ABD’de 2024 seçim döneminde yürütülen çalışma, kullanıcıların X (eski adıyla Twitter) akışlarını bir tarayıcı eklentisi aracılığıyla anlık olarak yeniden sıraladı ve belirli türdeki politik içeriklere maruz kalmanın duygusal ve siyasal tutumlar üzerindeki nedensel etkilerini ölçtü.
Sosyal medya algoritmalarının ne gösterdiğini belirleme gücü, kamuoyunun görüşleri, duygu durumları ve davranışları üzerinde ciddi etkiler oluşturuyor. Ancak bugüne kadar algoritmaların nasıl çalıştığına dair teoriler olsa da, platformların politik ve finansal baskılar nedeniyle deneysel şeffaflık göstermemesi bilimsel araştırmaları sınırlıyordu.
Çalışmayı yürüten ekip, sınırlamayı aşmak için kullanıcıların X akışını gerçek zamanlı olarak yakalayan, içeriği büyük dil modelleri (LLM) ile yeniden puanlayan ve deneysel koşullara göre sıralayan bir web uzantısı geliştirdi. Yöntem, platform iş birliği gerektirmeden ölçeklenebilir deneyler yapılmasını mümkün kılıyor.
Araştırmacılar, “affektif kutuplaşma” olarak bilinen karşı partiye yönelik duygusal soğukluk ve düşmanlığın, algoritmaların belirli içerikleri öne çıkarması yoluyla tetiklenip tetiklenmediği incelendi. Daha önce demokratik işleyişi zayıflattığı ortaya konan sekiz tür antidemokratik ve partizan düşmanlık ifadesini (AAPA) tespit eden yapay zeka sınıflayıcı oluşturuldu. Sınıflayıcı, sosyal medya paylaşımlarını sekiz faktöre göre puanlayarak AAPA içeriğini tanımladı.
Deney tasarımı iki paralel müdahale içeriyordu: Bir grup katılımcının akışındaki AAPA içerikleri sistematik biçimde aşağı sıralandı (maruziyet azaltıldı), diğer grupta ise içerikler yukarı taşındı (maruziyet artırıldı). Deney 10 gün sürdü; ilk üç gün hiçbir müdahale yapılmadı ve kullanıcıların doğal davranışı ölçüldü. Ardından yedi gün boyunca, tarayıcı eklentisi akışı otomatik olarak yeniden sıraladı. Katılımcıların %74’ü herhangi bir değişiklik algılamadığını belirtti.
Deney, 2024 ABD seçimlerinin en kritik anlarından birinde, Temmuz–Ağustos 2024 arasında yürütüldü. Donald Trump’a yönelik suikast girişimi, Joe Biden’ın yarıştan çekilmesi ve Kamala Harris’in adaylığı gibi büyük politik olaylar yaşandığından, kullanıcıların karşılaştığı politik içerik çeşitliliği de oldukça yüksekti.
AAPA içeriklerine maruziyeti azaltılan kullanıcılar, karşı partiye yönelik daha sıcak duygular bildirdi. AAPA içerikleri artırılan kullanıcılar ise karşı partiye karşı daha olumsuz hisler geliştirdi. Aynı yönlü, hatta daha güçlü etkiler, akış içine yerleştirilen anlık mini anketlerle de doğrulandı. Ayrıca AAPA içeriği daha çok gösterilen kullanıcıların öfke ve üzüntü gibi negatif duyguları daha sık yaşadığı görüldü.
Araştırmanın önemli yönlerinden biri de etkinin partizan olmaması. Diğer bir deyişle, hem Demokrat hem Cumhuriyetçi kullanıcılar benzer şekilde etkilendi.
Araştırmacılar, içerik odaklı müdahalelerin kutuplaşmayı azaltmak için daha etkin stratejilere kapı aralayabileceğini belirtiyor. Çalışma, sosyal medya algoritmalarının demokrasi, toplumsal güven ve politik duygulanım üzerindeki etkilerini daha iyi anlamak için bağımsız bir alan sunuyor.
Kaynak: Science