SG.hu
A közösségi média valószínűleg nem javítható meg
Nem titok, hogy a közösségi média nagy része mélyen diszfunkcionális lett. Ahelyett, hogy egy utópikus nyilvános térbe hozna minket össze és elősegítené az egészséges eszmecserét, ezek a platformok túl gyakran visszhangkamrákat hoznak létre. Kevés számú, nagy hírű felhasználó kapja a figyelem és a befolyás oroszlánrészét, és az elkötelezettség maximalizálására tervezett algoritmusok csak felerősítik a felháborodást és a konfliktusokat, biztosítva a leghangosabb és legszélsőségesebb felhasználók dominanciáját - ezáltal még jobban növelve a polarizációt.
Számos platformszintű beavatkozási stratégiát javasoltak ezeknek a problémáknak a leküzdésére, de egy az arXiv-en közzétett előzetes tanulmány szerint egyik sem valószínű, hogy hatékony lenne. És sokszor nem a gyűlölt algoritmusok, a nem időrendbe rendezett hírfolyamok vagy az emberi hajlam a negatívumok keresésére a hibás. Inkább az, hogy azok a dinamikák, amelyek mindezeket a negatív eredményeket előidézik, strukturálisan beágyazódtak a közösségi média felépítésébe. Tehát valószínűleg végtelenül mérgező visszacsatolási hurkokra vagyunk ítélve, hacsak valaki nem talál ki egy zseniális alapvető átalakítást, amelynek sikerül megváltoztatnia ezeket a dinamikákat.
A társszerzők, Petter Törnberg és Maik Larooij az Amszterdami Egyetemről többet akartak megtudni azokról a mechanizmusokról, amelyek a közösségi média legrosszabb aspektusait eredményezik: a véleménybuborékok, a befolyás koncentrációja egy kis elit felhasználói csoport körében és a legszélsőségesebb, megosztó hangok felerősödése. Szerintük a hagyományos szimulációs modellek, amelyek egyszerű szabályokat követő „ügynököket” (felhasználókat) szimulálnak túl mechanikusak, és nem tükrözik az emberi viselkedés összetettségét, különösen a politikai és kulturális kontextusban. Ezért dolgoztak ki egy hibrid modellt, amely az LLM-eket használja a felhasználók szimulálására, személyiséggel, véleményekkel, érdeklődési körrel. Így ezek az „ügynökök” posztolnak, követnek másokat, reagálnak a hírekre - mintha valódi emberek lennének.
"Azt találtuk, hogy nem kellett algoritmusokat beépítenünk, nem kellett a modellt masszíroznunk” – mondta Törnberg. „Mindezek a dinamikák egyszerűen a kiindulási modellből fakadtak.” Törnberg szerint az egyik legaggasztóbb felismerés, hogy a problémák nem függetlenek egymástól, hanem egymást erősítik egy visszacsatolási körben. Az érzelmi alapú megosztások (pl. retweetek) nemcsak a tartalom terjedésére hatnak, hanem a hálózati struktúrákra is: azok határozzák meg, hogy ki milyen tartalomhoz jut hozzá, ami visszahat arra, hogy kit követ, mit oszt meg. Ez a dinamikus hálózati mechanizmus önmagát erősítve hozza létre a toxikus környezetet – még algoritmus nélkül is. Ez magyarázza azt is, miért jelennek meg hasonló problémák olyan platformokon, mint a Bluesky, ahol deklaráltan nincs algoritmus. A struktúra önmagában is elég ahhoz, hogy létrejöjjenek ezek a negatív dinamikák.
Ezután hat különböző beavatkozási stratégiát teszteltek, amelyeket társadalomtudósok javasoltak ezeknek a hatásoknak a semlegesítésére: átállás időrendi vagy véletlenszerű hírfolyamokra; az elkötelezettség-optimalizáló algoritmusok megfordítása a gyakran újrapostolt szenzációs tartalmak láthatóságának csökkentése érdekében; a nézőpontok sokszínűségének növelése, hogy a felhasználók több ellentétes politikai nézetet láthassanak; „hídalgoritmusok” használata, hogy az érzelmi provokáció helyett a kölcsönös megértést elősegítő tartalmak kerüljenek előtérbe; a közösségi statisztikák, például a repostok és a követők számának elrejtése, hogy csökkentsék a társadalmi befolyás jelzéseit; valamint az életrajzok eltávolítása, hogy korlátozzák az identitásalapú jelzéseknek való kitettséget.
