Facebook Echo Odaları Gerçektir Ama Polarizasyona Uymuyor

Yazarlar : Brendan Nyhan Hakkında Jaime Çıktı Emily Thorson Hakkında Magdalena Wojcieszak Pablo Barberá Hakkında Annie Y. Chen Hunt Allcott Taylor Brown Adriana Crespo-Tenorio Drew Dimmery Deen Freelon 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 Yazarlar : Brendan Nyhan Hakkında Jaime Çıktı Emily Thorson Hakkında Magdalena Wojcieszak Hakkında Pablo Barberá Hakkında Annie Y. Chen hakkında Avcılar Allcott Taylor Brown Hakkında Adriana Crespo-Tenorio Hakkında Drew Dimmery Hakkında Freelancer Hakkında Matthew Gentzkow Hakkında Sandra González-Bailón Hakkında Andrew M. Tahmin Edward Kennedy Hakkında Küçük Kim David Lazer hakkında Neil Malhotra Hakkında Devra Moehler Hakkında Jennifer Pan Hakkında Robert Thomas Hakkında Rebekah Trombol Carlos Velasco Rivera Hakkında Arjun Wilkins Hakkında Beyoğlu Xiong Chad Kiewiet de Jonge Hakkında Annie Franco Hakkında Mason Kış Natalie Jomini Stroud Hakkında Joshua A. Tucker Hakkında abstraklık Birçok eleştirmen, sosyal medyadaki “echo odalarının” yaygınlığı ve artan siyasi polarizasyonda olası rolü konusunda endişe duyuyor.Ama mevcut veri eksikliği ve büyük ölçekli alan deneyleri yürütmenin zorlukları, sorunun kapsamını değerlendirmek zorlaştırdı. , Burada, ABD’deki aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının tüm nüfusunun 2020’den gelen verilerini sunuyoruz ve bu verilerin çoğunun platformda gördüğümüz içeriklerin çoğunluğunu oluşturduğunu gösteriyor, ancak siyasi bilgi ve haberler bu duyuruların sadece küçük bir kısmını oluşturuyor. Echo odalarının etkileri ile ilgili endişelerine olası bir yanıt değerlendirmek için, Facebook’ta 23,377 kullanıcı arasında, 2020 ABD başkanlık seçimleri sırasında benzer kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı yaklaşık üçte bir oranında azaltdığımız bir çok dalga alan deneyi gerçekleştirdik. Bu müdahalenin, çerçeveli kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmalarını arttırdığını ve sosyal medyada benzer kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmalarını azaltdığını bulduk. 1 2 ana Artan partizan polarizasyon ve düşmanlık çoğunlukla sosyal medyada çevrimiçi echo odalarında suçlanıyor , , , , , 2016 ABD başkanlık seçiminden bu yana büyüyen bir endişe , , Facebook gibi platformlar, insanlara benzer düşünen kaynaklardan gelen tutarlı içerikleri tekrar tekrar göstererek ve moderatörlük ve hoşgörü teşvik edebilecek karşı argümanlara maruz kalmayı kısıtlayarak ekstremiteyi güçlendiriyor. , , Benzer şekilde, sosyal medyada kimlik güçlendiren iletişim, dış gruplara karşı olumsuz tutumları güçlendirebilir ve iç gruplara bağlılıkları güçlendirebilir. . 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 İnsanların sosyal medyada benzer içeriğe maruz kalma sıklığını değerlendirmek için, ABD'deki tüm aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının verilerini kullanarak, platformda gördükleri şeylerin ne kadarını, siyasi eğilimlerini paylaşmak üzere kategorize ettiğimiz kaynaklardan geldiğini analiz ederiz (bunları benzer düşünen kaynaklardan gelen içerik olarak adlandırırız; Metodlar, " Deneysel Tasarım"). Bir alt grup onaylı katılımcılarla, daha sonra Facebook'ta benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriğe maruz kalmayı azaltan büyük ölçekli bir alan deneyi yürüterek echo odalarının etkileri ile ilgili endişelere olası bir yanıt değerlendiririz. İlk olarak, araştırmacılar için büyük ölçüde erişilemez Facebook gibi platformlarda içerik maruz kalma sistematik ölçümlerimiz yok. Web trafiği verileri, nispeten az Amerikalının ağır bir şekilde yanlış bilgi diyetlerine sahip olduğunu göstermektedir. , , , Sosyal medyada gördükleri hakkında daha önceki gözlemsel araştırmalar, platformlarda bilgi maruz kalma konusundaki dikkatleri sadece halkın yüzde 23'ü tarafından kullanılan Twitter'a odaklamaktadır. , , , , ya da Facebook'ta 2014-2015 yıllarında kendilerini muhafazakar veya liberal olarak tanımlayan aktif yetişkin kullanıcıların küçük azınlığının haber diyeti. Davranışsal maruz kalma ölçümlerine erişim olmadan, çalışmalar bunun yerine ölçüm hatalarına eğilimli anket öz raporlarına dayanmalıdır. , . 2 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 İkinci olarak, anketler polarize tutumları tutmak ve belki de aynı fikirde haberlerin tüketimi arasında ilişkiler bulsa da. , , az sayıda çalışma, benzer düşünce içeriği tüketmenin kalıcı polarizasyona yol açtığına dair nedensel kanıt sağlar.Bu gözlemlenen ilişkiler, aşırı siyasi görüşe sahip insanların benzer düşünce içeriği tüketme olasılığının daha yüksek olduğu göz önüne alındığında yanlış olabilir. , Buna ek olarak, benzer düşünen bilgiler polarize edebilir , , , potansiyel echo odası efektleri teorilerinin çoğu deneysel testleri kısa ve simüle içerik kullanılarak, bu bulguların gerçek dünya ortamlarına yaygın olup olmadığını bilmek zordur. , Ne kadar çabuk yıkılabilir , ve haberleri ve siyasi içeriği önleyen insanlar arasında konsantre olup olmadığını . 