Facebook Echo kameras ir reālas, bet tās nevar vadīt polarizāciju

Autori : Brendan Nyhan Jaime Settle Emily Thorson Magdalena Wojcieszak Pablo Barberá Annie Y. Chen Hunt Allcott Taylor Brown Adriana Crespo-Tenorio Drew Dimmery Deens Freelons Matthew Gentzkow Sandra González-Bailón Andrew M. Guess Edward Kennedy Young Mie Kim David Lazer Neil Malhotra Devra Moehler Jennifer Pan Daniel Robert Thomas Rebekah Tromble Carlos Velasco Rivera Arjun Wilkins Beixian Xiong Chad Kiewiet de Jonge Annie Franco Winter Mason Natalie Jomini Stroud Joshua A. Tucker Autori : Brendons Nihans Džeimijs Settle Emīlija Thorsone Magdalēna Wojcieszak Pablo Barberā Annija J. Čen Vīrietis Allcott Taylor Brūns Adriana Krespo-Tenorija Dzīvoklis Dimmery Deens Freelons Mārtiņš Gencovs Sandra Gonzalez-Bailons Andrejs M. Iedomājies Edvards Kenedijs Jaunais Kims Deivids Lazers Neils Malhotra Devra Mūrniece Dženifera Pāna Daniels Roberts Tomass Rebeka Trombēna Kārlis Velassko Rivera Arjūns Vilkinss Beļģija Xiong Čad Kijevs de Jonge Annija Franka Ziemas masons Natālija Jomini Strouda Džošua A. Tucker Abstraktā Daudzi kritiķi pauž bažas par “ekohameru” izplatību sociālajos medijos un to potenciālo lomu pieaugošajā politiskajā polarizācijā.Tomēr pieejamo datu trūkums un liela mēroga lauka eksperimentu veikšanas problēmas ir apgrūtinājušas problēmas apjoma novērtēšanu. , Šeit mēs iepazīstinām ar datiem no 2020. gada par visu aktīvo pieaugušo Facebook lietotāju populāciju ASV, kas liecina, ka saturs no “līdzīgi domājošiem” avotiem veido lielāko daļu no tā, ko cilvēki redz platformā, lai gan politiskā informācija un ziņas veido tikai nelielu daļu no šīm ekspozīcijām. Lai novērtētu iespējamo reakciju uz bažām par ekrāna kameru iedarbību, mēs veicaim multi-viļņu lauka eksperimentu Facebook starp 23,377 lietotājiem, kuriem mēs samazinājām ekspozīciju saturam no līdzīgi domājošiem avotiem 2020. gada ASV prezidenta vēlēšanās par aptuveni trešdaļu. Mēs konstatējām, ka iejaukšanās palielināja viņu ekspozīciju saturam no šķērsgriezuma avotiem un samazināja ekspo 1 2 Galvenais Palielināta partizānu polarizācija un naidīgums bieži tiek vainoti tiešsaistes echo kamerās sociālajos medijos , , , , , bažas, kas ir pieaudzis kopš 2016. gada ASV prezidenta vēlēšanām , , Tādas platformas kā Facebook tiek uzskatītas par galējībām, atkārtoti parādot cilvēkiem līdzīgi domājošu avotu saturu un ierobežojot ekspozīciju pretargumentiem, kas varētu veicināt mērenību un toleranci. , , Līdzīgi, identitātes stiprinoša komunikācija sociālajos medijos varētu nostiprināt negatīvas attieksmes pret outgroups un nostiprināt piesaisti inggroups . 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Lai novērtētu, cik bieži cilvēki ir pakļauti līdzīgi domājošam saturam sociālajos medijos, mēs izmantojam datus no visiem aktīviem pieaugušajiem Facebook lietotājiem ASV, lai analizētu, cik daudz no tā, ko viņi redz platformā, ir no avotiem, kurus mēs kategorizējam kā to, ka viņi dalās ar savu politisko noslieci (ko mēs saucam par saturu no līdzīgi domājošiem avotiem; skatiet Metodes, “Eksperimentālais dizains”). First, we have no systematic measures of content exposure on platforms such as Facebook, which are largely inaccessible to researchers Tīmekļa datplūsmas dati liecina, ka salīdzinoši nedaudziem amerikāņiem ir ļoti izkropļotas informācijas diētas , , , Iepriekšējie novērošanas pētījumi par informācijas ekspozīciju platformās koncentrējas uz Twitter, ko izmanto tikai 23% sabiedrības. , , , , vai ziņu diēta nelielai minoritātei aktīvo pieaugušo lietotāju ASV, kas sevi identificēja kā konservatīvu vai liberālu Facebook 2014.–2015. gadā Bez piekļuves uzvedības ekspozīcijas mērījumiem, pētījumiem ir jāpaļaujas uz aptaujas pašnovērtējumiem, kas ir pakļauti mērījumu kļūdām. , . 2 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Otrkārt, lai gan aptaujas atrod saistības starp polarizētu attieksmi un, iespējams, līdzīgi domājošu ziņu patēriņu , , daži pētījumi sniedz cēloņsakarības pierādījumus, ka līdzīgi domājoša satura patēriņš noved pie ilgstošas polarizācijas.Šīs novērotās korelācijas var būt viltus, ņemot vērā, ka cilvēki ar ekstrēmiem politiskiem uzskatiem biežāk patērē līdzīgi domājošu saturu , Turklāt, lai gan līdzīgi domājoša informācija var polarizēt , , , lielākā daļa eksperimentālo testu teorijas par potenciālo ekokameras efektu ir īss un izmanto simulētu saturu, padarot to grūti zināt, vai šie konstatējumi vispārina reālajā vidē. , Cik ātri viņi var sabrukt , , un vai tie ir koncentrēti starp cilvēkiem, kuri izvairās no ziņu un politiskā satura . 26 27 28 29 30 31 32 18 33 18 33 28 Visbeidzot, saskares samazināšana ar līdzīgi domājošu saturu var neradīt atbilstošu saskares pieaugumu ar saturu no avotiem ar atšķirīgu politisko noslieci (ko mēs saucam par šķērsgriezumu) un var arī radīt neparedzētas sekas. Tā rezultātā, samazinot ekspozīciju līdzīgi domājošiem avotiem, var palielināties satura izplatība no avotiem, kas ir politiski neitrāli, nevis nesaderīgi. Turklāt, ja saturs no līdzīgi domājošiem avotiem ir sistemātiski atšķirīgs (piemēram, tā toni vai tēmu), samazinot ekspozīciju šādam saturam var būt arī citas sekas uz sociālo mediju plūsmu sastāvu. Tātad ) 22 34 Šajā pētījumā mēs mēra saskares ar saturu no politiski līdzīgi domājošiem avotiem izplatību aktīvo pieaugušo Facebook lietotāju vidū ASV. Mēs pēc tam ziņojam par eksperimenta rezultātiem, kas novērtē ietekmi, samazinot saskares ar saturu no politiski līdzīgi domājošiem draugiem, lapām un grupām starp piekrīt Facebook lietotājiem ( Apvienojot platformas uzvedības datus no Facebook ar aptaujas pasākumiem par attieksmēm, kas savākti pirms un pēc 2020. gada ASV prezidenta