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社交媒体上独立于平台的实验 |科学
使用人工智能工具改变算法可以影响党派敌意
来源:Science Magazine社交媒体是政治信息的重要来源，但对平台不断变化的算法和政策却缺乏外部监督。这种不透明性提出了一个主要问题：对平台功能的因果效应进行现实世界的实验通常需要所研究的平台的协作，但这种情况很少发生，即使发生了，未来的平台变化也可能使先前的发现失效。本期第 903 页，Piccardi
等。 (
1）报告针对这一挑战的一种可能的解决方案。作者介绍了一种方法范式，通过使用大型语言模型 (LLM) 和浏览器扩展对用户现有的提要进行重新排名，在没有平台协作的情况下测试社交媒体对党派敌意的影响。他们发现，改变两极分化内容的可见度可以影响人们对对立党派的感受。
社交媒体正处于动荡时期。过去5年，Twitter（现在的X）等主要平台已被出售，并且平台数量不断增长。一些平台还对内容审核进行了更改，包括取消事实核查程序，并且越来越多地从基于社交网络的内容分发转向利用网络外帖子的算法驱动的方法。这种不断变化的格局进一步凸显了有关社交媒体研究“时间有效性”的问题——研究结果是否在不同时间段内保持一致（
2）。例如，研究报告称，基于 URL 的假新闻在社交媒体上很少见 (
3–
5），但是对于短视频来说也是如此吗？ 2020年美国大选期间Meta与学术界的大规模合作（
6 9 10,
11 12 13），他们缺乏完整的平台体验，包括个性化和社交背景。
7），减少接触政治志趣相投的来源（
8），并阻止政治广告（
14)，而皮卡迪
。当埃隆·马斯克 (Elon Musk) 接任后，监管标准放松了，而该公司则专注于 X。