In dit tijdperk van politieke polarisatie, velen beschuldigen online sociale-mediaplatforms zoals Twitter van liberale vooringenomenheid, opzettelijk de voorkeur geven aan en het versterken van liberale inhoud en gebruikers, terwijl andere politieke inhoud wordt onderdrukt.

Maar uit een nieuwe studie van de Indiana University blijkt dat dit niet het geval is. politieke vooroordelen, vonden de onderzoekers, voortkomen uit de sociale interacties van onze accounts - we ontvangen inhoud die nauw aansluit bij wat onze online vrienden produceren, vooral onze allereerste online vrienden. Ook, politieke vooroordelen op Twitter geven de voorkeur aan conservatieve inhoud.

"Onze belangrijkste bevinding is dat de informatie die Twitter-gebruikers in hun nieuwsfeed zien, afhangt van de politieke voorkeur van hun vroegste connecties, " zei studie co-auteur Filippo Menczer. "We hebben geen bewijs gevonden van opzettelijke interferentie door het platform. In plaats daarvan, bias kan worden verklaard door het gebruik, en misbruik, van het platform door zijn gebruikers."

De studie, "Neutrale bots onderzoeken politieke vooroordelen op sociale media, " wordt online gepubliceerd in het tijdschrift Natuurcommunicatie . De auteurs zijn een team van onderzoekers van de Observatory on Social Media (OSoMe, uitgesproken geweldig) bij IU Bloomington, onder leiding van Menczer, die directeur is van OSoMe en een Luddy Distinguished Professor in informatica en informatica aan de Luddy School of Informatics, Computeren, en techniek.

Om vooroordelen te ontdekken in online nieuws en informatie waaraan mensen op Twitter worden blootgesteld, de onderzoekers zetten 15 bots in, "zwervers" genoemd om hun neutrale gedrag te onderscheiden van andere soorten sociale bots op Twitter. De zwervers bootsten menselijke gebruikers na, maar werden bestuurd door algoritmen die hen willekeurig activeerden om acties uit te voeren.

Na het initialiseren van elke bot met een eerste vriend van een populaire nieuwsbron uitgelijnd met links, centrum-links, centrum, centrum-rechts, of rechts van het Amerikaanse politieke spectrum, de onderzoekers lieten de zwervers "in het wild" los op Twitter.

Het onderzoeksteam verzamelde dagelijks gegevens over de zwervers. Na vijf maanden, ze onderzochten de inhoud die werd geconsumeerd en gegenereerd door de zwervers, het analyseren van de politieke afstemming van de vrienden en volgers van de bots en hun blootstelling aan informatie van weinig geloofwaardige nieuws- en informatiebronnen.

Uit het onderzoek bleek dat de politieke voorkeur van een eerste vriend op sociale media een grote impact heeft op de structuur van het sociale netwerk van een gebruiker en hun blootstelling aan bronnen met een lage geloofwaardigheid.

"Vroege keuzes over de te volgen bronnen hebben invloed op de ervaringen van gebruikers van sociale media, ' zei Menzer.

Uit het onderzoek bleek dat zwervers zich aangetrokken voelden tot politiek rechts. Drifters met rechtse aanvankelijke vrienden werden geleidelijk ingebed in homogene netwerken waar ze werden blootgesteld aan meer rechtse en weinig geloofwaardige inhoud. Ze begonnen zelfs zelf rechtse inhoud te verspreiden. Ze hadden ook de neiging om meer geautomatiseerde accounts te volgen.

Omdat de drifters waren ontworpen om neutraal te zijn, het partijdige karakter van de inhoud die ze hebben geconsumeerd en geproduceerd, weerspiegelt vooroordelen in het "online informatie-ecosysteem" dat wordt gecreëerd door gebruikersinteracties, volgens Menzer.

"Online invloed wordt beïnvloed door de echokamerkenmerken van het sociale netwerk, " zegt hij. "Drifters die meer partijdige nieuwsbronnen volgden, kregen meer politiek afgestemde volgers, steeds ingebed in dichtere echo kamers."

Om te voorkomen dat je vast komt te zitten in online echokamers, gebruikers moeten extra inspanningen leveren om de inhoud die ze consumeren en de sociale banden die ze vormen te modereren, volgens Diogo Pacheco, een voormalig postdoctoraal fellow bij het Center for Complex Networks and Systems Research bij IU Bloomington en co-auteur van de studie.

"We hopen dat deze studie het bewustzijn onder gebruikers van sociale media vergroot over de impliciete vooroordelen van hun online verbindingen en hun kwetsbaarheid voor blootstelling aan selectieve informatie, of erger, zoals beïnvloedingscampagnes, manipulatie, desinformatie, en polarisatie, "zei Pacheco. "Hoe mechanismen te ontwerpen die vooroordelen in online informatie-ecosystemen kunnen verminderen, is een belangrijke vraag die open blijft voor discussie."