vēlēšanām, mēs varam noteikt, kā līdzīgi domājošu avotu satura ekspozīcijas samazināšana maina informāciju, ko cilvēki redz un iesaistās platformā, kā arī pārbaudīt laika gaitā minēto avotu ekspozīcijas samazināšanas ietekmi uz lietotāju uzskatiem un attieksmēm. n Šis projekts ir daļa no ASV 2020. gada Facebook un Instagram vēlēšanu pētījuma. Lai gan gan gan Meta pētnieki un akadēmiķi bija daļa no pētniecības komandas, vadošajiem akadēmiskajiem autoriem bija galīgais viedoklis par analīzes plānu, sadarbojās ar Meta pētniekiem par kodu, kas īsteno analīzes plānu, un bija kontroles tiesības pār datu analīzes lēmumiem un rokasgrāmatas tekstu. Saskaņā ar sadarbības noteikumiem Meta nevarēja bloķēt nekādus rezultātus no publicēšanas. akadēmiķi netika finansiāli kompensēti un analīzes plāns tika iepriekš reģistrēts pirms datu pieejamības ( Sīkāka informācija ir sniegta papildinformācijā, sadaļā . https://osf.io/3sjy2 4.8 Mēs ziņojam par vairākiem galvenajiem rezultātiem. Pirmkārt, lielākā daļa satura, ko aktīvi skatās pieaugušie Facebook lietotāji ASV, nāk no līdzīgi domājošiem draugiem, lapām un grupām, lai gan tikai neliela daļa no šī satura tiek kategorizēta kā ziņas vai ir skaidri par politiku. Otrkārt, mēs konstatējam, ka eksperimentāla iejaukšanās, kas samazina līdzīgi domājošu avotu satura ekspozīciju par aptuveni trešdaļu, samazina kopējo iesaistīšanos ar šo saturu un samazina saskarsmi ar saturu, kas klasificēts kā necilvēcīgs, un saturu no avotiem, kas atkārtoti publicē dezinformāciju. Tomēr iejaukšanās tikai pieticīgi palielina saskarsmi ar saturu no šķērsgr Turklāt, neraugoties uz to, ka aptuveni par trešdaļu nedēļas laikā esam samazinājuši līdzīgi domājošu avotu saturu, mēs nevaram konstatēt izmērāmu ietekmi uz 8 iepriekš reģistrētiem attieksmes pasākumiem, piemēram, ideoloģisko ekstremitāšu un konsekvenci, partijas-konģeniālo attieksmi un novērtējumus, kā arī emocionālo polarizāciju. Mēs varam droši izslēgt ± 0,12 s.d vai vairāk ietekmi uz katru no šiem rezultātiem. Ekspozīcija līdzīgi domājošiem avotiem Mūsu platformas ekspozīcijas un uzvedības analīze ņem vērā ASV pieaugušo Facebook lietotāju (vecumā no 18 gadiem) populāciju.Mēs galvenokārt koncentrējamies uz tiem, kas platformu izmanto vismaz reizi mēnesī, ko mēs saucam par ikmēneša aktīviem lietotājiem.Kopējais lietošanas līmenis tiek mērīts par ASV pieaugušo apakšdaļu, kas piekļuvusi Facebook vismaz vienu reizi 30 dienu laikā pirms 2020. gada 17. augusta (skatīt papildu informāciju, sadaļu). 2020. gada trešajā un ceturtajā ceturksnī, kas aptver šo intervālu, kā arī pētījuma periodu eksperimentam, kas aprakstīts zemāk, 231 miljoni lietotāju katru mēnesi piekļuva Facebook ASV. 4.9 Parādīt Mēs izmantojām iekšējo Facebook klasifikatoru, lai novērtētu ASV pieaugušo Facebook lietotāju politisko noslieci (skatīt papildu informāciju, sadaļu). Validācijai un sadaļai Sīkākai informācijai skatīt rakstu: Extended Data Fig. rāda prognozēto ideoloģijas rezultātu sadalījumu pēc pašreportētās ideoloģijas, partijas identifikācijas un bijušā prezidenta Donalda Trampa apstiprinājuma). Klasificētājs rada prognozējumus lietotāju līmenī no 0 (pa kreisi) līdz 1 (pa labi). Lietotāji ar prognozētām vērtībām, kas lielākas par 0,5, tika klasificēti kā konservatīvi un citādi klasificēti kā liberāli, ļaujot mums analizēt visu ASV aktīvo pieaugušo Facebook lietotāju skaitu. Lapas rezultāts ir to lietotāju vidējais rezultāts, kuri seko lapai un/vai dalās tās saturā; grupas rezultāts ir grupas locekļu un/vai lietotāju vidējais rezultāts, kuri dalās tās saturā. Mēs klasificējām draugus, lapas vai grupas kā liberālus, ja to prognozētā vērt 2.1 1.3 1 Mēs sākam, novērtējot, cik lielā mērā ASV Facebook lietotāji ir pakļauti saturam no politiski līdzīgi domājošiem lietotājiem, lapām un grupām viņu plūsmā laika posmā no 2020. gada 26. jūnija līdz 23. septembrim (skatīt Mēs piedāvājam aplēses par šiem daudzumiem starp ASV pieaugušajiem, kuri vismaz reizi 30 dienu laikā pirms 2020. gada 17. augusta ir pierakstījušies Facebook. Papildu informācija Mēs konstatējam, ka vidējais Facebook lietotājs saņēma lielāko daļu sava satura no līdzīgi domājošiem avotiem - 50,4% pret 14,7% no šķērsgriezuma avotiem (atlikušais ir no draugiem, lapām un grupām, kuras mēs klasificējam kā ne līdzīgi domājošas, ne šķērsgriezuma). , sadaļa Vidējais lietotājs saņēma 55% no saviem sasniegumiem ar pilsonisko saturu un 47% no saviem sasniegumiem ar ziņu saturu no līdzīgi domājošiem avotiem (skatīt Paplašināto datu tabulu). precīziem skaitļiem un papildu skaitļiem. Civic un ziņu saturs veido salīdzinoši nelielu daļu no tā, ko cilvēki redz Facebook, tomēr (vidēji attiecīgi 6,9% un 6,7%; Papildu tabula Tātad ) Papildu informācija 4.3 1 3 11 Tomēr ekspozīcijas modeļi var būtiski atšķirties starp lietotājiem. nodrošina ekspozīcijas izplatīšanu avotiem, kas bija līdzīgi domājoši, šķērsgriezumi vai neviens no visiem Facebook lietotāju satura, pilsoniskā satura un ziņu satura. 1 Tātad , Ikmēneša aktīvo pieaugušo Facebook lietotāju iedarbības sadalījums ASV uz saturu no līdzīgi domājošiem avotiem, šķērsgriezuma avotiem un tiem, kas neietilpst nevienā no kategorijām viņu Facebook Feed. , Cumulative distribution functions of exposure levels by source type. Source and content classifications were created using internal Facebook classifiers (Supplementary Information, section Tātad ) a b 1.3 Neskatoties uz līdzīgi domājošu avotu izplatību to, ko cilvēki redz Facebook, ekstrēmi ekrāna kameru ekspozīcijas modeļi ir reti sastopami. Tikai 20,6% Facebook lietotāju saņem vairāk nekā 75% no saviem ekspozīcijām no līdzīgi domājošiem avotiem. Vēl 30,6% saņem 50–75% no saviem ekspozīcijām Facebook no līdzīgi domājošiem avotiem. Visbeidzot, 25,6% saņem 25–50% no saviem ekspozīcijām no līdzīgi domājošiem avotiem un 23,1% saņem 0–25% no saviem ekspozīcijām no līdzīgi domājošiem avotiem. Šīs proporcijas ir līdzīgas pilsoņu un ziņu satura apakšsistēmām (Paplašinātā datu tabula). Piemēram, līdzīgi domājoši avoti ir atbildīgi par vairāk nekā 75% no šāda veida satura ekspozīcijām attiecīgi 29% un 20,6% lietotāju. 