今日、ソーシャルメディアは生活に欠かせない役割を果たしており、私たちがコミュニケーションを取り、情報を入手し、お互いに情報を共有する方法に影響を与えています。誕生からまだ30年も経っていませんが[1]、Facebook、Twitter、TikTok、LinkedInなどのプラットフォームは大きく進化してきました。Facebookは現在Metaであり、WhatsApp、Instagram、Threadsを所有しています。TwitterはXです。どちらも、技術トレンドを予測し、これらの機会を活用し、急速に革新的な業界を切り開いた億万長者によって所有されています。 ビジネスの観点から見ると、ソーシャル メディアの成功の最大の原動力は消費者データです。ソーシャル メディア プラットフォームの大部分は無料で、その見返りとしてユーザーがデータへのアクセスを許可しているため、無料で運営できます。これにより、Meta などの企業はソーシャル メディアのコンテンツとやり取りを形作ることができます。これは、意図と使用例に応じて有益または非倫理的と見なされる可能性があり、プライバシーや操作などの問題は現在では珍しくありません。 この記事では、ソーシャル メディアで とアルゴリズムを使用する倫理について詳しく説明し、それらがどのようにコンテンツのパーソナライズに役立ち、偏見やエコー チェンバーにつながる可能性があるのか、またソーシャル メディア プラットフォームにおける AI の将来について検討します。 AI アルゴリズムの簡単な歴史とソーシャルメディアにおけるその使用例の増加 「アルゴリズムとは、特定の問題を解決したり、タスクを実行したり、決定を下したりするために設計された一連の指示です」[2]。ソーシャルメディアでは、これらの指示は、通常、さまざまな消費者グループの傾向に基づいて、コンテンツのランキング、フィルタリング、パーソナライゼーションなどのユーザーエクスペリエンスを管理します。これにより、ユーザーは、検索しなくても「おすすめページ」に表示される可能性が高いため、興味のあるコンテンツをはるかに早く見つけることができます。 ソーシャルメディアでは、常にアルゴリズムが使用されてきたわけではありません。TumblrとFacebookがランキング指標とパーソナライズされたフィードを導入したのは2009年のことでした。2012年には、さらに多くの企業が追随しました。Facebookはニュースフィードでのアルゴリズムの使用を強化し、スポンサーコンテンツを導入しました[3]。LinkedIn 「半構造化フィード」を開始し、YouTubeは視聴時間を量より優先するランキングアルゴリズムを導入しました[4]。それ以来、そのようなソーシャルメディアでのアルゴリズムの役割は増え続けています。2015年までには、ビッグデータの取り組みの発展に支えられて、機械学習がアルゴリズムのソートとフィルタリングで役割を果たし始めました。2016年のトランプ大統領選挙やBrexit国民投票（そしてケンブリッジ・アナリティカスキャンダルの重要な年）などの政治的出来事は、ソーシャルメディアでのアルゴリズムとユーザーデータ収集の大量かつ増加した使用を取り巻く倫理的なジレンマのいくつかに世間の注目を集めました。 は 最近では、AIを活用したアルゴリズムが非常に正確に構築されているため、プラットフォーム上での過去の具体的なやり取りに基づいてコンテンツを推奨しており、ユーザーデータの増加により、ソーシャルメディア企業は推測の大部分を排除できます。ドキュメンタリー『ソーシャル・ジレンマ』[5]や『グレート・ハック』[6]は、これらのアルゴリズムがどのように設計されているかについての洞察を提供します。多くの場合、最終目標はユーザーをプラットフォームに長く留め、プラットフォームとのやり取りを促進することです。ユーザーとのやり取りが増えるということは、ソーシャルメディア企業がこのプロセスを収集、調整、繰り返すためのデータが増えることを意味しますが、この目標はソーシャルメディアの消費に関してユーザーとより広い社会にとって何が最善であるかを考慮していません。 アルゴリズムの偏りから生じる倫理的問題 アルゴリズムは有害な偏見を永続させる可能性があり、ソーシャルメディアの文脈では、これが固定観念の強化や多様な視点への露出の制限として現れることがよくあります。時間が経つにつれて、これが差別を助長し、有権者を二極化させ、さらには社会の分裂を利用する過激主義や右翼/独裁的なポピュリズムの一因となる可能性があります。 影響度が低い場合、アルゴリズムによる偏りの例としては、特定の業界の求人広告が男性に多く表示されることなどが挙げられます。これは、アルゴリズムのモデルとなったトレーニング データ セットが、男性の方がこれらの職種で働く可能性が高いと予測しているためです。これは必ずしもすぐに明らかな悪影響をもたらすわけではありませんが、職場や特定の業界全体で平等と代表性を向上させるという社会の目標に反する負のフィードバック ループを生み出します。このように、アルゴリズムによる偏りによって女性がこれらの広告を見る機会が制限され、性別による偏りが永続化します。 