私たちは共有した情報に対する反応に報酬を感じますが、それが良い習慣にも悪い習慣にもつながる可能性があります。 リンカ・オドム/デジタルビジョン、ゲッティイメージズ経由

ソーシャルメディアは次のように設計されていますか? 悪い行いをした人に褒美を与える?

ソーシャル メディア プラットフォームの報酬構造は、投稿に対する他のユーザーからの反応 (いいね! やコメント) の数で示されるように、人気に依存していることを考えると、答えは明らかに「はい」です。 ブラックボックスアルゴリズム 注目を集めた投稿の拡散をさらに増幅します。

広く読まれているコンテンツを共有すること自体は問題ありません。 しかし、注目を集める物議を醸すコンテンツがデザインによって優先されると、問題が発生します。 ソーシャル メディア サイトのデザインを考慮すると、ユーザーは次のような習慣を形成します。 自動的に共有 最も 魅力的な情報 その精度や潜在的な害に関係なく。 攻撃的な発言, アウトグループへの攻撃 & 虚偽のニュース 増幅され、誤った情報が広まることが多い 真実よりも遠くへ、そしてより速く.

私たちは二人です 社会的な 心理学者 フォルダーとその下に マーケティング学者。 私たちの 研究で発表 2023 年ノーベル賞サミットは、ソーシャル メディアが実際に、高品質のコンテンツを共有するユーザーの習慣を生み出す機能を備えていることを示しています。 ソーシャル メディア プラットフォームの報酬構造をいくつか調整した後、ユーザーは正確で事実に基づいた情報を共有し始めます。

習慣による誤った情報の共有の問題は重大です。 Facebook 独自の調査 すでに共有されているコンテンツをワンクリックで共有できることが誤った情報を助長していることを示しています。 テキストの誤情報の閲覧数の 65%、写真の誤報の閲覧数の XNUMX% は XNUMX 回再共有されたコンテンツによるもので、これは元の投稿のシェアのシェアを意味します。 スティーブ・バノンのような誤った情報の最大の情報源 戦争ルーム、ソーシャルメディアの人気の最適化を利用して、直接の視聴者を超えて論争や誤った情報を促進します。 ソーシャルメディアのアルゴリズムがどのように誤った情報を生み出すのか。

報酬のターゲットを変更する

新しい報酬構造の効果を調査するために、正確なコンテンツを共有し、誤った情報を共有しなかった一部のユーザーに金銭的な報酬を与えました。 これらの金銭的報酬は、ユーザーがプラットフォーム上でコンテンツを共有するときに通常受け取る「いいね！」などの肯定的な社会的フィードバックをシミュレートしました。 本質的に、私たちは注意力ではなく精度に基づいた新しい報酬構造を作成しました。

人気のソーシャルメディアプラットフォームと同様に、私たちの研究の参加者は、事前に報酬について明確に知らされることなく、情報を共有し、その結果を観察することで何が報酬を得られるのかを学びました。 これは、介入によってユーザーの目標が変更されたのではなく、オンライン エクスペリエンスが変更されただけであることを意味します。 報酬構造の変更後、参加者はより多くの正確なコンテンツを共有しました。 さらに驚くべきことに、その後のテストラウンドで精度に対する報酬を削除した後でも、ユーザーは正確なコンテンツを共有し続けました。 これらの結果は、習慣として正確な情報を共有するインセンティブをユーザーに与えることができることを示しています。

別のグループのユーザーは、誤った情報を共有したり、正確なコンテンツを共有しなかったことに対して報酬を受け取りました。 驚くべきことに、彼らの共有は、金銭的報酬なしで通常どおりにニュースを共有するユーザーの共有に最も似ていました。 これらのグループ間の驚くべき類似点は、ソーシャル メディア プラットフォームが、正確さと安全性を犠牲にして、他のユーザーを引き付ける注目を集めるコンテンツを共有することをユーザーに奨励していることを明らかにしています。

エンゲージメントと収益

ソーシャル メディア プラットフォームの財務モデルにとって、高レベルのユーザー エンゲージメントを維持することは非常に重要です。 注目を集めるコンテンツがユーザーをアクティブに保ちます プラットフォーム上で。 この活動は、ソーシャル メディア企業に、主要な収益源であるターゲットを絞った広告のための貴重なユーザー データを提供します。

実際、ソーシャル メディア企業は、ユーザーの習慣が変化する可能性を懸念している可能性があります。 ユーザーのプラットフォームへの関与を減らす。 ただし、私たちの実験では、ユーザーの報酬を変更しても全体の共有額は減らないことが実証されています。 したがって、ソーシャル メディア企業は、ユーザー ベースを損なうことなく、正確なコンテンツを共有する習慣を構築できます。

正確なコンテンツを広めることにインセンティブを与えるプラットフォームは、信頼を促進し、ソーシャル メディアとのエンゲージメントを維持または増加させる可能性があります。 私たちの調査では、ユーザーは偽コンテンツの蔓延について懸念を表明し、ソーシャル プラットフォームでの共有を減らす人もいます。 精度ベースの報酬構造は回復に役立つ可能性がある ユーザーの信頼の低下.

正しく行い、うまくやっている

ソーシャル メディア上の既存の報酬を利用して正確性に対するインセンティブを生み出す当社のアプローチは、サイトのビジネス モデルを大きく混乱させることなく、誤った情報の拡散に対処します。 これには、変更するという追加の利点もあります。 コンテンツ制限を導入する代わりに報酬を与える、多くの場合、 物議を醸す 金銭的にもコストがかかりますし、 人間用語.

私たちが提案するニュース共有用の報酬システムの実装には最小限のコストがかかり、既存のプラットフォームに簡単に統合できます。 重要なアイデアは、ユーザーが正確なニュース コンテンツを共有したときに、社会的認知という形で報酬を提供することです。 これは、信頼性と正確性を示す応答ボタンを導入することで実現できます。 正確なコンテンツに対する社会的認識を組み込むことで、人気のあるコンテンツを増幅するアルゴリズムを活用できます。 クラウドソーシング 真実の情報を特定し、拡大するため。

政治的通路の両側 ソーシャル メディアには課題があり、私たちのデータは問題の根本、つまりソーシャル メディア プラットフォームの設計を正確に示していることに今では同意しています。

著者について

イアン·アンダーソン、博士号社会心理学の学生、 USC Dornsife College of Letters、Arts and Sciences; ギゼム・セイラン、経営大学院、博士研究員、 イェール大学, ウェンディウッド、心理学とビジネスのプロボスト名誉教授、 USC Dornsife College of Letters、Arts and Sciences

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