1 Tomēr saskarne ar saturu no šķērsgriezuma avotiem ir arī salīdzinoši reti starp Facebook lietotājiem.Tikai 32,2% no viņu Facebook Feed saskarnēm ir ceturtdaļa vai vairāk no šķērsgriezuma avotiem (31,7% un 26,9%, attiecīgi, attiecībā uz pilsonisko un ziņu saturu). Starp ASV pieaugušajiem, kuri izmantoja Facebook vismaz reizi dienā 30 dienās pirms 2020. gada 17. augusta, 53% no skatītā satura bija no līdzīgi domājošiem avotiem salīdzinājumā ar 14% šķērsgriezuma avotiem, bet tikai 21,1% saņēma vairāk nekā 75% no savām ekspozīcijām no līdzīgi domājošiem avotiem (skatīt paplašināto datu attēlu). Paplašinātā datu tabula Tātad ) 2 2 Šie rezultāti nav saskaņā ar sliktākajām bažām par ekrānšāviņiem. pat starp tiem, kas ir aktīvākie platformā, tikai mazākums Facebook lietotāju ir pakļauti ļoti augsta līmeņa saturam no līdzīgi domājošiem avotiem. Eksperiments, lai samazinātu līdzīgi domājošu avotu ekspozīciju Lai izpētītu sekas, samazinot pakļaušanu informācijai no līdzīgi domājošiem avotiem, mēs veica lauka eksperimentu starp piekrīt ASV pieaugušo Facebook lietotājiem. Šis pētījums apvieno datus par dalībnieku uzvedību Facebook ar viņu atbildes uz vairāku viļņu aptauju, dizainu, kas ļauj mums novērtēt ārstēšanas ietekmi uz informāciju, ko dalībnieki redzēja, viņu uzvedību platformā un viņu politiskās attieksmes ( Tātad ) Metodes Dalībnieki ārstēšanas un kontroles grupās tika aicināti pabeigt piecus apsekojumus pirms un pēc 2020. gada prezidenta vēlēšanām, novērtējot viņu politiskās attieksmes un uzvedību. Divos apsekojumos tika veikta priekšapstrāde: viļņa 1 (31. augusts līdz 12. septembrim) un viļņa 2 (8 septembris līdz 23. septembris). Ārstēšana notika no 24. septembra līdz 23. decembrim. Ārstēšanas periodā tika veikti vēl 3 apsekojumi: viļņa 3 (9 oktobris līdz 23. oktobris), viļņa 4 (4 novembris līdz 18. novembris) un viļņa 5 (9 decembris līdz 23. decembris). Visi covariāti tika izmērīti viļņos 1 un 2 un visi aptaujas rezultāti tika izmērīti pēc vēlēšanām, kamēr ārstēšana joprojām notika Kopumā šī pētījuma paraugu veidoja 23 377 ASV bāzētie pieaugušie Facebook lietotāji, kuri tika pieņemti darbā, izmantojot aptaujas uzaicinājumus, kas tika izvietoti viņu Facebook plūsmu augšpusē 2020. gada augustā un septembrī, ar informētu piekrišanu piedalīties un pabeidza vismaz vienu aptauju pēc vēlēšanām (skatīt papildu informāciju, sadaļas). un Tātad ) 4.5 4.9 Attiecībā uz dalībniekiem, kas tika piešķirti ārstēšanai, mēs samazinājām visu saturu (ieskaitot, bet ne tikai, pilsonisko un ziņu saturu) no draugiem, grupām un lapām, kuras tika prognozētas, lai dalītos ar dalībnieka politisko noslieci (piemēram, viss saturs no konservatīviem draugiem un grupām un lapām ar konservatīvu auditoriju tika samazināts dalībniekiem, kuri tika klasificēti kā konservatīvi; skatiet sadaļu Papildu informācija. ). 1.1 Mēs atzīmējam trīs svarīgas iejaukšanās dizaina iezīmes. Pirmkārt, vienīgais iejaukšanās mērķis bija samazināt iedarbību uz saturu no līdzīgi domājošiem avotiem. Tas nebija paredzēts, lai tieši mainītu nevienu citu dalībnieku plūsmu aspektu. Saturs no līdzīgi domājošiem avotiem tika klasificēts, izmantojot vislielāko iespējamo demontāžas spēku, ka iepriekšējs tests pierādīja, ka samazinās iedarbība, neradot plūsmu dažiem lietotājiem, kas būtu traucējis mūsu lietojamību un tādējādi sajaucis mūsu rezultātus; skatīt Papildu informāciju, sadaļu Otrkārt, mūsu ārstēšana ierobežo pakļaušanos visam saturam no līdzīgi domājošiem avotiem, ne tikai ziņas un politiska informācija.Tā kā sociālo mediju platformas neskaidro sociālās un politiskās identitātes, pat saturs, kas nav skaidri par politiku, joprojām var sniegt atbilstošas norādes , Arī tāpēc, ka politika un ziņas veido nelielu daļu cilvēku tiešsaistes informācijas diētu. , , Treškārt, ņemot vērā asociācijas starp polarizētām attieksmēm un pakļautību politiski līdzīgam saturam, kas ir konstatēts iepriekšējos pētījumos, mēs apzināti izstrādājām iejaukšanos, kas samazina, nevis palielina pakļautību saturam no līdzīgi domājošiem avotiem, lai samazinātu ētiskās bažas. 1.1 14 35 18 36 37 Ārstēšanas ietekme uz satura iedarbību Ārstēšanas novērotās ietekmes uz līdzīgi domājošu avotu satura iedarbību dalībnieku vidū ir izklāstītas Fig. Ārstēšanas periodā no 24. septembra līdz 23. decembrim vidējā iedarbība uz līdzīgi domājošu avotu saturu samazinājās līdz 36,2% ārstēšanas grupā, bet kontroles grupā palika stabila 53,7% ( Ekspozīcijas līmeņi abās grupās ārstēšanas periodā bija salīdzinoši stabili, izņemot nelielu ārstēšanas grupas ekspozīcijas pieaugumu līdzīgi domājošu avotu saturam 2. novembrī un 3. novembrī, kas saistīts ar tehnisku problēmu ražošanas serveros, kas ieviesa ārstēšanu (skatīt papildinformāciju, sadaļu). Par sīkākām lietām) 2 P 4.11 Tātad Vidējā ikdienas daļa respondentu skatījumu uz saturu no līdzīgi domājošiem avotiem pēc eksperimentālās grupas no 2020. gada 1. jūlija līdz 23. decembrim. avoti tiek klasificēti kā līdzīgi domājoši, pamatojoties uz aplēsēm no iekšējā Facebook klasifikatora individuālā līmenī lietotājiem un draugiem, un auditorijas līmenī lapām un grupām. W1–W5 norāda aptaujas viļņus no 1 līdz 5; ēnojums norāda viļņu ilgumu. nodrošina salīdzināmu grafiku, kurā redzams saturs no šķērsgriezuma avotiem. Piezīme: 2. un 3. novembrī tehniskas problēmas dēļ īslaicīgi palielinājies ekspozīcijas līmenis; sīkākai informācijai skatiet sadaļu Papildu informācija, . 