Az eredmények egyáltalán nem voltak biztatóak. Csak néhány beavatkozás okozott szerény javulást, de egyik sem volt képes teljes mértékben megzavarni a diszfunkcionális hatásokat előidéző alapvető mechanizmusokat. Valójában néhány beavatkozás még rontott is a problémákon. Például a kronológiai sorrend a figyelem egyenlőtlenségének csökkentésében hatékony volt, de ennek ára volt: fokozta a szélsőséges tartalmak erősödését. A hídépítő algoritmusok jelentősen gyengítették a pártosság és az elkötelezettség közötti kapcsolatot, és szerény mértékben javították a nézőpontok sokszínűségét, de ugyanakkor növelték a figyelem egyenlőtlenségét. A nézőpontok sokszínűségének növelése egyáltalán nem volt jelentős hatással.
Petter Törnberg
Van tehát remény arra, hogy hatékony beavatkozási stratégiákat találjunk a közösségi média ezen problémás aspektusainak leküzdésére? Vagy inkább töröljük a közösségi média fiókjainkat, és költözzünk barlangokba? Törnberg úgy véli, hogy a valódi megoldás nem a meglévő rendszerek javítgatása, hanem egy teljesen más logika szerinti hálózati modell lenne. Például ahelyett, hogy mindenki mindenkivel összekapcsolódik, kisebb, lokális közösségekben kellene zajlania a diskurzusnak - hasonlóan a történelmi „kávéházi vitákhoz” vagy olvasókörökhöz. A mai globális, nyilvános, mindenkit összekötő hálózatok szerinte egyszerűen inkompatibilisek a demokratikus vitaformákkal.
A közösségi média átalakította nemcsak azt, hogyan beszélünk a politikáról, hanem kiket hallgatunk meg. "A közösségi médiában a figyelem lett a legfontosabb tőke” - mondta. A rendszer olyan típusú politikusokat emel ki, akik a legjobban képesek manipulálni az érzelmeket, és uralni a figyelmet. Ez hosszú távon torzítja a politikai rendszert, mivel nem a mérsékelt, hanem a szélsőséges, hangos, sokszor „őrült” vélemények dominálnak. Válaszul sokan választják a teljes elfordulást a közösségi médiától, de Törnberg szerint ez sem igazi megoldás. "Még ha nem is használjuk a közösségi médiát, a hagyományos média is alkalmazkodik a platformlogikához.” Példaként említette, hogy az újságok címei is egyre inkább a kattintásvadász stílushoz idomultak, ahogy a közösségi média hatása nőtt. A politikai kultúra egészét áthatja ez a logika.
A jövő kilátásai nem különösebben derűsek. Törnberg szerint a mesterséges intelligencia (LLM-ek) tömeges elterjedése csak súlyosbítja a problémákat. Már most látható, hogy sokan MI segítségével tömegesen állítanak elő figyelemre optimalizált, gyakran félrevezető tartalmat. Ahogy ezek a technológiák fejlődnek, „a közösségi média jelenlegi modellje egyszerűen nem fogja túlélni ezt a nyomást”. Ennek következménye lehet egyfajta visszavonulás, például zárt WhatsApp-csoportokba vagy szűkebb közösségekbe, de Törnberg szerint ez sem feltétlenül jelent jobb jövőt, csak más típusú problémákat.
