推特持續對自家演算法進行研究,而最新的研究發現,時間軸演算法竟然會強化特定政治內容的推文。從2016年以來,推特使用者可以在首頁時間軸,選擇按照演算法提供的建議查看推文,演算法基於使用者經常互動的帳戶、參與的推文,推薦使用者可能會感興趣的內容,也就是說,選用演算法推薦的用戶時間軸,在首頁時間軸所看到的內容,取決於和演算法系統互動的結果,以及系統設計的方法。

由於推特想要更好地了解當選官員的政治內容,在演算法排序和時間排序的時間軸上受強化的情況,以有助推特了解演算法在網際網路上,形塑內容消費的影響。推特藉由提出問題,檢視首頁時間軸所強化的政治內容。

這些問題包括當選政治官員的政治內容,獲得多少演算法強化,以及這些強化是否因政黨而異?而且是否有某些類型的政治團體,獲得更多的演算法強化?以及部分新聞媒體,是否獲得更多的強化,而這些經演算法強化的政治媒體,是否更傾向政治光譜的某一端?

研究結果出爐,時間軸演算法並非平等對待所有政治傾向,和時間排序的政治內容相比,來自民選官員的政治推文,無論是否為執政黨,這些內容確實都被演算法強化,但是系統在推薦內容時,不會考慮黨派和意識形態,因此在同一政黨中的兩個人,不一定會有相同的強化程度。

在7個研究目標國家中,除了德國之外,在把國家當作一個群體進行研究時,政治右翼帳戶的推文,會比左翼的帳戶獲得更多的演算法強化,這種現象也出現在媒體帳戶中,與左傾新聞媒體相比,右傾媒體獲得更多的演算法放大。

推特提到,在研究中,他們的確觀察到部分政治內容,會在平臺中獲得強化,但是他們難以回答這些模式發生的原因,因為這是人與平臺間互動的產物,不過由於他們作為一個社交平臺,他們的機器學習道德、透明度和問責團隊的任務,是要找出問題並且減輕可能發生的不平等狀況。

官方進一步說明,在預設情況下,演算法強化內容並沒有問題,因為所有的演算法都會強化特定內容,但是當演算法強化內容的原因,來自於演算法的建構方式,那這是問題所在。推特需要進一步分析根本原因,才能確定需要執行修改的部分,來降低首頁時間軸演算法帶來的不利影響。


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