26 27 28 29 30 31 32 18 33 18 33 28 Son olarak, benzer düşünen içeriğe maruz kalmanın azaltılması, farklı siyasi eğilimleri olan kaynaklardan gelen içeriğe maruz kalmanın karşılık gelen bir artışına yol açmayabilir (bunları çerçeve olarak adlandırırız) ve istenmeyen sonuçlara da yol açabilir. sosyal medya akışları genellikle kullanıcıların zaten takip ettiği hesaplardan gelen içeriğe sınırlıdır, bunların birçoğu çerçeve ve birçoğu siyasi olmayan hesaplardır. Sonuç olarak, benzer düşünen kaynaklara maruz kalmayı azaltmak, siyasal olarak tarafsız kaynaklardan gelen içeriklerin yaygınlığını arttırabilir.Öte yandan, benzer düşünen kaynaklardan gelen içerik sistematik olarak farklıysa (örneğin tonunda veya konudaki gibi), bu tür içeriklere maruz kalmayı azaltmak, sosyal medya akışlarının bileşimine de diğer etkilere sahip olabilir. benzer düşünen içeriklere maruz kalmayı azaltmak, insanları çevrimiçi başka yerlerde bu tür bilgileri aramaya yönlendirebilir (yani Facebook'ta değil). ) için 22 34 Bu çalışmada, ABD'deki aktif yetişkin Facebook kullanıcıları arasında politik olarak benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın yaygınlığını ölçüyoruz. daha sonra, Facebook kullanıcıları arasında politik olarak benzer düşünen arkadaşlardan, sayfalar ve gruplardan içeriklere maruz kalmanın etkilerini tahmin eden bir deneyin sonuçlarını rapor ediyoruz ( Facebook’un platformdaki davranış verilerini, 2020 ABD başkanlık seçimleri öncesi ve sonrasında toplanan tutum ölçümleri ile birleştirerek, benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın insanların platformda gördükleri ve etkileşimde bulunduğu bilgileri nasıl değiştiğini ve bu kaynaklara maruz kalmanın kullanıcıların inanç ve tutumları üzerindeki etkilerini zamanla test edebiliriz. n Bu proje, ABD 2020 Facebook ve Instagram Seçim Çalışması'nın bir parçasıdır. Meta araştırmacıları ve akademisyenler araştırma ekibinin bir parçası olmasına rağmen, önde gelen akademik yazarların analiz planı hakkında son sözü vardı, analiz planını uygulayan kod üzerinde Meta araştırmacılarıyla işbirliği yaptı ve veri analiz kararları ve el yazısı üzerinde kontrol hakları vardı. işbirliğinin koşulları altında, Meta herhangi bir sonuç yayınlanmasını engelleyemezdi. Akademisyenler mali olarak tazminat ödenmedi ve analiz planı veri kullanılabilirliğinden önce önceden kaydedildi ( ); Daha fazla ayrıntı Ek Bilgi bölümünde verilmiştir, . https://osf.io/3sjy2 4.8 Birincisi, aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının ABD'de gördüğü içeriklerin çoğunluğu aynı fikirde olan arkadaşlardan, Sayfalar ve gruplardan gelir, ancak bu içeriklerin sadece küçük bir kısmı haber olarak kategorize edilir veya açıkça siyasetle ilgilidir. İkincisi, aynı fikirde olan kaynaklardan içeriklere maruz kalmayı azaltan deney müdahalesinin yaklaşık üçte bir oranında bu içerikle toplam katılımı azaltdığını ve sivil olmayan içeriklere maruz kalmayı ve yanlış bilgileri tekrar tekrar yayınlayan kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı azaltdığını bulduk. Bununla birlikte, müdahale, çapraz kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı yalnızca mütevazı bir şekilde arttırıyor. Bunun yerine, aynı fikirde olmayan veya çapraz kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın daha büyük bir artışını gözlemliyoruz. Ayrıca Ayrıca, aynı fikirde kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın haftalık bir süre boyunca yaklaşık üçte bir oranında azaltılmasına rağmen, ideolojik aşırılık ve tutarlılık, partiler arası tutum ve değerlendirmeler ve duygusal polarizasyon gibi 8 önceden kayıtlı tutum önleminde ölçülebilir bir etki bulamıyoruz. bu sonuçların her birinde ±0,12 s.d. veya daha fazla etkiyi kesinlikle dışlayabiliriz. Aynı fikirde kaynaklara maruz kalmak Platforma maruz kalma ve davranış analizimizde, ABD’de yetişkin Facebook kullanıcılarının nüfusunu (18 yaş ve üzeri) göz önünde bulunduruyoruz. Öncelikle platformu ayda en az bir kez kullanan kişilere odaklanıyoruz, aylık aktif kullanıcılar olarak adlandırıyoruz. Toplam kullanım seviyeleri, 17 Ağustos 2020 tarihinden önceki 30 gün içinde en az bir kez Facebook’a erişen ABD yetişkinlerinin alt yüzdesi için ölçülür (Additional Information, section). 2020 yılının üçüncü ve dördüncü çeyreğinde, bu aralığı kapsayan ve aşağıda açıklanan deney için çalışma süresi boyunca, ABD'de her ay 231 milyon kullanıcı Facebook'a erişmişti. 