Berichten op sociale media over de 'politieke outgroup' - die degenen aan de andere kant van een ideologische scheidslijn bekritiseren of bespotten - worden tweemaal zo vaak gedeeld als berichten die pleiten voor mensen of organisaties van de eigen politieke stam.

Dit blijkt uit een onderzoek onder leiding van psychologen van de Universiteit van Cambridge, die meer dan 2,7 miljoen tweets en Facebook-berichten analyseerde die werden gepubliceerd door Amerikaanse media of leden van het Congres uit het hele politieke spectrum.

Onderzoekers ontdekten ook dat elk extra woord dat verwijst naar een rivaliserende politicus of een concurrerend wereldbeeld (bijv. 'Biden' of 'Liberaal' als het afkomstig is van een Republikeinse bron) de kans vergroot dat een bericht op sociale media wordt gedeeld met gemiddeld 67% in de dataset.

Deze effecten bleken op beide platforms hetzelfde te zijn, en ongeacht politieke voorkeur. De bevindingen worden vandaag gepubliceerd in het tijdschrift Proceedings van de National Academy of Sciences .

Uit eerder onderzoek naar online 'viraliteit' bleek dat het gebruik van zeer emotionele taal de kans vergroot dat sociale media worden gedeeld, met name negatieve emoties zoals woede, of bij het overbrengen van een gevoel van morele verontwaardiging.

Echter, de laatste studie toont aan dat het gebruik van termen die verband houden met de 'politieke outgroup' bijna vijf keer effectiever is dan negatieve emotionele taal, en bijna zeven keer effectiever dan morele emotionele taal, bij het vergroten van het aantal aandelen.

De wetenschappers beweren dat hun bevindingen de "perverse prikkels" benadrukken die nu het discours op grote sociale-mediaplatforms aandrijven, wat op zijn beurt de politieke polarisatie kan voeden die de democratische processen in de VS en elders bedreigt.

"Het dichtslaan van de politieke oppositie was de krachtigste voorspeller van een bericht dat viraal ging van al die we hebben gemeten. Dit was het geval voor zowel Republikeinse als Democratische media en politici op Facebook en Twitter, " zei Steve Rathje, een Gates Cambridge Scholar en eerste auteur van de studie.

"Sociale media houden ons zoveel mogelijk bezig met het verkopen van advertenties. Dit bedrijfsmodel heeft ertoe geleid dat politici en mediabedrijven worden beloond voor het produceren van verdeeldheid zaaiende inhoud waarin ze op vermeende vijanden dompelen."

"Onze studie suggereert dat haat van buiten de partij veel beter onze aandacht online trekt dan liefde binnen de partij. Dit kan een gevaarlijk politiek klimaat voeden, "Ratje, een onderzoeker in het Social Decision-Making Lab van de Universiteit van Cambridge, zei.

In feite, als we kijken naar het gebruik van reactie-emoji's op Facebook, het team ontdekte dat berichten over politieke tegenstanders gemiddeld meer dan twee keer zoveel boze gezichtsemoji's aantrokken dan berichten over de 'ingroup' die werden verkregen in hartgerelateerde emoji's.

Dit is symbolisch voor de problemen met pogingen om de alomtegenwoordige politieke vijandigheid aan te pakken, zeggen onderzoekers. Het veranderen van algoritmen om "diepere" betrokkenheid, zoals reacties en opmerkingen, te waarderen in de hoop mensen bij elkaar te brengen - zoals Facebook in 2018 aankondigde - kan in feite prioriteit geven aan berichten vol "vijandigheid van de groep".

"Er is ons verteld dat we moeten ontsnappen uit onze online echokamers, " zei prof. Sander van der Linden, senior auteur van de studie en directeur van het Social Decision-Making Lab. "Maar als we een breed scala aan accounts beginnen te volgen, krijgen we te maken met golven van negativiteit over onze eigen sociale groep vanwege de virale aard van vijandige berichten."

