なぜソーシャルメディアが民主主義のためにあまり良くないのか

なぜソーシャルメディアが民主主義のためにあまり良くないのか
米国家情報委員会(US House Intelligence committee)のメンバーが発表した2016選挙で使用されたFacebookとInstagramの広告の一部。
AP写真/ジョン・エルウィック

ロシアのエージェントの最近の啓示 Facebookに広告を挿入2016の選挙に影響を与えようとする試みで、Facebookは民主主義に悪いのですか?

技術の社会的、政治的な意味合いを学ぶ学者として、私はFacebookだけではなく、それ以上に大きな問題ではないと信じている。ソーシャルメディアは歴史的に民主主義国家を可能にした社会的条件のいくつかを積極的に弱体化させている。

私はそれが巨大な主張であることを理解しています。誰もがすぐにそれを信じるとは思っていません。 しかし、 ほぼ半分 Facebook上でロシアがスポンサーになっている偽のニュースを受け取った適格有権者のうち、それはテーブル上にある必要がある議論です。

共有現実感を作り出す方法

「想像したコミュニティ」と「フィルターバブル」という2つの概念から始めましょう。

後期政治学者のベネディクト・アンダーソンは、近代国家は、想像したコミュニティ新聞などのマスコミの登場によって一部有効になった。 アンダーソンが意味することは、近代国民の市民が国家共同体の一部であると感じた結束感は、マスコミによって人工的で容易なものであったということです。

もちろん、米国のような国家が一緒に握ることができる多くのことがあります。 私たちは皆、学校で同じ国家史を学ぶ(多かれ少なかれ)。 それでも、メイン州の平均的なロブスターの漁師は、サウスダコタ州の平均的な教員とはあまり関係がありません。 しかし マスコミが貢献する より大きなもの、すなわち「国家」の一部としての彼ら自身の見方を支援する方向に向かっている。

民主的な政治はこの共通の共通感に依存している。 それは、国民が何らかの問題を抱えていることを国民が理解しているという考えである、「国家」政策と呼ばれるものを可能にします。 法学者 キャスサンスタイン この考え方を説明する たった3つの放送ニュース・アウトレットがあった時代に戻って、彼らは多かれ少なかれ同じことを言った。 Sunsteinの言うように、私たちは歴史的に、これらの「一般的な関心の仲介者」に依存して、共有現実感を構成し、明確に表現してきました。

泡をろ過する

用語 "フィルターバブル" 活動家によって2010の本に出現した エリパリジエ インターネット現象を特徴づける。

法学者 ローレンス·レッシグ サンスターが過ごした 特定され 1990の後半にインターネット上のグループ隔離のこの現象。 フィルターバブルの中では、個人は基本的に、事前に選択した、またはより不満な、サードパーティが聞きたいと思った種類の情報のみを受け取ります。

Facebookのニュースフィードの背後にあるターゲット広告は、そのようなフィルタバブルを作成するのに役立ちます。 Facebook上の広告は、閲覧、好きなことから収集したデータに基づいて、ユーザーの関心を決定することによって機能します。 これは非常に洗練された操作です。

Facebookは独自のアルゴリズムを公開していません。 しかし、スタンフォード大学の心理学者とデータ科学者が率いる研究 マイケル・コシンスキ 実証 人々のFacebookの好きな人たちの自動分析は、人口統計情報と基本的な政治的信念を特定することができました。 そのようなターゲッティングは、明らかにきわめて正確である可能性もある。 がある 証拠例えば、ロシアのクリンゴン広告は、ミシガン州の特定の有権者をマイクロターゲットにすることができました。

問題は、フィルタバブルの中で、あなたが同意しないというニュースを受け取ることはないということです。 これには2つの問題があります:まず、そのニュースの独立した検証は決してありません。 独立した確認を求めている個人は、積極的にそれを求めなければなりません。

第二に、心理学者は長い間 "確証バイアス、 "人々が同意する情報だけを探し出す傾向。 確認バイアスはまた、自分の信念を確認したり維持したりする情報に質問する能力を制限する。

それだけでなく、エール大学の研究 文化認識プロジェクト 人々に強く示唆している 傾いている 彼らの社会的集団に関連する信念に照らして新しい証拠を解釈すること。 これはできる 分極する傾向がある それらのグループ。

これは、ドナルド・トランプ大統領を嫌っている人がいれば、その人に対する否定的な情報がその信念をさらに強める可能性があるということです。 逆に、プロトランプ情報を信用しない、または無視する可能性があります。

フィルタバブルのこの2つの機能 - 事前選択と確認バイアス - は、偽のニュースを精度で悪用します。

偏極したグループを作成する?

