探索随机化在线社交网络中信念刚性作用

人们往往坚持已有的信念，忽略矛盾证据或仅与强化观点的人互动。社交媒体平台常通过高度个性化内容促进用户参与度，从而助长同质倾向和回音室效应。然而，过度的信念刚性可能对现实中的政策决策产生负面影响，例如导致气候变化行动不力和疫苗犹豫增加。在理解并有效应对线上社交网络中的信念刚性问题时，设计和评估各种干预策略至关重要，其中增加网络中的随机化可视为一种可能的干预方式。本文通过实验框架被动感知信念刚性，具体考察引入随机化到网络中对信念刚性产生的潜在影响。我们证明，个体的信念会受到同伴意见的正面影响，无论这些意见与其自身观点是否相似。此外，当推荐算法为用户提供多样化内容时，人们会略微纳纳更广泛不同意见观点的同伴至自身网络，而当算法提供相似内容时，则纳纳的同伴更窄。我们的结果表明，在某些情况下，随机化可能带来好处，为更随机化的网络提供了实证依据，这或有助于帮助人们摆脱回音室效应。我们的发现对计算学科及社交媒体平台设计具有更广泛的意义，有助于缓解线上社交网络中过度僵化的信念。