Hij wijst op eerder onderzoek waaruit blijkt dat blootstelling aan verschillende opvattingen op Twitter de politieke polarisatie vergroot. "Echokamers zijn misschien minder belangrijk dan het soort inhoud dat bovenaan onze feeds verschijnt. Blootstelling aan verdeeldheid zaaiende stemmen binnen of buiten de partij is op de lange termijn waarschijnlijk niet gunstig, ', aldus Van der Linden.

De laatste studie is een van de eerste die "big data" gebruikt om de psychologie van de "ingroup en outgroup" te onderzoeken - de sociale categorieën waarmee we ons identificeren en die we niet doen - bij het aanwakkeren van virale inhoud.

De wetenschappers creëerden een enorme dataset van Facebook- en Twitter-berichten, waaronder die van meer liberale (bijv. New York Times, MSNBC) en conservatiever (bijv. Fox News, Breitbart) media, en meer dan een half miljoen tweets van Republikeinse Congresleden en hetzelfde opnieuw van Democraten.

Het team gebruikte lijsten met politici en identiteitstermen, evenals woordenboeken met positieve, negatieve en moreel emotionele taal om de referenties in elke post te tellen en te tellen met het aantal aandelen, retweet, opmerkingen en reacties.

Voorbeelden van virale berichten met outgroup-taal zijn conservatieve media-tweets zoals "Elke Amerikaan moet Joe Biden's nieuwste hersenbevriezing zien" en Facebook-berichten van democratische politici die zeggen:"Donald Trump heeft meer dan drie gelogen, 000 keer sinds hun aantreden, maar de Republikeinen weigeren te zeggen dat Trump een leugenaar is".

Over de hele dataset van politici en media op zowel Facebook als Twitter, elk woord met een negatief sentiment werd geassocieerd met een toename van 14% in de kans dat een bericht wordt gedeeld, terwijl elk positief woord werd gekoppeld aan een daling van 5% in de kans op aandelen. "Moreel-emotionele taal" gerelateerd aan een deelboost van 10% per woord.

Het gebruik van termen voor de politieke ingroup had geen significant effect op de kansen op aandelen. Echter, elk outgroup-woord dat in een bericht werd gebruikt, verhoogde de kans dat het werd gedeeld met 67%.

De bevindingen waren grimmiger als we naar de sociale media van alleen de Amerikaanse congresleden keken. Negatieve taal verhoogde aandelen met maximaal 45% per woord, terwijl elk positief woord het delen met 2-5% verminderde.

Ingroup-termen deden weinig om kansen te delen. Maar elk outgroup-woord dat in een bericht werd gebruikt - bijna uitsluitend om aan te vallen of te bespotten - was gekoppeld aan een toename van 65-180% in het delen op beide sites, ongeacht of het een specifieke politicus of een algemene identiteitsterm was.

"Virale inhoud kan campagnes of sociale bewegingen helpen slagen, " zei co-auteur prof. Jay Van Bavel van de New York University. "Maar wanneer vijandige en hyperpartijdige taal het meest waarschijnlijk viraal gaat, het genereren van oppervlakkige betrokkenheid kan uiteindelijk de politiek en de samenleving schaden."

Van der Linden voegde toe:"Tenzij socialemediabedrijven polariserende inhoud gaan bestraffen en meer constructieve berichten belonen, deze platforms zullen blijven worden overspoeld door politieke vijandigheid die dreigt uit te monden in echte onrust. Het kan een radicale heroverweging van hun modellen voor het genereren van inkomsten betekenen."

Rathje, van Bavel, en van der Linden hebben onlangs ook een onderzoeksproject gelanceerd waarmee mensen de politieke inslag kunnen meten van nieuws dat wordt gedeeld door Twitter-accounts - of het nu hun eigen of andere openbare feeds zijn - en hoe betrouwbaar het is. De site bevat "nepnieuwsscores" voor alle Amerikaanse Congresleden.