Een nieuw onderzoek van Stanford, Washington en Northeastern Universities laat zien hoe algoritmen voor sociale media de politieke houding van gebruikers meetbaar kunnen veranderen. Onderzoekers hebben een browserextensie ontwikkeld die berichten op X (voorheen Twitter) opnieuw rangschikt op basis van hun niveau van partijdige vijandigheid. De resultaten, gepubliceerd in Science, laten zien dat zelfs tijdelijke veranderingen in algoritmische blootstelling de publieke perceptie van tegengestelde politieke groeperingen kunnen veranderen.
Hoe het onderzoek werkte
Bij het onderzoek waren ruim 1.200 deelnemers betrokken die ermee instemden dat hun X-feeds tien dagen vóór de Amerikaanse presidentsverkiezingen van 2024 werden aangepast. De helft van de groep gebruikte een browserextensie die was ontworpen om inhoud die zeer verdeeldheid zaaide (posts die oproepen tot geweld of extreme acties tegen politieke tegenstanders) naar een lagere positie te brengen, waardoor deze lager in hun feeds terechtkwamen. De andere helft gebruikte een extensie die de blootstelling aan dergelijke inhoud vergroot.
De belangrijkste bevinding is dat het simpelweg veranderen van de algoritmische prioritering een significant effect had. Deelnemers die werden blootgesteld aan minder polariserende inhoud vertoonden een meetbare verbetering in hun houding ten opzichte van de tegenpartij. Deze verandering, die gemiddeld twee punten bedraagt op een schaal van 100 punten, komt overeen met grofweg drie jaar van natuurlijke verschuivingen in de Amerikaanse politieke polarisatie.
Tweeledige effecten en emotionele impact
De verschuiving in de houding was consistent over het hele politieke spectrum ; zowel liberale als conservatieve gebruikers vertoonden vergelijkbare veranderingen. De onderzoekers observeerden ook een onmiddellijke emotionele reactie: deelnemers die werden blootgesteld aan minder vijandige inhoud rapporteerden minder woede en verdriet tijdens het gebruik van het platform. Deze emotionele effecten bleven echter niet bestaan nadat het onderzoek was afgerond.
Implicaties voor platformregulering
Dit onderzoek benadrukt dat platforms de macht hebben om polarisatie te verminderen door middel van algoritmische aanpassingen. Het naar beneden halen van extreme inhoud kan aantoonbaar de houding ten opzichte van tegengestelde groepen verbeteren. Het onderzoek wijst ook op een opmerkelijke oplossing: deze interventies kunnen worden geïmplementeerd ‘zonder platformsamenwerking’, wat betekent dat onderzoekers en onafhankelijke ontwikkelaars feeds rechtstreeks via browserextensies kunnen aanpassen.
Dit suggereert een alternatief voor het vertrouwen op zelfregulering door socialemediabedrijven. De geteste tool zou kunnen worden aangepast aan andere platforms, hoewel het onderzoek erkent dat de huidige vorm ervan beperkt is tot browsergebaseerde X-toegang (het heeft geen invloed op de mobiele app).
Er blijven nog vragen over de lange termijn
Het onderzoek meet niet de blijvende impact van verminderde blootstelling aan verdeeldheid zaaiende inhoud. Het blijft onduidelijk of deze verschuivingen in houding in de loop van de tijd zullen aanhouden of dat gebruikers uiteindelijk zouden terugkeren naar hun eerdere vooroordelen. Niettemin bieden de bevindingen een direct, meetbaar verband tussen algoritmisch ontwerp en politieke polarisatie.
Het onderzoek levert overtuigend bewijs dat sociale-mediaplatforms geen neutrale scheidsrechters zijn, maar actief de publieke perceptie vormgeven. Algoritmische aanpassingen kunnen een krachtig instrument zijn om de politieke vijandigheid te verzachten, hoewel er meer onderzoek nodig is om de langetermijneffecten te begrijpen.