4.9 Dördüncü ABD’de yetişkin Facebook kullanıcılarının siyasi eğilimlerini tahmin etmek için Facebook’un iç sınıflayıcısını kullandık (Ayrıca Ek Bilgiler bölümüne bakınız). Validasyon ve Bölüm için Ayrıntılı bilgi için: Extended Data Fig. Öngörülen ideolojinin dağılımını kendi kendine rapor edilen ideolojiye, parti tanımlamaya ve eski başkan Donald Trump'ın onayına göre gösterir). Klasör, 0 (sağ taraflı) ile 1 (sağ taraflı) arasında kullanıcı düzeyinde tahminler üretir. Öngörülen değerleri 0.5'den büyük olan kullanıcılar muhafazakar olarak sınıflandırılmış ve başka türlü liberal olarak sınıflandırılmıştır, bu da ABD'de aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının toplam nüfusunu analiz etmenize olanak tanır. Bir sayfanın puanı, Sayfayı takip eden ve/veya içeriğini paylaşan kullanıcıların ortalama puanıdır; bir grubun puanı, içeriğini paylaşan grup üyelerinin ve/veya kullanıcıların ortalama puanıdır. Arkadaşları, Sayfaları veya grupları, tahminleri 0.4 2.1 1.3 1 Öncelikle, ABD Facebook kullanıcılarının 26 Haziran-23 Eylül 2020 tarihleri arasında politik olarak benzer düşünen kullanıcıların, Sayfaların ve grupların içeriğine maruz kaldıkları ölçüde değerlendiriyoruz (bkz. 17 Ağustos 2020 tarihinden önceki 30 gün içinde en az bir kez Facebook’a giriş yapan ABD’li yetişkinler arasında bu miktarların tahminlerini sunuyoruz. Ek Bilgiler Ortalama Facebook kullanıcısının içeriğinin çoğunluğunu benzer düşünce kaynaklarından aldığını bulduk - 50.4% vs. 14.7% çapraz kaynaklardan (küçük kısmı arkadaşlar, sayfalar ve gruplar olarak sınıflandırmadığımız benzer düşünce veya çapraz düşünce olarak sınıflandırıyoruz). Bölüm Bu çalışmada kullanılan sınıflandırıcılar hakkında ayrıntılı bilgi edinmek için). Ortalama kullanıcı, sivil içeriğe maruz kalmalarının% 55'ini ve haber içeriğine maruz kalmalarının% 47'ini benzer düşünen kaynaklardan aldı. Tam sayılar ve ek figürler için. Bununla birlikte, sivil ve haber içeriği, insanların Facebook'ta gördükleri içeriğin nispeten küçük bir payını oluşturur (ortalama yüzde 6.9 ve yüzde 6.7'dir; Ek Tablo ) için Ek Bilgiler 4.3 1 3 11 Bununla birlikte, maruz kalma şekilleri kullanıcılar arasında önemli ölçüde değişebilir. Facebook kullanıcıları için tüm içerikler, sivil içerikler ve haber içerikleri için aynı fikirde, çapraz veya hiçbiri olmayan kaynaklara maruz kalma dağılımını sağlar. 1 Şöyle , ABD'deki aylık aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının aynı fikirde kaynaklardan, çapraz kaynaklardan ve Facebook Feed'lerinde herhangi bir kategoriye düşmeyen kaynaklardan gelen içeriğe maruz kalma dağılımı. tahminler tüm içeriğe, sivil (yani siyasi) ve haber olarak sınıflandırılan içeriğe sunulur. Kaynak ve içerik sınıflandırmaları, Facebook iç sınıflandırıcıları kullanılarak oluşturulmuştur (Bağlantı Bilgileri, bölüm) ) için a b 1.3 İnsanların Facebook’ta gördükleri konularda benzer düşünen kaynakların yaygınlığına rağmen, aşırı echo odası görüntüleme şekilleri nadir görülür. Facebook kullanıcılarının sadece 20.6%’ı benzer düşünen kaynaklardan görüntülemelerinin %75’inden fazlasını alır. Diğer 30.6% Facebook’ta görüntülemelerinin %50–75’ini benzer düşünen kaynaklardan alır. Son olarak, 25.6% benzer düşünen kaynaklardan görüntülemelerinin %25–25’ini alır ve 23.1% benzer düşünen kaynaklardan görüntülemelerinin %0–25’ini alır. Örneğin, benzer düşünen kaynaklar, kullanıcıların yüzde 29 ve yüzde 20,6’sının bu tür içeriklere maruz kalmalarının yüzde 75’inden fazlasını sorumludur. 1 Bununla birlikte, Facebook kullanıcıları arasında aşırı kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalma oranları da nispeten nadirdir. Facebook Feed maruz kalmalarının dörtte biri veya daha fazlası aşırı kaynaklardan (31,7% ve 26,9% civic ve haber içeriği için). Bu maruz kalma şekilleri en aktif Facebook kullanıcıları için benzerdir, diğer gruplardan daha sık benzer kaynaklardan içerik tüketmesi beklenen bir grup. ABD yetişkinleri arasında, 17 Ağustos 2020'ye önceki 30 günde en az bir kez Facebook'u kullandıktan sonra, görüntülenen içeriklerin% 53'si benzer düşünen kaynaklardan,% 14'i çapraz kaynaklar için, ancak sadece% 21.1'i benzer düşünen kaynaklardan maruz kalmalarının% 75'inden fazlasını aldı. Genişletilmiş Veri Tablosu ) için 2 2 Bu sonuçlar, echo odaları ile ilgili en kötü korkularla uyumlu değildir. Platformda en aktif olanlar arasında bile, Facebook kullanıcılarının sadece azınlığı benzer kaynaklardan gelen çok yüksek düzeyde içeriklere maruz kalmaktadır. Bununla birlikte, veriler, Facebook kullanıcılarının benzer kaynaklardan gelen içerikleri görme olasılığının çok daha yüksek olduğunu göstermektedir. Aynı düşünce kaynağı maruziyetini azaltma deneyi Bu çalışmada, katılımcıların Facebook'taki davranışları ile çok dalga anketlerine verdiği yanıtları birleştirerek, katılımcıların gördükleri bilgilere, platformdaki davranışlarına ve siyasi tutumlarına yönelik tedavinin etkilerini tahmin etmemize olanak tanıyan bir tasarım gerçekleştirdik. ( ) için yöntemleri Tedavi ve kontrol gruplarının katılımcıları, 2020 başkanlık seçimleri öncesinde ve sonrasında siyasi tutumlarını ve davranışlarını değerlendiren beş anket tamamlamaya davet edildi. İki anket, ön tedavi alanı oldu: dalgalar 1 (31 Ağustos - 12 Eylül) ve dalgalar 2 (8 Eylül - 23 Eylül). Tedavi, 24 Eylül - 23 Aralık arasında sürdü. Tedavi döneminde, 3 daha anketler idare edildi: dalgalar 3 (9 Ekim - 23 Ekim), dalgalar 4 (4 Kasım - 18 Kasım) ve dalgalar 5 (9 Aralık - 23 Aralık). Tüm kovaryantlar dalgalar 1 ve 2 olarak ölçüldü ve tüm anket sonuçları seçimden sonra ölçüldü, tedavi hala devam ediyordu (yani dalgalar 4 ve / veya 5). Deney boyunca, katılımcı içeriği ve katılım hakkındaki verileri de Facebook'ta topladık. Toplam olarak, bu çalışma için örnek, Ağustos ve Eylül 2020'de Facebook akışlarının üstüne