論文の概要: Algorithmic Amplification of Politics on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11010v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 09:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 21:50:07.460074
• Title: Algorithmic Amplification of Politics on Twitter
• Title（参考訳）: Twitterにおける政治のアルゴリズム的増幅
• Authors: Ferenc Husz\'ar, Sofia Ira Ktena, Conor O'Brien, Luca Belli, Andrew Schlaikjer and Moritz Hardt
• Abstract要約: Twitterプラットフォーム上で大規模なランダム化実験を行った結果,定量的な証拠が得られた。 7カ国の政党から選出された議員によるつぶやきについて検討した。 7ヶ国中6ヶ国で、主流の政治的権利は、主流の政治的左翼よりも高いアルゴリズム的増幅を享受している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.631887805091733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Content on Twitter's home timeline is selected and ordered by personalization algorithms. By consistently ranking certain content higher, these algorithms may amplify some messages while reducing the visibility of others. There's been intense public and scholarly debate about the possibility that some political groups benefit more from algorithmic amplification than others. We provide quantitative evidence from a long-running, massive-scale randomized experiment on the Twitter platform that committed a randomized control group including nearly 2M daily active accounts to a reverse-chronological content feed free of algorithmic personalization. We present two sets of findings. First, we studied Tweets by elected legislators from major political parties in 7 countries. Our results reveal a remarkably consistent trend: In 6 out of 7 countries studied, the mainstream political right enjoys higher algorithmic amplification than the mainstream political left. Consistent with this overall trend, our second set of findings studying the U.S. media landscape revealed that algorithmic amplification favours right-leaning news sources. We further looked at whether algorithms amplify far-left and far-right political groups more than moderate ones: contrary to prevailing public belief, we did not find evidence to support this hypothesis. We hope our findings will contribute to an evidence-based debate on the role personalization algorithms play in shaping political content consumption.
• Abstract（参考訳）: twitterのホームタイムラインのコンテンツはパーソナライズアルゴリズムによって選択され、注文される。 一定のコンテンツを常にランク付けすることで、これらのアルゴリズムはいくつかのメッセージを増幅し、他の部分の可視性を低下させる。 一部の政治団体がアルゴリズムによる増幅の恩恵を受ける可能性について、世論や学術的な議論が盛んに行われている。 アルゴリズムのパーソナライゼーションが不要な逆時間コンテンツフィードに、毎日200万近いアクティブアカウントを含むランダム化制御グループをコミットしたTwitterプラットフォーム上で、長期にわたる大規模ランダム化実験の定量的証拠を提供する。 我々は二つの発見を提示する。 まず,7か国の主要政党選出議員のツイートを調査した。 調査対象7カ国中6カ国では、主流の政治的権利は、主流の政治的左翼よりも高いアルゴリズム的増幅を享受しています。 この傾向と一致して、米国メディアのランドスケープを調査した2つ目の調査結果は、アルゴリズムによる増幅が正しいニュースソースを好むことを明らかにした。 さらに我々は、アルゴリズムが極左と極右の政治的グループを中道的なグループ以上に増幅するかどうかについても検討した。 政治コンテンツ消費の形成においてパーソナライズアルゴリズムが果たす役割について,エビデンスに基づく議論に寄与することを願っている。

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