Онлайн-сообщества могут легко превращаться из пространств для обмена мнениями в поляризованные «эхо-камеры»: для этого не обязательно наличие алгоритмов или целенаправленный поиск единомышленников.
Эхо-камеры — это онлайн-пространства, где пользователи слышат только мнения, совпадающие с их собственными — традиционно рассматриваются как результат двух факторов: стремления людей находить единомышленников и персонализированных алгоритмов социальных платформ. Однако новое исследование, проведенное специалистами Амстердамского университета под руководством Питтера Тернберга, демонстрирует, что ситуация может быть более сложной.
Тернберг разработал компьютерную модель онлайн-сообществ, где виртуальные пользователи обменивались мнениями и взаимодействовали между собой. Если соотношение собеседников с противоположными взглядами превышало определенный порог терпимости, пользователь покидал сообщество и переходил в другое — случайное, а не специально подобранное по убеждениям. Ключевым моментом является то, что в симуляции не использовались алгоритмы персонализации, и пользователи не искали активно единомышленников.
Выяснилось, что даже при довольно высокой терпимости к различиям, небольшие случайные дисбалансы в мнениях усиливались. Случайные взаимодействия все чаще превышали порог терпимости, заставляя людей уходить и создавая дисбалансы в других сообществах. В результате, изначально разнообразные по взглядам группы быстро поляризовались, формируя информационные пузыри.
«Основной вывод заключается в том, что мы не только создаем или выбираем эхо-камеры — они могут возникать самостоятельно, и к их появлению приводит базовая структура онлайн-взаимодействия — то, как это взаимодействие организовано», — подчеркивает Тернберг.
Еще более удивительным оказалось влияние алгоритмов на поляризацию. Когда в модель была введена персонализация контента, выяснилось, что алгоритмы в некоторых случаях не ускоряют, а наоборот, замедляют формирование эхо-камер, способствуя сохранению разнообразия мнений в сообществе. «Меня поразило, что алгоритмы, которые обычно обвиняют в создании информационных пузырей, при определенных условиях могут делать противоположное — предлагая пользователям тот или иной контент, они повышают уровень комфорта в сообществе, и пользователи остаются в нем. Таким образом, алгоритмы фактически сохраняют разнообразие», — отмечает ученый.
Анализ реального сообщества Reddit r/MensRights подтвердил модель: пользователи чаще покидали группу, когда их высказывания лингвистически отличались от «центра тяжести» сообщества. По мнению Тернберга, онлайн-поляризация может быть связана не столько с желаниями людей или действиями платформ, сколько с петлями обратной связи, которые являются неотъемлемой частью самой структуры цифровой социальной жизни. Понимание этого может способствовать разработке стратегий по снижению поляризации в онлайн-пространстве.
Фото: hi-tech.mail.ru