3 4.11 Mūsu galvenie konstatējumi ir vizualizēti Fig. , kas parāda ārstēšanas ietekmi uz dažāda veida satura iedarbību ārstēšanas periodā (Fig. ), kopējais darbību skaits, kas iesaistās ar šo saturu (Fig. ), iesaistīšanās līmenis ar saturu, kas ir atkarīgs no tā iedarbības (Fig. ), un apsekojuma pasākumi pēcvēlēšanu attieksmi (Fig. Paplašinātā datu tabula Attiecīgie rādītāji tiek aprēķināti no FIG. ; Supplementary Information, section Sīkāka informācija par izmēriem). 3 3a 3B 3c 3D 3 3 1.4 Tātad Vidējais ārstēšanas efekts, samazinot iedarbību uz līdzīgi domājošiem avotiem Facebook Feed no 24. septembra līdz 23. decembrim 2020. – Izmēģiniet vidējo ārstēšanas ietekmi (SATE) uz barības iedarbību un iesaistīšanos. , Kopējā iesaistīšanās (par saturu, kopējais iesaistīšanās darbību skaits). Iesaistīšanās ātrums (varbūtība iesaistīties ar nosacījumu uz ekspozīciju). , Attiecību aptaujas rezultāti ar populācijas vidējo ārstēšanas efektu (PATEs), kas aprēķināts, izmantojot aptaujas svārstības. nodrošina pilnīgu visu rezultātu mainīgo aprakstu. Nelietotie rezultāti, kas parādās zem uzraksta, ir daļa no šīs kategorijas. , “izdevēja pozīcijas”, “grupas novērtējumi” un “balsošanas izvēles un kandidātu novērtējumi” parādās zem “ideoloģiski saskaņota viedokļa”, norādot, ka visi novērtējumi tiek veikti tā, ka augstākie rādītāji norāda uz lielāku ideoloģisko saskaņotību. Piemēroti vidējie ārstēšanas efekta aplēses par attieksmi ir sniegti paplašinātā datu figūrā. Visi rezultāti tiek lēsti, izmantojot parasto minimālo kvadrātu (OLS) ar stingrām standarta kļūdām un ievērojot iepriekš reģistrēto analīzes plānu. 0,05 (visi testi ir divpusēji). Saskaņā ar FDR (False-Discovery Rate) vērtībām , sadaļa Tātad ) a c b c d 1.4 d 3 4 P P P Papildu informācija 1.5.4 Vīrieši Kā redzams figūrā. , līdzīgi domājošu avotu satura ekspozīcijas samazināšanās no 53,7% līdz 36,2% nozīmē atšķirību 0,77 s.d. (95% uzticības intervāls: −0,80, −0,75). Kopējais skatījumu skaits dienā arī samazinājās par 0,05 s.d. ārstēto dalībnieku vidū (95% uzticības intervāls: −0,08, −0,02). Būtībā vidējam kontroles grupas dalībniekam tipiskā dienā bija 267 kopējais satura skatījums, no kuriem 143 bija no līdzīgi domājošiem avotiem. un Tātad ) 3a 33 40 Tomēr šī līdzīgi domājošu avotu informācijas ekspozīcijas samazināšanās neizraisīja simetrisku pieaugumu informācijas ekspozīcijā no šķērsgriezuma avotiem, kas palielinājās no 20,7 % kontroles grupā līdz 27,9 % ārstēšanas grupā, kas ir par 0,43 s.d. (95 % uzticamības intervāls: 0,40, 0,46). figūra norāda arī, ka, samazinot saskarsmi ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem, saskarsme ar saturu, kas klasificēts kā satur vienu vai vairākus neskaidrus vārdus, samazinājās par 0,04 s.d. (95% konfidencialitātes intervāls: −0.06, −0.02), saturu, kas klasificēts kā necilvēcīgs, par 0,15 s.d. (95% konfidencialitātes intervāls: −0.18, −0.13), un saturu no atkārtotas dezinformācijas pārkāpējiem (Facebook identificētie avoti kā atkārtoti publicējot dezinformāciju) par 0,10 s.d. (95% konfidencialitātes intervāls: −0.13, −0.08). sīkāku informāciju par to, kā tiek mērīts necilvēcīgs saturs, saturs ar slur vārdiem un dezinformācija atkārto pārkāpējus). 3a 1.3 Ārstēšanas ietekme uz satura iesaistīšanos Tālāk mēs apsveram ārstēšanas ietekmi (samazinot līdzīgi domājošu avotu saturu) uz to, kā dalībnieki iesaistās ar saturu Facebook. Prezentē ārstēšanas ietekmi uz kopējo iesaistīšanos saturā – kopējo veikto darbību skaitu, ko mēs definējam kā “pasīvus” (klikšķinājumus, reakcijas un patīk) vai “aktīvus” (komentārus un atkārtoti dalās) iesaistīšanās veidus. Šie divi pasākumi ne vienmēr virzās paralēli: kā mēs ziņojam zemāk, ārstēšanas grupas dalībniekiem ir mazāka kopējā iesaistīšanās ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem (jo viņi pēc dizaina redz daudz mazāk no tā), bet viņu iesaistīšanās līmenis ir augstāks nekā kontroles grupā, kas norāda, ka viņi biežāk mijiedarbojās ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem, kuriem viņi tika pakļauti. 3b 3c figūra parādīja, ka iejaukšanās nebija būtiski ietekmējusi laiku, kas pavadīts Facebook (−0.02 s.d., 95% uzticības intervāls: −0.050, 0.004), bet samazināja kopējo iesaistīšanos ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem. Šo samazināšanos novēroja gan pasīvās, gan aktīvās iesaistīšanās ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem, kas samazinājās par 0,24 s.d. (95% uzticības intervāls: −0.27, −0.22) un 0,12 s.d. (95% uzticības intervāls: −0.15, −0.10), attiecīgi. Galu galā, ārstēšanas stāvokļa dalībnieki vairāk iesaistījās šķērsgriezuma avotos – pasīvā un aktīvā iesaistīšanās palielinājās par 0,11 3B Kad cilvēki ārstēšanas grupā redzēja saturu no līdzīgi domājošiem avotiem savā Feed, tomēr viņu iesaistīšanās līmenis bija augstāks nekā kontroles grupā. rāda, ka pakārtota ekspozīcija, pasīva un aktīva iesaistīšanās ar saturu no līdzīgi domājošiem avotiem palielinājās par 0,04 s.d. (95% uzticības intervāls: 0,02 s.d.) un 0,13 s.d. (95% uzticības intervāls: 0,08 s.d.) attiecīgi Turklāt, lai gan ārstētie dalībnieki kopumā redzēja vairāk satura no šķērsgriezuma avotiem, viņiem bija mazāka iespēja iesaistīties ar saturu, ko viņi redzēja: pasīva iesaistīšanās samazinājās par 0,06 s.d. (95% uzticības intervāls: −0.07, −0.04) un aktīva iesaistīšanās samazinājās par 0,02 s.d. (95% uzticības intervāls: −08,02). 