Избиратели-реформисты в Великобритании реже всего увидят в социальных сетях сообщения от друзей и семьи
Новое исследование показывает, что алгоритмы способствуют изоляции и расколу: избиратели реформистской Великобритании видят меньше контента от личных связей и больше от брендов и новостных агентств.
Великобритании за реформы реже всего видят посты друзей и родственников в социальных сетях и чаще всего видят контент от брендов и новостных организаций.
В ходе исследования были проанализированы ленты пользователей в Instagram, Facebook, X, Bluesky и TikTok обнаружили, что только 13 % избирателей Reform UK видели контент от кого-то, кого они знали, по сравнению с 23 % избирателей Партии зеленых.
IPPR заявляет, что результаты показывают, что алгоритмы, используемые платформами социальных сетей, способствуют изоляции и разделению, поскольку пользователи получают меньше контента от личных связей и больше от брендов и источников новостей.
"Это тревожная тенденция, которая может способствовать поляризации политических взглядов и эффекту эхо-камеры, когда люди видят только контент, который подкрепляет их существующие убеждений», — сказала Сара Лонглендс, директор IPPR North.
Исследование также показало, что избиратели Реформистского Великобритании с большей вероятностью видели контент от новостных организаций и политических партий по сравнению с другими группами, что позволяет предположить, что алгоритмы могут усиливать определенные типы политического контента для этой демографической группы.
«Платформы социальных сетей должны быть более прозрачными в отношении того, как их алгоритмы работают и какое влияние они оказывают на информационную диету пользователей», — добавил Лонглендс. «В противном случае мы рискуем еще больше усугубить разногласия в нашем обществе».
Выводы приходят, когда политики и регулирующие органы во всем мире пытаются решить, как устранить негативное влияние социальных сетей на демократию и социальную сплоченность. Многие утверждают, что реформы необходимы для повышения подотчетности платформы и прозрачности алгоритмов.