これらの機能は、Facebookなどのソーシャルメディアのビジネスモデルにも組み込まれています。Facebookのようなソーシャルメディアのビジネスモデルには、情報を共有する「友人」のグループを作成できるという考えがあります。 このグループは、他のグループとは区別されています。

非常にソフトウェア 慎重にキュレートする これらのソーシャルネットワークを横断して情報を転送し、そのユーザーを介して主要なポータルになることを非常に困難にしています。 2億 それらのうち - インターネットにアクセスする。

Facebookは収入の広告に依存しており、広告はすぐに悪用される可能性がある:最近の ProPublicaの調査 Facebook広告を "Jew Haters"にターゲット設定するのがどれほど簡単かを示しています。さらに一般的に、サイトはユーザーをオンラインにしたいと考えています 知っている それはユーザーの感情を操作することができます - 彼らは彼らが同意するものを見ると幸いです。

ワシントンポストとして ドキュメントロシアの広告によって悪用されたのは、これらの機能です。 Wiredの作家として 観測された 選挙直後の恐ろしい先史時代の解説で、彼は1.5万回にわたって共有されていたプロトランプのポストを見たことはありませんでした。そして、どちらもリベラルな友人ではありませんでした。 彼らは彼らのソーシャルメディアフィードでリベラルな傾向のニュースしか見ていませんでした。

この環境では、最近のピューリサーチセンター調査は驚くべきことではありません。 調査 ショー 基本的な政治問題でさえも、アメリカの選挙民は党派の根拠に基づいて深く分裂しており、ますますそのようになっている。

これはすべて、ソーシャルメディアの世界が、現実との離婚のいかんを問わず、聞いたことのすべてを信じる傾向のある、小さくて深く偏った個人のグループを作り出す傾向があることを意味します。 フィルタのバブルは、私たちを偏向している偽のニュースに脆弱にし、より隔離的になるようにします。

想像したコミュニティの終わり?

この時点で、アメリカ人の3分の2が 彼らのニュースの少なくともいくつか ソーシャルメディアのアウトレットから。 これは、アメリカ人の3分の2が高度に調整されたパーソナライズされたブラックボックスアルゴリズムからニュースの少なくとも一部を取得することを意味します。

Facebookは、かなりのマージンで、 最も一般的な 偽のニュースのソース。 強制、偽と違う 魔法の告白 中世では、これらの物語は正当に見えるほど頻繁に繰り返されます。

言い換えれば、アメリカの政治である想像されたコミュニティの重要な部分の潜在的な崩壊です。 米国はまた、人口統計的に分かれており、国内の地域間には人口の急激な違いがありますが、 党派間の違いは他の部門を矮小化している 社会に。

これは最近の傾向です:1990中盤では、党派部隊は 人口学的区分と同様の規模。 例えば、今、女性と男性は、政府が貧困者を支援するためにもっと多くのことを行うべきかどうかなど、政治的な問題についてはさほど控えめな距離にあります。 1990では、これは民主党と共和党にも当てはまりました。 言い換えれば、党派部隊は、人々の政治的見解を予測する上で、人口統計的要因よりも優れていなかった。 今日、あなたが誰かの政治的見解を知りたいのであれば、 あなたがまず知りたいのですが 彼らの党派関係。

ソーシャルメディアの現実

確かに、これをすべてソーシャルメディアの足元に置くことは、過度に単純すぎるでしょう。 確かに、第一次選挙で政党を分極させようとするアメリカの政治体制の構造が大きな役割を果たしている。 そして、私たちの多くはまだFacebookフィルタのバブルの外にある他のソースからのニュースを受けていることは事実です。

しかし、私はFacebookとソーシャルメディアが追加のレイヤーを提供していると主張しています。彼ら自身でフィルターバブルを作成する傾向があるだけでなく、偏光を増やしたい人に豊かな環境を提供します。

会話コミュニティは社会的現実を共有し、創造する。 現在の役割では、ソーシャルメディアは、異なるグループが何をすべきかだけでなく、現実が何であるかについて意見を異にすることができる社会的現実を脅かす危険性があります。

著者について

ゴードン・ハル(Gordon Hull)、哲学の准教授、専門と応用倫理センターのディレクター、 ノースカロライナ大学 - シャーロット

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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