твиттерских срачах”. Почему российские политики и их сторонники вместо конструктивного диалога постоянно ругаются? Неужели всему виной низкая культура дискуссии в Восточной Европе?

Исследования показывают, что часть ответственности лежит на алгоритмах Твиттера.

■ Недавнее исследование, проведённое Смитой Милли и её коллегами из Калифорнийского университета в Беркли, доказывает, что алгоритмы платформы усиливают аффективную поляризацию – то есть взаимную неприязнь и недоверие между политическими группами.

■ В эксперименте сравнивались эмоциональные реакции пользователей на твиты из хронологической ленты и ленты, формируемой алгоритмом.

■ Оказалось, что алгоритм чаще продвигает контент с ярко выраженной политической принадлежностью (partisan content) и твиты, выражающие негативные эмоции – злость, тревогу и грусть.

■ Негативные твиты, подобранные алгоритмом, вызывали у пользователей больше гнева, направленного против представителей противоположных групп. Этот гнев не только усиливал недоверие и негативное отношение к «чужим», но и укреплял привязанность к своей политической группе.

■ Исследователи не подтвердили популярную гипотезу о создании алгоритмами так называемых информационных пузырей или эхо-камер – закрытых сообществ с однородным мнением. Наоборот, алгоритм немного чаще, чем хронологическая лента, показывал твиты из противоположных групп. Однако их тональность лишь усиливала поляризацию.

■ Интересно также, что предпочтения пользователей не совпадали с алгоритмическим выбором. Несмотря на то, что алгоритм в среднем предлагал контент, который нравился людям больше, политические посты, отобранные им, оценивались негативно.

Твиттер – это ужасная площадка для политических дискуссий. Он пробуждает худшее в нашей природе – склонность делиться на группы и кидаться друг в друга камнями. Пока алгоритмы не будут изменены, российским политикам стоит удалиться оттуда и перейти на менее токсичные платформы. Например, в Телеграм.



group-telegram.com/nonpartisan1/90
Create:
Last Update:

(Первое) научное объяснение срачей в Твиттере

Если в России и есть публичное пространство, где люди обсуждают политику, то это Твиттер. Каждый из вас хоть раз слышал о легендарных “твиттерских срачах”. Почему российские политики и их сторонники вместо конструктивного диалога постоянно ругаются? Неужели всему виной низкая культура дискуссии в Восточной Европе?

Исследования показывают, что часть ответственности лежит на алгоритмах Твиттера.

■ Недавнее исследование, проведённое Смитой Милли и её коллегами из Калифорнийского университета в Беркли, доказывает, что алгоритмы платформы усиливают аффективную поляризацию – то есть взаимную неприязнь и недоверие между политическими группами.

■ В эксперименте сравнивались эмоциональные реакции пользователей на твиты из хронологической ленты и ленты, формируемой алгоритмом.

■ Оказалось, что алгоритм чаще продвигает контент с ярко выраженной политической принадлежностью (partisan content) и твиты, выражающие негативные эмоции – злость, тревогу и грусть.

■ Негативные твиты, подобранные алгоритмом, вызывали у пользователей больше гнева, направленного против представителей противоположных групп. Этот гнев не только усиливал недоверие и негативное отношение к «чужим», но и укреплял привязанность к своей политической группе.

■ Исследователи не подтвердили популярную гипотезу о создании алгоритмами так называемых информационных пузырей или эхо-камер – закрытых сообществ с однородным мнением. Наоборот, алгоритм немного чаще, чем хронологическая лента, показывал твиты из противоположных групп. Однако их тональность лишь усиливала поляризацию.

■ Интересно также, что предпочтения пользователей не совпадали с алгоритмическим выбором. Несмотря на то, что алгоритм в среднем предлагал контент, который нравился людям больше, политические посты, отобранные им, оценивались негативно.

Твиттер – это ужасная площадка для политических дискуссий. Он пробуждает худшее в нашей природе – склонность делиться на группы и кидаться друг в друга камнями. Пока алгоритмы не будут изменены, российским политикам стоит удалиться оттуда и перейти на менее токсичные платформы. Например, в Телеграм.

BY nonpartisan


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/nonpartisan1/90

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

As a result, the pandemic saw many newcomers to Telegram, including prominent anti-vaccine activists who used the app's hands-off approach to share false information on shots, a study from the Institute for Strategic Dialogue shows. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies. "Your messages about the movement of the enemy through the official chatbot … bring new trophies every day," the government agency tweeted. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. So, uh, whenever I hear about Telegram, it’s always in relation to something bad. What gives?
from ua


Telegram nonpartisan
FROM American