yerleştirilen anket davetleri aracılığıyla işe alınan ABD merkezli 23,377 yetişkin Facebook kullanıcısı, katılım için bilgilendirilmiş onay şartıyla ve en az bir seçim sonrası anket dalgası tamamladı. ve ) için 4.5 4.9 Tedaviye atanan katılımcılar için, katılımcının siyasi eğilimini paylaşmak üzere tahmin edilen arkadaşlar, gruplar ve sayfalar (örneğin, muhafazakar arkadaşlar ve gruplar ve muhafazakar kitlelerle ilgili sayfalar) tüm içeriği (örneğin, muhafazakar kitlelerle ilgili sayfalar) muhafazakar olarak sınıflandırılan katılımcılar için indirdiğimiz tüm içeriği indirdik. ) için 1.1 Öncelikle, müdahalenin tek amacı, benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı azaltmaktı. Katılımcıların akışlarının herhangi bir diğer yönünü doğrudan değiştirmek için tasarlanmamıştır. benzer düşünen kaynaklardan gelen içerikler mümkün olan en büyük demosyon gücü kullanılarak indirildi ve bir önceki test, bazı kullanıcılar için Feed'i neredeyse boş bırakmadan maruz kalmayı azaltdığını gösterdi. İkinci olarak, tedavimiz, sadece haber ve politik bilgi değil, aynı fikirde kaynaklardan gelen tüm içeriğe maruz kalmamızı sınırlıyor. sosyal medya platformları sosyal ve politik kimlikleri kararttığı için, açıkça siyasetle ilgili olmayan içerikler bile hala ilgili ipuçları iletebilir , Ayrıca, çünkü siyaset ve haberler insanların çevrimiçi bilgi diyetlerinin küçük bir kısmını oluşturur. , , Siyasi ve/veya haber içeriğine müdahaleyi kısıtlamak, bazı insanların Feed'lerine minimum değişiklikler getirecektir. Üçüncü olarak, önceki araştırmalarda bulundukları polarize tutumlar ve politik olarak benzer içeriklere maruz kalma ilişkileri göz önüne alındığında, etik endişeleri en aza indirmek için benzer kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı azaltmak yerine arttıran bir müdahaleyi kasıtlı olarak tasarladık. 1.1 14 35 18 36 37 İçeriğe maruz kalma tedavinin etkileri Katılımcılar arasında benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın tedavinin gözlemlenen etkileri figürde özetlenmiştir. 23 Aralık 2020 tarihleri arasında tedavi süresince, tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi süresince tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi grubunda ortalama tedavi grubunda tedavi grubunda tedavi İkili gruplarda tedavi süresi boyunca maruz kalma düzeyleri nispeten istikrarlıydı, ancak tedaviyi uygulayan üretim sunucularında teknik bir sorun nedeniyle 2 Kasım ve 3 Kasım tarihleri arasında aynı fikirde kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalan tedavi grubundaki maruz kalma düzeyleri kısa bir sürede arttı (Tesavüze Ek Bilgi, bölüm). Detaylar için ) 2 P 4.11 Şöyle 1 Temmuz - 23 Aralık 2020 tarihleri arasında deney grubuna göre aynı fikri olan kaynaklardan gelen içerik görüntüleri için katılımcıların günlük ortalama payı. kaynaklar, kullanıcılar ve arkadaşlar için bireysel düzeyde ve Sayfalar ve gruplar için seyirci düzeyinde Facebook iç sınıflayıcısının tahminlerine dayanarak aynı fikri olanlar olarak sınıflandırılır. W1 - W5 anket dalgalarını 1 ila 5 gösterir; gölgelendirme dalga süresini gösterir. Karşılıklı kaynaklardan gelen içerik görüntülerinin karşılaştırılabilir bir grafik sunar. Not: 2 ve 3 Kasım'da teknik bir sorun nedeniyle maruz kalma seviyeleri kısa sürede arttı; ayrıntılar Ek Bilgi bölümünde verilmiştir. . 3 4.11 Temel bulgularımız FIG'de görselleştirilmiştir. , tedavinin tedavi süresi boyunca farklı içerik türlerine maruz kalma etkilerini gösterir (Şekil. ), bu içeriğe katılan eylemlerin toplam sayısı (Şekil. ), içeriğe maruz kalma koşulu ile ilgisi oranı (Şekil. ) ve seçim sonrası tutumların araştırma ölçütleri (Şekil. • Genişletilmiş Veri Tablosu FIG ile ilgili tahminler verilmiştir. Ek Bilgiler, Bölüm Detaylı ölçümler yapılır) 3 3a 3b 3c 3d için 3 3 1.4 Şöyle 24 Eylül - 23 Aralık 2020 tarihleri arasında Facebook Feed'ta benzer düşünce kaynaklarına maruz kalmanın ortalama tedavi etkileri. – Örnek ortalama tedavi etkisi (SATE) Beslenme maruz kalma ve katılım. Toplam katılım ( içerik için, katılım eylemlerinin toplam sayısı). İlişki oranı (exposure on conditional engagement probability). , Davranış anketlerinin sonuçları, anket ağırlıkları kullanılarak tahmin edilen nüfus ortalama tedavi etkileri (PATEs) ile. Tüm sonuç değişkenlerinin tam açıklamasını sağlar. Aşırı derin bir başlık altında görünen bozulmamış sonuçlar bu kategorinin bir parçasıdır. , “Yönetim pozisyonları”, “grup değerlendirmeleri” ve “oyun seçimi ve aday değerlendirmeleri” “ideolojik olarak tutarlı görüşler” altında görünür, bu da daha yüksek değerlerin daha fazla ideolojik tutarlılık gösterdiğini gösterir. Araştırma sonuçları ölçümleri, 4 Kasım 2020 ve 18 Kasım 2020 ve/veya 9 Aralık 2020 ve 23 Aralık 2020 tarihleri arasında yapılan anketlerde ortalama standartlaşmış ölçeklerdir. Örnek ortalama tedavi etkisi tahminleri tutumlar genişletilmiş veri figüründe sağlanmaktadır. Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anah 0.05 (tüm testler iki taraflıdır) FDR (False Discovery Rate - Yanlış Keşif Oranı) Bölüm ) için a c b c d 1.4 d 3 4 P P P Ek Bilgiler 1.5.4 Hakkında Fig’de görüldüğü gibi. , the reduction in exposure to content from like-minded sources from 53.7% to 36.2% represents a difference of 0.77 s.d. (95% confidence interval: −0.80, −0.75). Total views per day also declined by 0.05 s.d. among treated participants (95% confidence interval: −0.08, −0.02). In substantive terms, the average control group participant had 267 total content views on a typical day, of which 143 were from like-minded sources. By comparison, 92 out of 255 total content views for an average participant in the treatment condition were from like-minded sources on a typical day (Supplementary Tables ve ) için 3a 33 40 Bununla birlikte, benzer düşünen kaynaklardan gelen bilgilere maruz kalmanın bu azalma, kontrol grubundaki 20.7%'den tedavi grubundaki 27.9%'a, 0.43 s.d. (95% güven aralığı: 0.40, 0.46) bir değişiklik olan, çapraz düşünen kaynaklardan gelen bilgilere maruz kalmanın simetrik bir artışına yol açmadı. figürü Aynı düşünen kaynaklardan gelen içeriğe maruz kalmanın azaltılması, bir veya daha fazla slur kelimesini içeren içeriğe maruz kalmanın 0.04 s.d. (95% güven aralığı: −0.06, −0.02), sivil olmayan içeriğe maruz kalmanın 0.15 s.d. (95% güven aralığı: −0.18, −0.13) ve tekrarlanan yanlış bilgilendirme suçlularından kaynaklanan içeriğe maruz kalmanın 0.10 s.d. (95% güven aralığı: −0.13, −0.08) azaltılmasıdır. Sivil olmayan içerikler, kötü sözlerle içerikler ve yanlış bilgi suçluları tekrarlayan içeriklerin nasıl ölçüldüğünün ayrıntıları için). 3a 1.3 İçerik Engelleme üzerindeki tedavi etkileri Daha sonra, katılımcıların Facebook’ta içerikle nasıl etkileşime girdiklerini etkileyen tedavinin etkileri (birlikte düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın azaltılması) inceliyoruz. içerik etkileşimi iki şekilde inceliyoruz, bunları “toplam katılım” ve “engagement rate” olarak adlandırıyoruz. Toplam içerikle olan ilişkiyi etkileyen tedavinin etkilerini sunar – “pasif” (klikler, reaksiyonlar ve beğeniler) veya “aktif” ( yorumlar ve yeniden paylaşımlar) katılım biçimleri olarak tanımladığımız eylemlerin toplam sayısını. katılım oranı üzerinde tedavinin etkileri sunar, yani katılımcıların gördükleri içerikle ilgilenme olasılığıdır (yani, etkileşime bağlı olarak ilgilenme). Bu iki önlem mutlaka tandem halinde hareket etmez: aşağıda bildirdiğimiz gibi, tedavi grubundaki katılımcılar aynı fikirde kaynaklardan gelen içerikle toplam ilgilenme oranı daha azdır (çünkü tasarımıyla çok daha az görüyorlar), ancak katılım oranı kontrol grubundan daha yüksektir, aynı fikirde kaynaklardan gelen içerikle daha sık etkileşimde olduklarını gösterirler. 3b 3c figürü Facebook’ta geçirdiğimiz süre (−0.02 s.d., 95% güven aralığı: −0.050, 0.004) üzerinde önemli bir etkiye sahip değildi, ancak aynı düşünen kaynaklardan gelen içeriklerle toplam ilgisi azaldı. Bu azalma, aynı düşünen kaynaklardan gelen içeriklerle hem pasif hem de aktif bir ilgisi olan katılımcılar için görüldü; bu etkiler 0,24 s.d. (95% güven aralığı: −0.27, −0.22) ve 0,12 s.d. (95% güven aralığı: −0.15, −0.10), karşılıklı olarak azaldı. Son olarak, tedavi koşulundaki katılımcılar, çapraz kaynaklarla daha fazla ilgisi olan pasif ve aktif katılımcılar için 0,11 s.d. (95% güven aralığı: 0,08, 0,014), ve 0,04 s.d. 3b Tedavi grubundaki insanlar Feed'lerinde benzer düşünen kaynaklardan gelen içeriği gördükleri zaman, katılım oranı kontrol grubundakinden daha yüksekti. Bağlantı şartlı olarak, aynı fikri olan kaynaklardan gelen içeriklerle pasif ve aktif katılımın 0.04 s.d. (95% güven aralığı: 0.02, 0.06) ve 0.13 s.d. (95% güven aralığı: 0.08, 0.17) oranında arttığını göstermektedir. Ayrıca, tedavi edilen katılımcılar genel olarak çapraz kaynaklardan daha fazla içerik gördükleri halde, gördükleri içerikle ilgilenme olasılığı daha düşüktü: pasif katılım 0.06 s.d. (95% güven aralığı: −0.07, −0.04) ve aktif katılım 0.02 s.d. oranında azaldı (95% güven aralığı: −0.04, −0.01). Platform üzerinde aktif günde içerik görüntüleri sayısı da hafifçe azaldı (0-0.05 s.d., 95% güven aralığı: −0.0 3c Davranışlar üzerindeki tedavi etkisi Son olarak, seçim sonrası anketlerde ölçülen tutum sonuçlarının bir dizi üzerinde Facebook'ta benzer düşünce kaynaklarına maruz kalmanın nedensel etkilerini inceliyoruz (Şekil. Ön kayıt olarak, PATE'leri tahmin etmek ve ayarlamak için anket ağırlıklarını kullanırız. Yanlış keşif oranını kontrol etmek için bu sonuçlar için değerler (Additional Information, Sections) ve Ayrıntılar için). Biz kesin olarak tahmin edilen sonuçları neredeyse sıfır (Şekilde açık çevreleri) tutarlı bir model gözlemliyoruz. ) Sonuç ölçümleri için inceliyoruz: duygusal polarizasyon; ideolojik aşırılık; ideolojik olarak tutarlı konu pozisyonları, grup değerlendirmeleri ve oy seçimi ve aday değerlendirmeleri; ve partizan-kongenial inançlar ve seçim yanlış davranışları ve sonuçları hakkında görüşler, seçim sistemine yönelik görüşler ve seçim normlarına saygı (Bkz Ek Bilgi, bölüm) Ölçüm ayrıntıları için). Toplam olarak, ilk sonuç ölçümlerimiz için 8 noktalı tahminlerin 7'sinin ±0.03 s.d. veya daha az değerleri olduğunu ve doğru bir şekilde tahmin edildiğini görüyoruz (işlemsel eşdeğerlik sınırları: ±0.1 s.d.; Ek Tablo Örneğin, duygusal polarizasyon için örnekte en az tespit edilebilir etki 0.019 s.d. Sekizinci sonuç, ideolojik olarak tutarlı oy seçimi ve aday değerlendirmeleri için daha az doğru bir sıfırdır (0.056 s.d., eşdeğerlik sınırları: 0.001, 0.111). 