Une étude créée par des chercheurs des universités de Cornell et de Berkeley aux États-Unis a révélé que l'algorithme de Twitter , en particulier dans la section "For You", a tendance à promouvoir plus fréquemment les tweets liés à des contenus en colère et polarisants.
Dans le document, intitulé "Effets de la curation algorithmique sur la polarisation affective et politique sur Twitter ", il est indiqué que les recommandations générées par le réseau social lui-même pourraient être responsables de l'augmentation des sensations négatives telles que la haine et que cela à son tour cela pourrait avoir un impact sur le discours public .
Après avoir collecté des données et effectué des comparaisons entre le contenu affiché par 806 utilisateurs aux États-Unis , les chercheurs ont constaté que les lecteurs ont tendance à être plus irritables et colériques après avoir lu les messages recommandés par Twitter .
"L'algorithme diffuse des tweets contenant des émotions négatives telles que la colère, la tristesse et l'anxiété (...) L'émotion la plus amplifiée était la colère", selon les participants à l'étude . De même, il a été indiqué que l' analyse effectuée comprenait également des contenus liés à la politique.
Selon l'étude, en termes de représentation des groupes politiques, les publications sur Twitter ont servi à amplifier l'image positive des profils aux idées similaires ou appartenant à la tendance idéologique de l'utilisateur, tandis qu'une représentation négative des opinions du groupe opposé a été générée. . . De cette manière, on soutient que Twitter contribue d'une certaine manière à la polarisation politique.
Alors que la section suivante a permis aux utilisateurs de se sentir mieux à l'idée de lire des comptes partageant les mêmes idées à partir d'autres comptes qu'ils suivent, la section des recommandations personnalisées augmente les sentiments négatifs liés aux groupes opposés. Malgré cela, le contenu le plus montré est celui des profils opposés, ce qui augmente les sentiments négatifs et la colère.
La manière actuelle dont Twitter présente le contenu comprend deux sections : « Pour vous » inclut le contenu recommandé par l'algorithme en fonction des interactions avec d'autres comptes et des préférences de chaque utilisateur, tandis que « Suivant » présente une vue chronologique du contenu généré par profils suivis par l'utilisateur.
En ce sens, l'étude indique que les utilisateurs ont tendance à interagir davantage (au moins en termes de like ou de retweet ) avec le contenu recommandé qu'avec le contenu chronologique. En ce qui concerne les publications politiques, celles qui sont dans la rubrique "Suivants" sont généralement préférées plutôt que dans les recommandations du réseau social.
Même ainsi, le document indique également que les comptes populaires ou les comptes avec un grand nombre de followers ne sont pas nécessairement les plus recommandés. En réalité, la recherche indique que les messages publiés par des profils n'ayant pas un si grand nombre d'abonnés sont généralement affichés.
En ce qui concerne le contenu politique, tant dans les recommandations que dans les sections chronologiques, on estime qu'environ 20% des messages dans les deux ont un caractère politique, il n'y a donc pas de préférence particulière sur Twitter pour me montrer plus ou moins ce type de contenu dans certains d'entre eux.
Selon le document, à long terme, l'algorithme peut affecter la production de contenu sur Twitter : "En incitant certains types de contenu par rapport à d'autres, l'algorithme peut également modifier le type de contenu produit, ce qui influence également ce qui est affiché. dans la section des publications chronologiquesâ € .
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