さて、アルゴリズムによる偏りのより高レベルな影響についてさらに深く掘り下げるために、2016 年のトランプ大統領選挙をケーススタディとして検証します。 ケーススタディ: 2016 年トランプ選挙でアルゴリズムが分極化/エコーチェンバーに及ぼした影響 2016年の米国大統領選挙の過程で、アルゴリズムがエコーチェンバーを増幅し、有権者が多様な視点に触れる機会を制限することで、政治的二極化を悪化させた可能性があることが研究で明らかになりました。このメカニズムがトランプ主義の蔓延を許し、また、選挙期間中にこれらの力学が十分に理解されておらず、目に見えなかったため、彼の勝利を予測した人がほとんどいなかった理由でもあると多くの人が考えています[7]。 そのため、ソーシャルメディア上でも「類は友を呼ぶ」というのは真実であるように思われる[8]。 アルゴリズムは、ユーザーの好みに合わせてコンテンツを調整し、ユーザーを反対の見解や意見から保護して「フィルター バブル」を作成します。その結果、これらのフィルター バブル内の一部の個人は、自分の信念や意見が反響され、さらに強化されるデジタル環境内でさらに孤立することで、自分の見解を積極的に強化し続けます。これらは「エコー チェンバー」と呼ばれます。 本質的に、ソーシャル メディアは、私たち全員が非常にパーソナライズされたニュースやコンテンツ フィードを摂取し、他の人の異なる視点が見えなくなるような環境を育んでいます。 現在、ソーシャルメディアがエコーチェンバーの発生を許すプラットフォームとしてのみ機能しているのか、それともアルゴリズムの使用がエコーチェンバーの形成にまで関与しているのかは、研究からは明らかではない[8]。 2016 年のトランプ勝利は、ソーシャル メディア企業の計画が何百万人もの人々に影響を与える広範な結果をもたらす可能性があることを示しており、意図的でないとはいえ、依然として大きな影響力があり、非倫理的でもあります。ソーシャル メディアのアルゴリズムは、個人の好みに合わせたコンテンツを提供することで、ユーザーのエンゲージメントと維持を最大化するように設計されていることはわかっています。しかし、今では、これが政治的な会話にも適用され、ユーザーの政治的傾向や弱点が利用されていることもわかっています。 アルゴリズムが人々の個人的な政治的信念に影響を与えていなかったら、選挙がどのように展開したかは誰にも分からない。 そして、これは民主主義と政治の安定にどのような影響を与えるのでしょうか? 人々がこれらの操作に気づかなければ、その結果は公正かつ有効であると考えられるのでしょうか? ソーシャルメディアにおけるAIの未来 ソーシャル メディアにおけるアルゴリズムと AI の役割は、これらの分野におけるイノベーションとともに進化し続けています。AI 生成コンテンツから、先ほど触れた精度を実現する AI 搭載アルゴリズムまで、ソーシャル メディアへの統合に伴う倫理的課題も同様に、ますます考慮される必要があります。これは、ソーシャル メディア プラットフォームにおけるアルゴリズムの偏りに対処し、アルゴリズムの透明性を促進することから始める必要があります。 今後の政策上の検討と規制は、ソーシャルメディアにおけるAIの利用の軌道を形作る上で重要な役割を果たすだろう。特に米国では、アルゴリズムの規制と、目に見えない偏見が引き起こす可能性のある害からの保護の必要性にすでに注目が集まっている。これまでの取り組みには次のようなものがある[9]。 「2022年アルゴリズム説明責任法」 「2023年アルゴリズムシステムにおける偏見排除法」 「AI権利章典」 現在、提案段階にある枠組みがさらに作成されているが、すでに及ぼしている影響を考慮すると、このような強力なテクノロジーに対する規制はまだ不十分である。イノベーションとユーザーの利益保護の間の微妙なバランスをとるには、テクノロジー企業、政策立案者、ユーザーが同様に関与する協力的なアプローチが必要となる。 ソーシャル メディアには、コミュニティを団結させ、包括性を促進するなど、善のための力となる力があります。しかし、ユーザーの権利を保護する適切な枠組みや規制がなければ、AI やアルゴリズムの使用は個人や社会全体に破壊的な影響を及ぼす可能性もあります。 参考文献 [1] 。 ソーシャル メディアの進化: どのように始まり、今後どこに向かうのか? | Maryville Online [2] ソーシャルメディアのアルゴリズムについて知っておくべきことすべて [3] Facebook のニュースフィードが 10 周年を迎えました。サイトはこのように変化しました | 世界経済フォーラム [4] ソーシャルメディアアルゴリズムの歴史 [5] ソーシャル・ジレンマを見る | Netflix 公式サイト [6] グレート・ハックを見る | Netflix 公式サイト [7] 「フィルターバブル」がトランプ氏の勝利の理由を説明、予想外だった [8] ソーシャルメディアのエコーチェンバーがどのように発生するか（そしてなぜあなたの友人全員がトランプが負けると思うのか） [9] 2023年アルゴリズムシステムにおける偏見の排除法
