Reform Birleşik Krallık'taki Seçmenlerin Arkadaşlarının ve Ailelerinin Sosyal Medya Gönderilerini Görme Olasılığı En Az
Yeni çalışma, Reform Birleşik Krallık seçmenlerinin kişisel bağlantılardan daha az, markalardan ve haber kuruluşlarından daha fazla içerik görmesiyle algoritmaların izolasyonu ve bölünmeyi körüklediğini ortaya koyuyor.
Reform Birleşik Krallık seçmenlerinin sosyal medyada arkadaşlarından ve ailelerinden gelen gönderileri görme olasılığı en düşük, markalar ve haber kuruluşlarından içerik görme olasılıkları en yüksek grup.
Kullanıcıların Instagram, Facebook'taki yayınlarını analiz eden araştırma, X, Bluesky ve TikTok, Reform Birleşik Krallık seçmenlerinin yalnızca %13'ünün tanıdıkları birinden içerik gördüğünü, buna karşın Yeşiller seçmenlerinin %23'ünün içerik gördüğünü tespit etti.
IPPR, bulguların, kullanıcıların kişisel bağlantılardan daha az, markalardan ve haber kaynaklarından daha fazla içeriğe maruz kalması nedeniyle, sosyal medya platformları tarafından kullanılan algoritmaların izolasyonu ve bölünmeyi körüklediğini gösterdiğini söylüyor.
"Bu, siyasi görüşlerin kutuplaşmasına ve insanların yalnızca mevcut durumlarını güçlendiren içeriğe maruz kaldığı yankı odası etkisine katkıda bulunabilecek kaygı verici bir eğilimdir. inançlar" dedi Sarah Longlands, Kuzey IPPR yöneticisi.
Çalışma aynı zamanda Reform Birleşik Krallık seçmenlerinin haber kuruluşlarından ve siyasi partilerden içerik görme olasılığının diğer gruplarla karşılaştırıldığında daha yüksek olduğunu buldu; bu da algoritmaların bu demografi için belirli siyasi içerik türlerini güçlendiriyor olabileceğini öne sürüyor.
"Sosyal medya platformlarının, algoritmalarının nasıl çalıştığı ve bunların etkisi konusunda daha şeffaf olması gerekiyor. Longlands, kullanıcıların bilgi diyetlerini uyguluyor" diye ekledi. "Aksi takdirde, toplumumuzda daha da derinleşen bölünme riskiyle karşı karşıya kalırız."
Dünya çapındaki politika yapıcılar ve düzenleyiciler, sosyal medyanın demokrasi ve sosyal uyum üzerindeki olumsuz etkilerinin nasıl ele alınacağıyla uğraşırken bulgular ortaya çıkıyor. Birçoğu, platformun hesap verebilirliğini ve algoritma şeffaflığını artırmak için reformların gerekli olduğunu savunuyor.