Bár a tanulmány riasztó képet fest a közösségi média jövőjéről, Törnberg szerint a felismerések legalább segíthetnek tisztábban látni. Az igazi kérdés nem az, hogy „ki a hibás” - a platform vagy a felhasználó -, hanem az, hogy a jelenlegi struktúrák milyen elkerülhetetlen hatásokat hoznak létre. "Talán a legjobb, amit remélhetünk, hogy másfajta problémáink lesznek, mint most” - mondta ironikusan. A tanulmány záróüzenete tehát nem optimista, de fontos: ha változást akarunk, akkor nem a felszínt kell kapargatni, hanem a rendszert kell újragondolni.
Számos platformszintű beavatkozási stratégiát javasoltak ezeknek a problémáknak a leküzdésére, de egy az arXiv-en közzétett előzetes tanulmány szerint egyik sem valószínű, hogy hatékony lenne. És sokszor nem a gyűlölt algoritmusok, a nem időrendbe rendezett hírfolyamok vagy az emberi hajlam a negatívumok keresésére a hibás. Inkább az, hogy azok a dinamikák, amelyek mindezeket a negatív eredményeket előidézik, strukturálisan beágyazódtak a közösségi média felépítésébe. Tehát valószínűleg végtelenül mérgező visszacsatolási hurkokra vagyunk ítélve, hacsak valaki nem talál ki egy zseniális alapvető átalakítást, amelynek sikerül megváltoztatnia ezeket a dinamikákat.
A társszerzők, Petter Törnberg és Maik Larooij az Amszterdami Egyetemről többet akartak megtudni azokról a mechanizmusokról, amelyek a közösségi média legrosszabb aspektusait eredményezik: a véleménybuborékok, a befolyás koncentrációja egy kis elit felhasználói csoport körében és a legszélsőségesebb, megosztó hangok felerősödése. Szerintük a hagyományos szimulációs modellek, amelyek egyszerű szabályokat követő „ügynököket” (felhasználókat) szimulálnak túl mechanikusak, és nem tükrözik az emberi viselkedés összetettségét, különösen a politikai és kulturális kontextusban. Ezért dolgoztak ki egy hibrid modellt, amely az LLM-eket használja a felhasználók szimulálására, személyiséggel, véleményekkel, érdeklődési körrel. Így ezek az „ügynökök” posztolnak, követnek másokat, reagálnak a hírekre - mintha valódi emberek lennének.
"Azt találtuk, hogy nem kellett algoritmusokat beépítenünk, nem kellett a modellt masszíroznunk” – mondta Törnberg. „Mindezek a dinamikák egyszerűen a kiindulási modellből fakadtak.” Törnberg szerint az egyik legaggasztóbb felismerés, hogy a problémák nem függetlenek egymástól, hanem egymást erősítik egy visszacsatolási körben. Az érzelmi alapú megosztások (pl. retweetek) nemcsak a tartalom terjedésére hatnak, hanem a hálózati struktúrákra is: azok határozzák meg, hogy ki milyen tartalomhoz jut hozzá, ami visszahat arra, hogy kit követ, mit oszt meg. Ez a dinamikus hálózati mechanizmus önmagát erősítve hozza létre a toxikus környezetet – még algoritmus nélkül is. Ez magyarázza azt is, miért jelennek meg hasonló problémák olyan platformokon, mint a Bluesky, ahol deklaráltan nincs algoritmus. A struktúra önmagában is elég ahhoz, hogy létrejöjjenek ezek a negatív dinamikák.
Ezután hat különböző beavatkozási stratégiát teszteltek, amelyeket társadalomtudósok javasoltak ezeknek a hatásoknak a semlegesítésére: átállás időrendi vagy véletlenszerű hírfolyamokra; az elkötelezettség-optimalizáló algoritmusok megfordítása a gyakran újrapostolt szenzációs tartalmak láthatóságának csökkentése érdekében; a nézőpontok sokszínűségének növelése, hogy a felhasználók több ellentétes politikai nézetet láthassanak; „hídalgoritmusok” használata, hogy az érzelmi provokáció helyett a kölcsönös megértést elősegítő tartalmak kerüljenek előtérbe; a közösségi statisztikák, például a repostok és a követők számának elrejtése, hogy csökkentsék a társadalmi befolyás jelzéseit; valamint az életrajzok eltávolítása, hogy korlátozzák az identitásalapú jelzéseknek való kitettséget.
