エコーチャンバーに閉じ込められていますか？ Rawpixel.com/Shutterstock.com
ソーシャルメディアは、人々が互いに話す方法を変えました。 しかし、ソーシャルメディアプラットフォームは、人間とのつながりの理想的な空間になりつつありません。 創業者は望んでいた.
代わりに、インターネットは、国政選挙に影響を与える可能性のある現象を導入しました。 民主主義を脅かす.
エコーチャンバー または「バブル」-人々が主に政治的意見を共有する他の人と対話する-は、コミュニティの方法から発生します オンラインで整理する.
ソーシャルネットワークの組織が大規模な政治的議論に影響を与える場合、 結果は莫大になる可能性があります.
研究 9月の4でリリースされた、バブルが衝突する接続ポイントで発生することが、政党の決定を大きく左右する可能性があることを示しています。 この現象を「情報のゲリマンダリング」と呼びます。
泡が衝突するとき
人々がバブル内からすべての情報を引き出すとき、それは問題です。 それが事実であっても、人々が彼らのバブルから得る情報は、彼らを確認するために選択されるかもしれません 事前の仮定。 現代の米国の政治では、これは可能性が高い要因です 政治的二極化の増加 選挙で。
しかし、それだけではありません。 ほとんどの人は 外の足 彼らの政治バブルの。 彼らはさまざまな情報源からニュースを読み、自分とは異なる意見や経験を持つ友人と話します。
バブルの内側と外側からの影響のバランスは、人の意見を形作る上で重要です。 このバランスは人によって異なります。民主党に傾倒する人は、他の民主党から圧倒的に政治的議論を聞くかもしれませんが、別の人は民主党と共和党から等しく聞くかもしれません。
公開討論に勝とうとしている政党の観点から、重要なのは彼らの影響がソーシャルネットワーク全体にどのように広がっているかです。
私たちの研究で、数学的および経験的に示しているのは、社会的ネットワークに対する政党の影響です 分割することができます、選挙区の選挙のゲリマンダリングに類似した方法で。
私たちの研究では、情報のゲリマンダリングは意図的なものでした。ソーシャルネットワークを構築してバイアスを生み出しました。 現実の世界では、もちろん事態はより複雑です。 ソーシャルネットワーク構造は個々の行動から成長し、その行動はソーシャルメディアプラットフォーム自体の影響を受けます。
情報のゲリマンダーリングは、一方の政党が有権者を説得するのに有利です。 有利なのは、私たちが示すように、その影響力を分割せず、メンバーを反対側からの説得に対して開かれたままにする党です。
これは単なる思考実験ではなく、研究で測定およびテストしたものです。
人々は、政治的見解を共有する他の人と話す傾向があります。 しかし、ほとんどの人は政治的に意見が合わない友人を何人か持っており、彼らの反響室、または泡は多くの場所で衝突します。 情報のジェリーマンダリングは、気泡の衝突の仕方に非対称性がある場合に発生します。 下の例では、青の党が影響力を分けているため、一部のメンバーは赤の党からの説得を受け入れています。
泡の実験
MITの同僚 Amazon Mechanical Turkから募集した2,500の人々に、24のグループで簡単な投票ゲームをプレイするように依頼しました。
プレーヤーは2つのパーティーのいずれかに割り当てられました。 このゲームは、パーティの忠誠に報いるだけでなく、妥協にも報いるように構成されています。あなたのパーティが投票の60％以上で勝った場合、各パーティメンバーはUS $ 2を受け取りました。 相手が投票の60％に達するのを助けるためにあなたのパーティーが妥協した場合、各メンバーは50セントを受け取りました。 勝者がいない場合、ゲームはデッドロック状態になり、誰も支払われませんでした。
このようにゲームを構造化して、有権者の本質的な政党の好みと 妥協したい 重要な問題について。
私たちのゲームでは、各プレイヤーは、ミニチュアソーシャルネットワークを通じて受け取った他の人の投票意図に関する情報に応じて、時間の経過とともに投票意図を更新しました。 プレイヤーはリアルタイムで、彼らのつながりの何が彼らのパーティーに投票するつもりであるかを見ました。 ネットワーク上のさまざまな位置にプレイヤーを配置し、さまざまなタイプの衝突バブルを生成するためにソーシャルネットワークを配置しました。
実験的なゲームとネットワークは表面的には公平でした。 締約国は同数のメンバーを持ち、各人は他の人々に同じ量の影響を与えました。 それでも、1つの政党に大きな利点を与えるネットワークを構築できたため、平均して投票の60％近くを獲得しました。
ソーシャルネットワークが有権者の決定に与える影響を理解するために、誰が誰に接続しているかをカウントし、政党の選好を考慮しました。 この方法を使用して、情報のゲリマンダリングから生じるバイアスの方向と、単純なゲームで各当事者が受け取った投票の割合の両方を正確に予測することができました。
実生活の泡
また、実社会のソーシャルネットワークでのゲリマンダー情報を測定しました。
私たちは人々の公開されたデータを見ました メディア消費、27,852大統領選挙までの数週間に938 Twitterユーザーが共有した2016ニュース項目と、 250,000以上の政治的ツイート 18,470の米国中期選挙までの数週間の2010の個人から。
私たちも見ました 政治ブロゴスフィア、1,490の米国大統領選挙に先立つ2か月間に2004の政治ブログがどのようにリンクしていたかを調べます。
これらのソーシャルネットワークには、実験用に構築されたものと同様のバブル構造があることがわかりました。
ネットワークがバイアスを生成する方法
私たちの実験で私たちが見た効果は、政治家がゲリマンダーの議会地区で起こったときに起こることと似ています。
パーティーは 議会地区を描く 表面的には公平です。各地区は単一の境界内に含まれ、同じ数の投票者が含まれますが、実際には体系的な偏りにつながり、一方の当事者が受け取った票の割合よりも多くの議席を獲得できます。
選挙のゲリマンダリングは微妙です。 地図上で見ればよく知っていますが、地区がゲリマンダーの時期を判断するルールは定義するのが複雑です。 付着点 最近では 米国最高裁判所の事件 問題について
選挙のゲリマンダリングは、しばしば奇妙で精巧な形の議会地区につながります。 ここで4に描かれているイリノイ地区2004の場合、形状はイヤーマフのペアに似ています。 ウィキメディア
同様に、情報のゲリマンダーは、表面的に公平なソーシャルネットワークにつながります。 各党は同じ影響力で同数の有権者を持つことができますが、それでもネットワーク構造は一方の党に利点を与えます。
誰と誰がつながっているかを数えると、「影響のギャップ」と呼ばれる尺度を開発できました。ゲリマンダリングの情報のこの数学的記述は、実験での投票結果を予測しました。 この測定は、実際のソーシャルネットワークがどのように組織され、その構造が意思決定にバイアスをかけるかを理解するのに役立つと考えています。
ソーシャルメディアプラットフォームがどのように組織されているか、また個々の行動や民主主義への影響についての議論は今後も続くでしょう。 しかし、バブルやバブル間の接続などのネットワークレベルの概念の観点から考えると、これらの問題をよりよく把握できると提案します。
著者について
アレクサンダーJ.スチュワート、数理生物学助教授、 ヒューストン大学 そして生物学の教授であるジョシュア・B・プロトキン、 ペンシルベニア大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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