算法时代的回音室：对 Twitter 好友推荐系统的审计
社会与信息网络
2024-04-10 v1 计算机与社会
摘要
鉴于社交媒体平台在公众接触新闻和时事中扮演的重要角色，这些平台上存在的政治虚假信息和意识形态回音室令人担忧。人们推测这些平台采用的算法系统在这些现象中发挥了作用，但对其机制和影响知之甚少。在本研究中，我们对 Twitter 的 Who-To-Follow 好友推荐系统进行了算法审计，这是首次在原位调查该算法影响的实证审计。我们创建了自动化 Twitter 账号，在 2022 年美国中期选举期间最初关注具有左右政治立场的美国政客，随后利用该平台的推荐系统扩展其信息网络。我们将该实验与一项对已经关注相同政客的 Twitter 用户的观察研究相结合。总体而言，我们发现，尽管遵循推荐算法会使账号进入在结构上类似于回音室的密集且互惠的邻域，但与通过社交背书扩展网络的账号相比，该推荐器也使得用户网络的政治同质性更低。此外，与基于社交背书选择好友相比，仅关注算法推荐用户的账号遇到以虚假或误导性选举叙事为中心的内容的机会更少。
引用
@article{arxiv.2404.06422,
title = {Echo Chambers in the Age of Algorithms: An Audit of Twitter's Friend Recommender System},
author = {Kayla Duskin and Joseph S. Schafer and Jevin D. West and Emma S. Spiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06422},
year = {2024}
}
备注
To be published in ACM Web Science Conference (Websci 24). 11 pages, 6 figures