3c Ārstēšanas ietekme uz attieksmi Finally, we examine the causal effects of reducing exposure to like-minded sources on Facebook on a range of attitudinal outcomes measured in post-election surveys (Fig. Kā iepriekš reģistrēts, mēs izmantojam aptaujas svaru, lai novērtētu PATE un pielāgotu vērtības šiem rezultātiem, lai kontrolētu nepatiesu atklāšanas ātrumu (skatīt papildu informāciju, sadaļas un Mēs novērojam konsekventu shēmu precīzi aprēķinātiem rezultātiem, kas ir tuvu nullei (atvērtie loki attēlā. ) par iznākuma pasākumiem mēs pārbaudām: emocionālo polarizāciju; ideoloģisko ekstrēmismu; ideoloģiski konsekventu jautājumu pozīcijas, grupu novērtējumus un balsošanas izvēli un kandidātu novērtējumus; un partizānu-konģeniālus uzskatus un viedokļus par vēlēšanu pārkāpumiem un rezultātiem, viedokļus par vēlēšanu sistēmu un ievērošanu vēlēšanu normām (skatīt Papildu informāciju, sadaļu). Kopumā mēs konstatējam, ka 7 no mūsu primāro rezultātu mērījumu 8 punktu aprēķiniem ir vērtības ± 0,03 s.d. vai mazāk un ir precīzi aprēķināti (eksploratīvās ekvivalences robežas: ± 0,1 s.d.; Papildu tabula Piemēram, minimālais konstatējamais efekts paraugā attiecībā uz emocionālo polarizāciju ir 0,019 s.d. Astoņais rezultāts ir mazāk precīzs nulle ideoloģiski konsekventu balsošanas izvēli un kandidātu novērtējumiem (0,056 s.d., ekvivalences robežas: 0,001, 0,111). 3D P 1.5.4 Vīrieši 4.7 3D 1.4 60 We also tested the effects of reducing exposure to content from like-minded sources on a variety of attitudinal measures for which we had weaker expectations. Using an exploratory equivalence bounds test, we can again confidently rule out effects of ±0.18 s.d. for these preregistered research questions across 18 outcomes, which are reported in Extended Data Fig. and Supplementary Table Izpētes ekvivalences robežu analīze arī izslēdz izmaiņas pašreportētā mediju patēriņā ārpus Facebook, ko mēs kategorizējām kā līdzīgi domājošus ± 0,07 s.d. (Papildu tabulas) un ). 5 47 59 67 Visbeidzot, mēs pārbaudām heterogēno ārstēšanas ietekmi uz attieksmēm, kas aprakstītas Fig. un pētniecības jautājumus vairākās iepriekš reģistrētās īpašībās: respondentu politiskā ideoloģija (virziens vai ekstremitāte), politiskā izsmalcinātība, digitālā rakstpratība, priekšapstrādes pakļaušana saturam, kas ir politisks, un pirmsapstrādes pakāpes līdzīgi domājoša pakļaušana gan kā daļa no respondentu informācijas uztura, gan kā kopējais ekspozīciju skaits (skatīt Papildu informāciju, sadaļu). Neviena no 272 iepriekš reģistrētajām apakšgrupas ārstēšanas efekta aplēsēm par mūsu primārajiem rezultātiem nav statistiski nozīmīga pēc korekcijas, lai kontrolētu nepatiesu atklāšanas ātrumu. ). 3d 3.9 3.9 5 Diskusija Daudzi novērotāji piekrīt viedoklim, ka amerikāņi dzīvo tiešsaistes ekrānos, kas polarizē viedokļus par politiku un padziļina politiskās atšķirības. , Daži arī apgalvo, ka sociālo mediju platformas var un vajadzētu risināt šo problēmu, samazinot pakļaušanos politiski līdzīgi domājošam saturam. Tomēr gan šīs bažas, gan ierosinātais līdzeklis ir balstīti uz lielā mērā nepārbaudītiem empīriskiem pieņēmumiem. 6 7 38 Here we provide systematic descriptive evidence of the extent to which social media users disproportionately consume content from politically congenial sources. We find that only a small proportion of the content that Facebook users see explicitly concerns politics or news and relatively few users have extremely high levels of exposure to like-minded sources. However, a majority of the content that active adult Facebook users in the US see on the platform comes from politically like-minded friends or from Pages or groups with like-minded audiences (mirroring patterns of homophily in real-world networks , Šim saturam ir potenciāls stiprināt partizānu identitāti pat tad, ja tas nav skaidri politisks. . 15 39 14 Mūsu lauka eksperiments arī parāda, ka izmaiņas sociālo mediju algoritmos var būt izteikta ietekme uz saturu, ko lietotāji redz. Intervence ievērojami samazināja pakļaušanu saturam no līdzīgi domājošiem avotiem, kas arī bija efekts samazināt pakļaušanu saturam, kas klasificēts kā necilvēcīgs un saturu no avotiem, kas atkārtoti publicē dezinformāciju. Tomēr pārbaudītās izmaiņas sociālo mediju algoritmu nevar pilnībā apkarot lietotāju vēlmi meklēt un iesaistīties ar līdzīgi domājošu informāciju. Visbeidzot, mēs atklājām, ka līdzīgi domājošu avotu satura iedarbības samazināšanai Facebook nebija izmērāmas ietekmes uz virkni politisko attieksmju, tostarp emocionālo polarizāciju, ideoloģisko ekstrēmismu un viedokļiem par jautājumiem; mūsu izpētes līdzvērtības robežu analīzes ļauj mums pārliecinoši izslēgt ± 0,12 s.d. There are several potential explanations for this pattern of null results. First, congenial political information and partisan news—the types of content that are thought to drive polarization—account for a fraction of what people see on Facebook. Similarly, social media consumption represents a small fraction of most people’s information diets , which include information from many sources (for example, friends, television and so on). Thus, even large shifts in exposure on Facebook may be small as a share of all the information people consume. Second, persuasion is simply difficult—the effects of information on beliefs and opinion are often small and temporary and may be especially difficult to change during a contentious presidential election , , , , Visbeidzot, ētisku iemeslu dēļ mēs centāmies samazināt, nevis palielināt līdzīgi domājošu informāciju. Lai gan rezultāti liecina, ka līdzīgi domājošu avotu informācijas samazināšanai ir minimāla ietekme uz attieksmi, šādas iedarbības ietekme var nebūt simetriska. 