3d için P 1.5.4 Hakkında 4.7 3d için 1.4 60 Ayrıca, daha zayıf beklentilerimiz olan çeşitli tutum ölçümleri üzerinde benzer kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmanın etkilerini test ettik. keşifsel bir eşdeğerlik sınırı testi kullanarak, genişletilmiş veri figüründe bildirilen 18 sonuç üzerinde bu önceden kayıtlı araştırma sorularında ± 0,18 s.d. etkilerini yine güvenle dışlayabiliriz. ek masası Keşifsel eşitlik sınırları analizi ayrıca Facebook dışındaki medya yayınlarının kendileri tarafından raporlanan tüketimindeki değişiklikleri de ±0.07 s.d. olarak kategorize ettik. ve ) için 5 47 59 67 Son olarak, Fig'de bildirilen tutumlar üzerindeki heterojen tedavi etkilerini inceliyoruz. ve araştırma soruları bir dizi önceden kayıtlı özellikler: katılımcıların siyasi ideolojisi (yön veya aşırılık), siyasi sofistike, dijital edebiyat, tedavi öncesi içeriğe maruz kalma ve tedavi öncesi içeriğe maruz kalma seviyeleri, hem katılımcıların bilgi diyetinin bir oranı olarak hem de maruz kalma toplam sayısı olarak (Aynı Bilgiler, bölümü) İlk sonuçlarımız için 272 önceden kayıtlı alt grubun tedavi etkisi tahminlerinden hiçbirisi yanlış keşif oranını kontrol etmek için ayarlandıktan sonra istatistiksel olarak önemli değildir. ) için 3d için 3.9 3.9 Beş tartışma Birçok gözlemci, Amerikalıların siyasi görüşleri polarize eden ve siyasi ayrılıkları derinleştiren çevrimiçi echo odalarında yaşadığı görüşünü paylaşıyor. , Bazıları da sosyal medya platformlarının bu sorunu, siyasi olarak benzer düşünce içeriğine maruz kalmayı azaltarak ele alabileceğini ve bu sorunu ele alabileceğini savunuyor. Bununla birlikte, hem bu endişeler hem de önerilen çözüm, büyük ölçüde test edilmemiş empirik varsayımlara dayanmaktadır. 6 7 38 Burada, sosyal medya kullanıcılarının siyasal açıdan tutarsız kaynaklardan içerik tükettikleri ölçüde sistematik açıklayıcı kanıtlar sunuyoruz. Facebook kullanıcılarının gördüğü içeriklerin yalnızca küçük bir kısmının açıkça siyaset veya haberlerle ilgilendiğini ve nispeten az sayıda kullanıcının benzer düşünen kaynaklara aşırı derecede maruz kaldığına dair kanıtlar sunuyoruz. , Bu içerik, açıkça siyasi olmayan olsa bile, partizan kimliğini güçlendirmek potansiyeline sahiptir. . 15 39 14 Araştırmamız ayrıca, sosyal medya algoritmalarındaki değişikliklerin kullanıcıların gördüğü içeriğe belirgin bir etkiye sahip olabileceğini göstermektedir. Ameliyat, aynı düşünen kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı önemli ölçüde azaltabilir, bu da sivil olmayan olarak sınıflandırılan içeriklere ve defalarca yanlış bilgi yayınlayan kaynaklardan gelen içeriklere maruz kalmayı azaltma etkisine sahiptir. Bununla birlikte, test edilen sosyal medya algoritmalarındaki değişiklikler, kullanıcıların benzer düşünen kaynaklardan gelen daha az içerikle maruz kalma eğilimini tamamen engelleyemez. Finally, we found that reducing exposure to content from like-minded sources on Facebook had no measurable effect on a range of political attitudes, including affective polarization, ideological extremity and opinions on issues; our exploratory equivalence bounds analyses allow us to confidently rule out effects of ±0.12 s.d. We were also unable to reject the null hypothesis in any of our tests for heterogeneous treatment effects across many distinct subgroups of participants. Bu sıfır sonuç modeli için birkaç potansiyel açıklama vardır.Birincisi, ortak politik bilgi ve partizan haberler – çoğu insanın bilgi diyetlerinin küçük bir kısmını temsil eden içerik türleri – insanların Facebook'ta gördüğünün bir parçasıdır. Bu, birçok kaynaktan (örneğin, arkadaşlar, televizyon ve benzeri) gelen bilgileri içerir.Bu nedenle, Facebook'ta maruz kalmanın büyük değişiklikleri bile insanların tükettiği tüm bilgilerin bir kısmı olarak küçük olabilir.İkinci olarak, ikna etmek basitçe zordur - inançlar ve görüşler üzerindeki bilgilerin etkileri genellikle küçük ve geçicidir ve tartışmalı bir cumhurbaşkanlığı seçiminde değiştirmek özellikle zordur. , , , , . Finally, we sought to decrease rather than increase exposure to like-minded information for ethical reasons. Although the results suggest that decreasing exposure to information from like-minded sources has minimal effects on attitudes, the effects of such exposure may not be symmetrical. Specifically, decreasing exposure to like-minded sources might not reduce polarization as much as increasing exposure would exacerbate it. 37 33 40 41 42 43 İlk olarak, sosyal medya kullanımının deneyden önce katılımcıların inançlarını ve tutumlarını etkileyebilecek birçok yolları dışlayamayız. Özellikle, tasarımımız, önceki Facebook kullanımının etkileri veya yıllar boyunca toplu etkileri yakalayamaz; daha uzun