Az eredmények egyáltalán nem voltak biztatóak. Csak néhány beavatkozás okozott szerény javulást, de egyik sem volt képes teljes mértékben megzavarni a diszfunkcionális hatásokat előidéző alapvető mechanizmusokat. Valójában néhány beavatkozás még rontott is a problémákon. Például a kronológiai sorrend a figyelem egyenlőtlenségének csökkentésében hatékony volt, de ennek ára volt: fokozta a szélsőséges tartalmak erősödését. A hídépítő algoritmusok jelentősen gyengítették a pártosság és az elkötelezettség közötti kapcsolatot, és szerény mértékben javították a nézőpontok sokszínűségét, de ugyanakkor növelték a figyelem egyenlőtlenségét. A nézőpontok sokszínűségének növelése egyáltalán nem volt jelentős hatással.
Petter Törnberg
Van tehát remény arra, hogy hatékony beavatkozási stratégiákat találjunk a közösségi média ezen problémás aspektusainak leküzdésére? Vagy inkább töröljük a közösségi média fiókjainkat, és költözzünk barlangokba? Törnberg úgy véli, hogy a valódi megoldás nem a meglévő rendszerek javítgatása, hanem egy teljesen más logika szerinti hálózati modell lenne. Például ahelyett, hogy mindenki mindenkivel összekapcsolódik, kisebb, lokális közösségekben kellene zajlania a diskurzusnak - hasonlóan a történelmi „kávéházi vitákhoz” vagy olvasókörökhöz. A mai globális, nyilvános, mindenkit összekötő hálózatok szerinte egyszerűen inkompatibilisek a demokratikus vitaformákkal.
A közösségi média átalakította nemcsak azt, hogyan beszélünk a politikáról, hanem kiket hallgatunk meg. "A közösségi médiában a figyelem lett a legfontosabb tőke” - mondta. A rendszer olyan típusú politikusokat emel ki, akik a legjobban képesek manipulálni az érzelmeket, és uralni a figyelmet. Ez hosszú távon torzítja a politikai rendszert, mivel nem a mérsékelt, hanem a szélsőséges, hangos, sokszor „őrült” vélemények dominálnak. Válaszul sokan választják a teljes elfordulást a közösségi médiától, de Törnberg szerint ez sem igazi megoldás. "Még ha nem is használjuk a közösségi médiát, a hagyományos média is alkalmazkodik a platformlogikához.” Példaként említette, hogy az újságok címei is egyre inkább a kattintásvadász stílushoz idomultak, ahogy a közösségi média hatása nőtt. A politikai kultúra egészét áthatja ez a logika.
A jövő kilátásai nem különösebben derűsek. Törnberg szerint a mesterséges intelligencia (LLM-ek) tömeges elterjedése csak súlyosbítja a problémákat. Már most látható, hogy sokan MI segítségével tömegesen állítanak elő figyelemre optimalizált, gyakran félrevezető tartalmat. Ahogy ezek a technológiák fejlődnek, „a közösségi média jelenlegi modellje egyszerűen nem fogja túlélni ezt a nyomást”. Ennek következménye lehet egyfajta visszavonulás, például zárt WhatsApp-csoportokba vagy szűkebb közösségekbe, de Törnberg szerint ez sem feltétlenül jelent jobb jövőt, csak más típusú problémákat.
Bár a tanulmány riasztó képet fest a közösségi média jövőjéről, Törnberg szerint a felismerések legalább segíthetnek tisztábban látni. Az igazi kérdés nem az, hogy „ki a hibás” - a platform vagy a felhasználó -, hanem az, hogy a jelenlegi struktúrák milyen elkerülhetetlen hatásokat hoznak létre. "Talán a legjobb, amit remélhetünk, hogy másfajta problémáink lesznek, mint most” - mondta ironikusan. A tanulmány záróüzenete tehát nem optimista, de fontos: ha változást akarunk, akkor nem a felszínt kell kapargatni, hanem a rendszert kell újragondolni.