37 33 40 41 42 43 Pirmkārt, mēs nevaram izslēgt daudzus veidus, kā sociālo mediju izmantošana var ietekmēt dalībnieku uzskatus un attieksmi pirms eksperimenta. jo īpaši, mūsu dizains nevar uztvert iepriekšējās Facebook lietošanas vai kumulatīvo efektu ietekmi gadu gaitā; ir nepieciešami eksperimenti, kas veikti ilgākus laikposmus un / vai starp jauniem lietotājiem (mēs atzīmējam, tomēr, ka nav pierādījumu par neviendabīgu ietekmi pēc vecuma vai gadiem kopš pievienošanās Facebook). , parauga iezīmes un uzvedība dažos aspektos atšķiras no Facebook lietotāju populācijas. Nākotnējiem pētījumiem būtu jāpārbauda paraugi, kas tuvāk atspoguļo Facebook lietotājus un/vai apakšgrupas, kuras var īpaši ietekmēt līdzīgi domājošs saturs. Treškārt, tikai minoritāte Facebook lietotāju ieņem echo kameras, bet platformas klāsts nozīmē, ka attiecīgā grupa ir liela absolūtā izteiksmē. Nākotnējiem pētījumiem būtu jācenšas labāk izprast, kāpēc daži cilvēki ir pakļauti lieliem līdzīgi domājošas informācijas daudzumiem un šīs ekspozīcijas sekām. Ceturtkārt, mūsu pētījums pārbauda echo kameru izplatību, izmantojot lietotāju, lapu un grupu, kas kopīgo saturu sociāla 44 Galu galā šie konstatējumi apšauba populārus stāstus, kas vaino sociālo mediju ekrānus par mūsdienu amerikāņu demokrātijas problēmām.Algorītiskās izmaiņas, kas samazina pakļaušanos līdzīgi domājošiem avotiem, nešķiet, ka piedāvā vienkāršu risinājumu šīm problēmām.Informācija, ko mēs redzam sociālajos medijos, var būt vairāk mūsu identitātes atspoguļojums nekā to viedokļu avots, kurus mēs izsakām. Metodes Dalībnieki Mūsu lauka eksperimenta dalībnieki ir 73,3% balti, 57,3% sievietes, salīdzinoši augsti izglītoti (50,7% ir koledžas grāds), un 54,1% sevi identificē kā demokrāti vai slinks demokrāti. un – Tādēļ mūsu ārstēšanas ietekmes novērtējumi attiecībā uz attieksmi attiecas uz aptaujas svariem, kas izveidoti, lai atspoguļotu pieaugušo ikmēneša aktīvo Facebook lietotāju populāciju, kuri bija tiesīgi pieņemt darbā (skatīt sadaļu Papildu informācija). ). The demographic characteristics of the weighted sample are similar to those of self-reported Facebook users in an AmeriSpeak probability sample (Extended Data Table ). 2 4 10 4.7 5 Experimental design Respondenti tika piešķirti ārstēšanai vai kontrolei ar vienādu varbūtību, izmantojot bloku randomizāciju (skatīt sadaļu Papildu informācija). detalizētāk; dalībnieki bija akli attiecībai). Kontroles stāvoklī esošo dalībnieku plūsma netika sistemātiski mainīta. Sakarā ar grūtībām izmērīt daudzu dažādu veidu satura politisko slīpumu vai slīpumu mērogā, mēs tā vietā mainījām satura ekspozīciju, pamatojoties uz informācijas avota aplēsto politisko slīpumu. for details). Building on prior research , , , , Mēs klasificējam visus lietotājus kā liberālus vai konservatīvus, izmantojot bināro slieksni, lai maksimāli palielinātu statistisko spēku, bet rezultāti ir konsekventi, ja izpētes analīzē izslēdzam respondentus ar vērtējumiem no 0,4 līdz 0,6 (skatīt papildu informāciju, sadaļas). un Tātad ) 4.5 1.3 16 17 23 45 46 3.10 3.11 Piemēram, mūsu jaudas aprēķini parādīja, ka galīgais parauga izmērs 24,480 radītu minimālo atklājamo efektu 1,6 procentu punkti par balsošanas izvēli starp iespējamajiem vēlētājiem (skatīt papildu informāciju, sadaļu ). 4.5 Randomizācija bija veiksmīga: ārstēšanas un kontroles grupas demogrāfiskās īpašības neatšķiras ar ātrumu, kas pārsniedz to, ko varētu sagaidīt no nejaušības (skatīt Papildu tabulu). Kopumā 82,6% eksperimentālo dalībnieku pabeidza vismaz vienu pēcvēlēšanu aptauju (23,377 derīgas pabeigšanas no 28 296 atbilstīgajiem dalībniekiem; skatīt Papildu informāciju, sadaļu ). The final sample consists of respondents who completed at least one post-election survey and did not delete their account or withdraw from the study before data were de-identified. Those who left the study prior to completing a post-election survey do not significantly differ from our final sample (see Supplementary Information, sections un Tātad ) 5 2.1.3 Tātad 2.1 1.2 Analyses All analyses in the main text and in the Supplementary Information follow the preregistration filed at the Open Science Foundation ( · Skatīt papildu informāciju, sadaļu izņemot novirzes, kas norādītas Papildu informācijā, sadaļā Ārstēšanas efekta aplēses izmanto OLS ar izturīgām standarta kļūdām un kontroli par kovariātiem, kas atlasīti, izmantojot vismazāko absolūtā sašaurinājuma un atlases operatoru. (skatīt papildu informāciju, sadaļu Kā iepriekš reģistrēts, mūsu testi par ārstēšanas ietekmi uz attieksmi arī piemēro aptaujas svaru, lai novērtētu PATE (skatīt papildu informāciju, sadaļu ). Sample average treatment effects, which are very similar, are provided in Supplementary Information, sections – . https://osf.io/3sjy2 4.10 4.11 47 1.5.1 Vīrietis 4.7 3.2 3.5 Ethics Mēs esam ievērojuši visus attiecīgos ētiskos noteikumus. Vispārējo projektu pārskatīja un apstiprināja Nacionālais viedokļu pētniecības centrs (NORC) Institutional Review Board (IRB). Akadēmiskie pētnieki sadarbojās ar attiecīgajiem universitātes IRB, lai nodrošinātu atbilstību cilvēka subjekta pētniecības noteikumiem, analizējot NORC un Meta apkopotos datus un rakstot rakstus, pamatojoties uz šiem konstatējumiem. Pētniecības komanda arī saņēma ētiskas vadlīnijas no Ethical Resolve, lai informētu pētījuma projektus. un . 1.2 4.9 Visiem eksperimenta dalībniekiem pirms piedalīšanās bija sniegta informēta piekrišana (skatīt sadaļu Papildu informācija). Dalībniekiem tika dota iespēja izstāties no pētījuma eksperimenta laikā, kā arī jebkurā laikā atsaukt savus datus līdz brīdim, kad viņu aptaujas atbildes tika atvienotas no jebkādas identificējošas informācijas 2023. gada februārī.Mēs arī īstenojām apturēšanas noteikumu, kas tika iedvesmots no klīniskajiem pētījumiem, kurā teikts, ka mēs pārtrauksim iejaukšanos pirms vēlēšanām, ja mēs atklāsim, ka tas rada izmaiņas konkrētos mainīgajos indivīda labklājības rādītājos, kas bija daudz lielāki nekā gaidīts. . 