süreler boyunca yürütülen deneyler ve / veya yeni kullanıcılar arasında gereklidir (Ancak, Facebook'a katılmadan önce yaş veya yıllarca heterojen etkilere dair kanıt bulamıyoruz). İkinci olarak, heterojen tedavi etkileri verilerimizde bulunmasa da ve genel olarak ikna çalışmalarında nadirdir. Örneklerin özellikleri ve davranışları, Facebook kullanıcı nüfusundan bazı açılardan farklıdır. Gelecekteki araştırmalar, Facebook kullanıcılarını daha yakından yansıtan örnekleri ve/veya benzer düşünce içeriğinden özellikle etkilenebilecek alt grupları gözden geçirmelidir. Üçüncü olarak, sadece Facebook kullanıcılarının azınlığı echo odaları işgal eder ancak platformun kapsamı, ilgili grubun mutlak olarak büyük olduğu anlamına gelir. Gelecekteki araştırmalar, bazı insanların neden büyük miktarlarda benzer düşünce bilgilerine maruz kaldıklarını ve bu maruz kalmanın sonuçlarını daha iyi anlamaya çalışmalıdır. Dördüncü olarak, çalışmamız, kullanıcıların, sayfaların ve sosyal ağlarda içeriği paylaşan grupların tahmini siyasal eğilimlerini kullanarak echo odalarının yaygınlığını gözden geçiririr. Bu sonuçları genelleştirmek için nasıl 44 Sonuçta, bu bulgular, çağdaş Amerikan demokrasisinin sorunları için sosyal medya echo odalarını suçlayan popüler anlatımlara meydan okuyor. Aynı fikri olan kaynaklara maruz kalmayı azaltan algoritmik değişiklikler, bu sorunlara basit bir çözüm sunmuyor gibi görünüyor. yöntemleri Participants Araştırmamızda katılımcıların yüzde 73,3’ü beyaz, yüzde 57,3’ü kadın, yüzde 50,7’si üniversite derecesine sahip, yüzde 54,1’i ise Demokrat ya da Demokrat olarak tanımlanıyor. Facebook’u genel Facebook nüfusundan daha sık kullanıyorlar ve diğer Facebook kullanıcılarından daha fazla politik olarak benzer düşünce kaynaklarından gelen içeriğe maruz kalıyorlar. and – Tedavi etkisinin tutumlar üzerindeki tahminleri, bu nedenle, işe alım için uygun olan aylık aktif yetişkin Facebook kullanıcılarının nüfusunu yansıtmak için oluşturulan anket ağırlıklarını uygular (Yeni Bilgiler, bölümü). Değerlendirilen örneklerin demografik özellikleri, bir AmeriSpeak olasılık numarasındaki Facebook kullanıcılarının kendilerini rapor eden özelliklerine benzer (Uzatılmış Veri Tablosu). ) için 2 4 10 4.7 5 Deneysel Tasarım Katılımcılar, blok randomizasyonu kullanılarak eşit olasılıkla tedavi veya kontrol için atandı (Additional Information, Section 4). for details; participants were blind to assignment). The Feed of participants in the control condition was not systematically altered. Owing to the difficulty of measuring the political leaning or slant of many different types of content at scale, we instead varied exposure to content based on the estimated political leaning of the source of the information. Using a Facebook classifier, we estimate the political leaning of other users directly (see Supplementary Information, section Önceki Yazı: Önceki Araştırmalar , , , , Sayfaların ve grupların siyasi eğilimlerini, izleyicilerinin (grup üyeleri ve Sayfa takipçileri) siyasi eğilimlerini kullanarak tahmin ediyoruz. tüm kullanıcıları, istatistiksel gücü en üst düzeye çıkarmak için ikili bir eşiği kullanarak liberal veya muhafazakar olarak sınıflandırıyoruz, ancak araştırma analizinde 0.4 ile 0.6 arasındaki derecelendirmeleri içeren katılımcıları hariç tuttuğumuzda sonuçlar tutarlıdır. ve ) için 4.5 1.3 16 17 23 45 46 3.10 3.11 Örneğin, güç hesaplamalarımız, 24.480'in nihai örnek boyutunun olası seçmenler arasında oy seçimi üzerinde en az 1.6 yüzde oranında tespit edilebilir bir etkiye sahip olacağını gösterdi (Ayrıca Ek Bilgiler bölümüne bakınız). ) için 4.5 Randomizasyon başarılıydı: Tedavi ve kontrollü gruplar demografik özelliklerinde tesadüfen beklenenden daha yüksek bir oranda farklılık göstermiyorlar (Aynı Tabloya bakınız). Toplam olarak, deneysel katılımcıların% 82,6'sı en az bir seçim sonrası anketi tamamladı (23,377 uygun katılımcılardan 28,296'dan geçerli tamamlama; Ek Bilgiler bölümüne bakınız. Son örnek, en az bir seçim sonrası anketi tamamlayan ve hesaplarını silmedikleri veya verilerin tanımlanmasını engellemeye başlamadan önce anketten çekilmedikleri katılımcılardan oluşur. seçimler sonrası anketi tamamlamadan önce çalışmayı bırakan katılımcılar, son örnekten önemli ölçüde farklı değildir (Devamını Oku ve ) için 5 1.2 Üçüncü 2.1 1.2 Analizler Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu ( Daha fazla bilgi için tıklayın, Bölüm Ek Bilgiler Bölümünde belirtilen farklılıklar hariç, Tedavi etkisinin tahminleri, en az mutlak daralma ve seçme operatörü kullanılarak seçilen kovaryalar için güçlü standart hataları ve kontrol ile OLS kullanır. (Daha Fazla Bilgi Bölümünü Gör) önceden kaydedildiği gibi, tutum üzerindeki tedavi etkilerinin testlerimizde de PATE'leri tahmin etmek için anket ağırlıkları uygulanır (Additional Information, Section) Çok benzer olan ortalama tedavi etkilerinin örnekleri, Ek Bilgiler bölümlerinde sağlanmaktadır. – . https://osf.io/3sjy2 4.10 4.11 47 1.5.1 Hakkında 4.7 3.2 3.5 etik Tüm ilgili etik düzenlemelere uymaktayız. Genel proje, Ulusal Düşünce Araştırma Merkezi (NORC) Kurumsal İnceleme Kurulu (IRB) tarafından gözden geçirildi ve onaylandı. Akademik araştırmacılar, NORC ve Meta tarafından toplanan verileri analiz ederken insan konu araştırma düzenlemelerine uymayı sağlamak için üniversite IRB'leriyle birlikte çalıştılar ve bu bulgular üzerine makaleler yazdılar. Araştırma ekibi ayrıca çalışma tasarımlarını bilgilendirmek için Etik Çözümden etik rehberlik aldı. ve . 