論文の概要: TikTok's recommendations skewed towards Republican content during the 2024 U.S. presidential race
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17831v1
- Date: Wed, 29 Jan 2025 18:24:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 15:54:14.432757
- Title: TikTok's recommendations skewed towards Republican content during the 2024 U.S. presidential race
- Title（参考訳）: ティクトックの推薦は2024年のアメリカ合衆国大統領選挙で共和党のコンテンツに傾いた
- Authors: Hazem Ibrahim, HyunSeok Daniel Jang, Nouar Aldahoul, Aaron R. Kaufman, Talal Rahwan, Yasir Zaki,
- Abstract要約: TikTokは、全世界で10億人以上の月間アクティブユーザーがいて、アメリカでは1億1700万人いるソーシャルメディアプラットフォームの主要な勢力である。
懸念にもかかわらず、政治バイアスに対するTikTokのレコメンデーションアルゴリズムを調査している。
このギャップを埋めるために、2024年のアメリカ合衆国大統領選挙に先立ち、党派的なコンテンツレコメンデーションをテストする323の独立したアルゴリズムによる監査実験を実施します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.340487372205839
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- Abstract: TikTok is a major force among social media platforms with over a billion monthly active users worldwide and 170 million in the United States. The platform's status as a key news source, particularly among younger demographics, raises concerns about its potential influence on politics in the U.S. and globally. Despite these concerns, there is scant research investigating TikTok's recommendation algorithm for political biases. We fill this gap by conducting 323 independent algorithmic audit experiments testing partisan content recommendations in the lead-up to the 2024 U.S. presidential elections. Specifically, we create hundreds of "sock puppet" TikTok accounts in Texas, New York, and Georgia, seeding them with varying partisan content and collecting algorithmic content recommendations for each of them. Collectively, these accounts viewed ~394,000 videos from April 30th to November 11th, 2024, which we label for political and partisan content. Our analysis reveals significant asymmetries in content distribution: Republican-seeded accounts received ~11.8% more party-aligned recommendations compared to their Democratic-seeded counterparts, and Democratic-seeded accounts were exposed to ~7.5% more opposite-party recommendations on average. These asymmetries exist across all three states and persist when accounting for video- and channel-level engagement metrics such as likes, views, shares, comments, and followers, and are driven primarily by negative partisanship content. Our findings provide insights into the inner workings of TikTok's recommendation algorithm during a critical election period, raising fundamental questions about platform neutrality.
- Abstract（参考訳）: TikTokは、全世界で10億人の月間アクティブユーザーがいて、アメリカでは1億1700万人いるソーシャルメディアプラットフォームの中で、大きな勢力である。
プラットフォームが重要なニュースソースとしての地位、特に若年層の間では、アメリカ合衆国と世界の政治に影響を及ぼす可能性への懸念が高まっている。
これらの懸念にもかかわらず、政治バイアスに対するTikTokの推奨アルゴリズムを調査している。
このギャップを埋めるために、2024年のアメリカ合衆国大統領選挙に先立ち、党派的なコンテンツレコメンデーションをテストする323の独立したアルゴリズムによる監査実験を実施します。
具体的には、テキサス、ニューヨーク、ジョージアに数百のTikTokアカウントを作り、それぞれに様々なパルチザンコンテンツを用意し、アルゴリズムによるコンテンツレコメンデーションを集めます。
まとめると、これらのアカウントは2024年4月30日から11月11日までに394,000本のビデオを見た。
我々の分析では、コンテンツ配信において重要な非対称性が明らかになっている: 共和党系アカウントは、民主党系アカウントに比べて、政党系レコメンデーションが約11.8%多く、民主党系アカウントは平均して7.5%、反対派レコメンデーションが約7.5%増加した。
これらの非対称性は3つの州にまたがって存在し、いいね!、ビュー、共有、コメント、フォロワーといったビデオレベルおよびチャンネルレベルのエンゲージメントメトリクスを考慮に入れた時に持続し、主にネガティブなパルチザン性コンテンツによって駆動される。
この結果から,TikTokの推薦アルゴリズムの内部動作に関する重要な選挙期間中の知見が得られ,プラットフォーム中立性に関する根本的な疑問が提起された。
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