4.6 1.2 Neviens no akadēmiskajiem pētniekiem nesaņēma finansiālu kompensāciju no Meta par savu dalību projektā. Galvenie autori saglabāja galīgo rīcības brīvību attiecībā uz visu, kas tika ziņots šajā dokumentā.Meta publiski piekrita, ka, pamatojoties uz viņu konstatējumiem, publikācijām nebūs iepriekšējas publicēšanas apstiprinājuma. Vairāk informācijas par Meta-akademisko sadarbību. https://osf.io/3sjy2 4.8 Ziņošanas kopsavilkums Sīkāka informācija par pētniecības projektu pieejama Saistīts ar šo rakstu. Dabas portfeļa pārskatu kopsavilkums Datu pieejamība De-identificēti dati no šī projekta (Meta Platforms, Inc. Facebook Intervention Experiment Participants. Inter-university Consortium for Political and Social Research [izplatītājs], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Ekspozīcija un iesaistīšanās Facebook Posts. Inter-universitāšu konsorcijs politisko un sociālo pētījumu [izplatītājs], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Lietotāju ideoloģiskā saskaņošana Facebook tīklos. starpuniversitāšu politisko un sociālo pētījumu konsorcijs [izplatītājs], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Facebook lietotāju atribūti. Starpuniversitāšu politisko un sociālo pētījumu konsorcijs [izplatītājs], 2023-07-27. ; Stroud, Natalie J., Tucker, Joshua A., NORC Čikāgas Universitātē un Meta Platforms, Inc. US 2020 FIES NORC datu faili. ) ir pieejami ar kontrolētu piekļuvi no Sociālo plašsaziņas līdzekļu arhīva (SOMAR) Mičiganas Universitātes Starpuniversitāšu politisko un sociālo pētījumu konsorcijā (ICPSR). Dati var būt pieejami, izmantojot ICPSR virtuālo datu enklavu universitātes IRB apstiprinātiem pētījumiem par vēlēšanām vai lai apstiprinātu šī pētījuma konstatējumus. ICPSR pieņems un pārbaudīs visus pieteikumus par datu piekļuvi. Datu piekļuvi kontrolē, lai aizsargātu pētījuma dalībnieku privātumu un būtu saskaņā ar pētījuma dalībnieku parakstīto piekrišanas veidlapu, kur viņiem tika teikts, ka viņu dati tiks izmantoti “nākotnes pētījumiem par vēlēšanām, lai apstiprinātu šī pētījuma konstatējumus vai, ja to prasa likums par IRB ); pieprasījumus var adresēt SOMAR personālam pa somar-help@umich.edu. ICPSR personāls atbildēs uz pieprasījumiem pēc datiem 2–4 nedēļu laikā pēc iesniegšanas. ar šo dokumentu tiek nodrošināta. https://doi.org/10.3886/9wct-2d24 https://doi.org/10.3886/9sqy-ny89 https://doi.org/10.3886/nvh0-jh41 https://doi.org/10.3886/vecn-ze56 https://doi.org/10.3886/0d26-d856 https://socialmediaarchive.org/ Datu avots Koda pieejamība Analīzes kods no šī pētījuma (Meta Platforms, Inc. Replication Code for U.S. 2020 Facebook and Instagram Election Study. Inter-university Consortium for Political and Social Research [izplatītājs], 2023-07-27. Iekšlietu ministrija, Iekšlietu ministrija, Iekšlietu ministrija ( ) un padarīja pieejamu ICPSR virtuālo datu enklavu universitātes IRB apstiprinātiem pētījumiem par vēlēšanām vai lai apstiprinātu šī pētījuma konstatējumus, pamatojoties uz iepriekš minēto datu pieejamības paziņojumu.Dati šajā pētījumā tika analizēti, izmantojot R (versija 4.1.1), kas tika veikta, izmantojot R piezīmju grāmatiņas JupyterLab (3.2.3). https://doi.org/10.3886/spb3-g558 https://socialmediaarchive.org Mainīt vēsturi 01 November 2023 A Correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06795-x References Lazer, D. M. J. et al. Computational social science: Obstacles and opportunities. , 1060–1062 (2020). Science 369 de Vreese, C. & Tromble, R. The data abyss: How lack of data access leaves research and society in the dark. , 356–360 (2023). Political Commun. 40 Newport, F. & Dugan, A. Partisan differences growing on a number of issues. (2017). Gallup https://news.gallup.com/opinion/polling-matters/215210/partisan-differences-growing-number-issues.aspx Iyengar, S., Lelkes, Y., Levendusky, M., Malhotra, N. & Westwood, S. J. The origins and consequences of affective polarization in the United States. , 129–146 (2019). Annu. Rev. Political Sci. 22 Finkel, E. J. et al. Political sectarianism in America. , 533–536 (2020). Science 370 Sunstein, C. R. (Princeton Univ. Press, 2009). Republic.com 2.0 Pariser, E. (Penguin, 2011). The Filter Bubble: What The Internet is Hiding from You Hosanagar, K. Blame the echo chamber on Facebook. but blame yourself, too. (25 November 2016). Wired https://www.wired.com/2016/11/facebook-echo-chamber/ Knight, M. Explainer: How Facebook has become the world’s largest echo chamber. (5 February 2018). The Conversation https://theconversation.com/explainer-how-facebook-has-become-the-worlds-largest-echo-chamber-91024 Johnson, S. L., Kitchens, B. & Gray, P. Facebook serves as an echo chamber, especially for conservatives. Blame its algorithm. (26 October 2020). Washington Post https://www.washingtonpost.com/opinions/2020/10/26/facebook-algorithm-conservative-liberal-extremes/ Helberger, N. Exposure diversity as a policy goal. , 65–92 (2012). J. Media Law 4 Stroud, N. J. Polarization and partisan selective exposure. , 556–576 (2010). J. Commun. 60 Mutz, D. C. Cross-cutting social networks: Testing democratic theory in practice. , 111–126 (2002). Am Political Sci. Rev. 96 Settle, J. E. (Cambridge Univ. Press, 2018). Frenemies: How Social Media Polarizes America Gentzkow, M. & Shapiro, J. M. Ideological segregation online and offline. , 1799–1839 (2011). Q. J. Econ. 126 Flaxman, S., Goel, S. & Rao, J. M. Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. , 298–320 (2016). Public Opin. Q. 80 Guess, A. M. (Almost) everything in moderation: New evidence on Americans’ online media diets. , 1007–1022 (2021). Political Sci. 65 Wojcieszak, M. et al. No polarization from partisan news. (2021). Int. J. Press/Politics https://doi.org/10.1177/1940161221104 Barberá, P., Jost, J. T., Nagler, J., Tucker, J. A. & Bonneau, R. Tweeting from left to right: Is online political communication more than an echo chamber? , 1531–1542 (2015). Psychol. Sci. 26 Eady, G., Nagler, J., Guess, A., Zilinsky, J. & Tucker, J. A. How many people live in political bubbles on social media? Evidence from linked survey and Twitter data. , 2158244019832705 (2019). SAGE Open 9 Auxier, B. & Anderson, M. . (Pew Research Center, 2021). Social Media Use in 2021 https://www.pewresearch.org/internet/2021/04/07/social-media-use-in-2021/ Wojcieszak, M., Casas, A., Yu, X., Nagler, J. & Tucker, J. A. Most users do not follow political elites on Twitter; those who do show overwhelming preferences for ideological congruity. , eabn9418 (2022). Sci. Adv. 8 Bakshy, E., Messing, S. & Adamic, L. A. Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. , 1130–1132 (2015). Science 348 Prior, M. The immensely inflated news audience: Assessing bias in self-reported news exposure. , 130–143 (2009). Public Opin. Q. 73 Konitzer, T. et al. Comparing estimates of news consumption from survey and passively collected behavioral data. , 347–370 (2021). Public Opin. Q. 85 Garrett, R. K. et al. Implications of pro- and counterattitudinal information exposure for affective polarization: Partisan media exposure and affective polarization. , 309–332 (2014). Hum. Commun. Res. 40 Lu, Y. & Lee, JaeKook Partisan information sources and affective polarization: panel analysis of the mediating role of anger and fear. , 767–783 (2019). Journal. Mass Commun. Q 96 Arceneaux, K. & Johnson, M. (Univ. Chicago Press, 2013). Changing Minds or Changing Channels?: Partisan News in an Age of Choice Levendusky, M. (Univ. of Chicago Press, 2013). How Partisan Media Polarize America Levendusky, M. S. Why do partisan media polarize viewers? , 611–623 (2013). Am. J. Political Sci. 57 Levendusky, M. Partisan media exposure and attitudes toward the opposition. , 565–581 (2013). Political Commun. 30 Hasell, A. & Weeks, B. E. Partisan provocation: The role of partisan news use and emotional responses in political information sharing in social media. , 641–661 (2016). Hum. Commun. Res. 42 Guess, A. M., Barberá, P., Munzert, S. & Yang, J. H. The consequences of online partisan media. , e2013464118 (2021). Proc. Natl Acad. Sci. USA 118 Hobbs, W. R. & Roberts, M. E. How sudden censorship can increase access to information. , 621–636 (2018). Am. Pol. Sci. Rev. 112 DellaPosta, D., Shi, Y. & Macy, M. Why do liberals drink lattes? , 1473–1511 (2015). Am. J. Sociol. 120 Wells, C. & Thorson, K. Combining big data and survey techniques to model effects of political content flows in Facebook. , 33–52 (2017). Soc. Sci. Comput. Rev. 35 Allen, J., Howland, B., Mobius, M., Rothschild, D. & Watts, D. J. Evaluating the fake news problem at the scale of the information ecosystem. , eaay3539 (2020). Sci. Adv. 6 Farr, C. Jack Dorsey: “Twitter does contribute to filter bubbles” and “we need to fix it”. (15 October 2018). CNBC https://www.cnbc.com/2018/10/15/twitter-ceo-jack-dorsey-twitter-does-contribute-to-filter-bubbles.html McPherson, M., Smith-Lovin, L. & Cook, J. M. Birds of a feather: Homophily in social networks. , 415–444 (2001). Annu. Rev. Sociol. 27 Gerber, A. S., Gimpel, J. G., Green, D. P. & Shaw, D. R. How large and long-lasting are the persuasive effects of televised campaign ads? Results from a randomized field experiment. , 135–150 (2011). Am. Political Sci. Rev. 105 Hill, S. J., Lo, J., Vavreck, L. & Zaller, J. How quickly we forget: The duration of persuasion effects from mass communication. , 521–547 (2013). Political Commun. 30 Coppock, A., Hill, S. J. & Vavreck, L. The small effects of political advertising are small regardless of context, message, sender, or receiver: Evidence from 59 real-time randomized experiments. , eabc4046 (2020). Sci. Adv. 6 Carey, J. M. et al. The ephemeral effects of fact-checks on COVID-19 misperceptions in the United States, Great Britain and Canada. , 236–243 (2022). Nat. Hum. Behav. 6 Coppock, A. (Univ. Chicago Press, 2022). Persuasion in Parallel: How Information Changes Minds about Politics Golbeck, J. & Hansen, D. A method for computing political preference among Twitter followers. , 177–184 (2014). Social Netw. 36 Eady, G., Bonneau, R., Tucker, J. A. & Nagler, J. News sharing on social media: Mapping the ideology of news media content, citizens, and politicians. Preprint at (2020). https://doi.org/10.31219/osf.io/ch8gj Bloniarz, A., Liu, H., Zhang, Cun-Hui, Sekhon, J. S. & Yu, B. Lasso adjustments of treatment effect estimates in randomized experiments. , 7383–7390 (2016). Proc. Natl Acad. Sci. USA 113 Atzinības Mēs esam pateicīgi par atbalstu par dažādiem projekta vadības aspektiem no C. Nayak, S. Chen, J. P. Dai, T. Lohman, Chicago, R. Moodithaya, R. Moodithing, S. Tan un T. Wynter; zinātnes un pētniecības dati no H. Confor-Sporing, S. Tan un T. Wynter; pētījumu saturs no Mavericks, Mavericks, S. Mavericks, S. Mavericks un S. Mavericks ar aptaujas projektu ar A. A. A. Lillakuru un Xie; zinātne un pētījumi no H. Confor-Sporing, S. Tan un T. Wynter; dizains no akadēmiskajiem Mavericks, Mavericks, Mavericks, Mavericks un Mavericks ar S. Šis dokuments ir pieejams dabā saskaņā ar CC by 4.0 Deed (attribution 4.0 International) licenci. Šis dokuments ir pieejams dabā saskaņā ar CC by 4.0 Deed (attribution 4.0 International) licenci.