1.2 4.9 All experimental participants provided informed consent before taking part (see Supplementary Information, section Katılımcılar, deney devam ederken çalışmaktan çekilme seçeneği ve anket cevapları Şubat 2023'de herhangi bir tanımlayıcı bilgilere bağlanana kadar verilerini herhangi bir zamanda çekme seçeneği verilmiştir. ayrıca klinik denemelerden ilham alan bir durdurma kuralı uyguladık ve seçimler öncesi müdahalenin, bireysel refahla ilgili belirli değişkenlerde beklenenden çok daha büyük değişiklikler meydana getirdiğini tespit edersek, müdahalenin sona ereceğini belirttik. . 4.6 1.2 None of the academic researchers received financial compensation from Meta for their participation in the project. The analyses were preregistered at the Open Science Foundation ( Ana yazarlar, bu makalede bildirilen her şey üzerinde nihai kararlılık hakkına sahiptirler. Meta, bulgularına dayanarak yayın için makalelerin yayın öncesi onaylanmayacağına açıkça katılmıştır. Meta-akademik işbirliği hakkında daha fazla bilgi edinin. https://osf.io/3sjy2 4.8 Raporlama Özetleri Araştırma Tasarımı Hakkında Daha Fazla Bilgi Bu makaleye bağlanmıştır. Nature Portfolio Raporlama Raporu Data Kullanılabilirliği Bu projenin tanımlanmamış verileri (Meta Platforms, Inc. Facebook Müdahale Deneyinde Katılımcılar. Üniversitelerarası Siyasi ve Sosyal Araştırma Konsorsiyumu [Distribütör], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Exposure to and Engagement with Facebook Posts. Inter-university Consortium for Political and Social Research [distributor], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Facebook Ağlarında Kullanıcıların İdeolojik Düzenlenmesi. Üniversite Arası Siyasi ve Sosyal Araştırma Konsorsiyumu [Distribütör], 2023-07-27. ; Meta Platforms, Inc. Facebook User Attributes. Inter-university Consortium for Political and Social Research [distributor], 2023-07-27. ; Stroud, Natalie J., Tucker, Joshua A., Chicago Üniversitesi'ndeki NORC ve Meta Platforms, Inc. US 2020 FIES NORC veri dosyaları. ) Michigan Üniversitesi'nin Üniversite Arası Siyasi ve Sosyal Araştırma Konsorsiyumu (ICPSR) Sosyal Medya Arşivinden (SOMAR) kontrol altına alınarak kullanılabilir. veriler, üniversite IRB onaylı seçim araştırmaları için ICPSR'nin sanal veri enclave aracılığıyla erişilebilir veya bu çalışmanın bulgularını doğrulamak için. ICPSR, veri erişimi için tüm başvuruları kabul edecek ve veto edecek. veri erişimi, araştırma katılımcılarının gizliliğini korumak ve verilerin SOMAR ( ); Sorular, SOMAR personeline somar-help@umich.edu adresinde yönlendirilebilir. ICPSR personeli veriler için taleplerine gönderildikten sonra 2-4 hafta içinde yanıt verecektir. verilere erişmek için, talep eden akademik kurum ICPSR'nin Kısıtlı Veriler Anlaşması'nı tamamlamalıdır. Bu belge ile sağlanmaktadır. 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/ Kaynak verileri Kodu Kullanılabilirliği Bu çalışmanın analiz kodu (Meta Platforms, Inc. Replication Code for U.S. 2020 Facebook and Instagram Election Study. Inter-university Consortium for Political and Social Research [distributor], 2023-07-27. Cevap: Cevabı iptal et Cevabı iptal et ( ) ve üniversite IRB onaylı seçim araştırmaları için ICPSR sanal veri enclave kullanılabilir hale getirildi veya bu çalışmanın bulgularını yukarıdaki veri kullanılabilirlik ifadesine göre doğrulamak için. bu çalışmada veriler R kullanılarak analiz edildi (versiyon 4.1.1), JupyterLab üzerinde R not defterleri aracılığıyla yürütüldü (3.2.3). Analiz kodu, dplyr (1.0.10), ggplot2 (3.4.0), xtable (1.8-4), aws.s3 (0.3.22), glmnet (4.1.2), SuperLearner (2.0-28), marjları (0.3.26) ve tahmin (1.0.0) dahil olmak üzere CRAN üzerinde kullanılabilir birkaç R paketi ithal. https://doi.org/10.3886/spb3-g558 https://socialmediaarchive.org Tarih Değiştir 01 November 2023 A Correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06795-x Referanslar 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 İtiraflar Bu çalışmada katılımcılar için Facebook'un Ödeme Ödeme Fonu ve Stanford Vakfı'nın araştırma ortağı olan Alfred Vakfı Vakfı (FORT) verileri toplamak için çalıştılar. Biz, C. Nayak, New Zahedi, I. Rosenn, L. Ahmad, A. Bhalla, C. Pyke, Y. Wan, A. Gruen, B. Hillenbrand, D. Chintha, P. McLeod, D. Rice ve N. Shah'dan proje yönetimi çeşitli yönleriyle ilgili destek için teşekkür ediyoruz; Y. Chen, S. Chen, S. Pai, J. Policy, T. Lohman, Chicago, R. Moodithaya, R. Pyke, Y. Wan ve F. Yan; B. Xiong, S. Chintha, J. McLeod, D. Bu makale CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisansı altında mevcuttur. Bu makale CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisansı altında mevcuttur.