社群媒體真的會影響選舉嗎？

臉書演算法推給人們的內容，到底會不會影響使用的立場和投票意願？它形成的同溫層效應，是否真的會讓人越來越對立呢？

社交媒體影響使用者的政治觀點並引發分歧一直是人們長期以來的擔憂，尤其是造成得同溫層會讓人看不到其他的觀點，還有令人無法理解的演算法。先前有研究顯示，這些功能會加劇兩極分化，並有助於假訊息和仇恨內容更快更廣泛地傳播。

為了要知道臉書的演算法是否真的造成了不好的影響，Meta 於 2020 年初開始向外尋求合作以進行研究，目的是探討改變推給使用閱讀的動態牆幾個月，是否真的會影響他們的態度和行為，以及投票意願。合作的 17 位外部科學家沒有拿 Meta 的酬勞，但可以自由決定進行哪些分析，且可以決定研究論文的內容，但為了保護臉書和 IG 用戶的隱私，外部研究人員不能處理原始數據。


Data source: Kaggle - US Election 2020

Meta 這幾個研究的目標群體都不一樣，每個群體約 23,000 使用者，時間挑在 2020 年九月底到十二月底，美國大選期間的那三個月。研究結果也於最近發表在 Science 和 Nature，目前共有四篇，其中三篇研究都在某方面改變使用者看到的內容。

降低政治文的轉發不會影響政治立場

第一篇刊在 Science 上的研究是讓美國臉書使用者在三個月內，其動態牆不會出現轉發內容，以降低他們看到政治新聞，以及內容來源不可靠的文章的機率。他們發現，移除轉發內容顯著減少了使用者接觸的政治新聞數量，包括內容來源不可信的 po 文，減少了總點擊數和反應數，也減少了黨派新聞的點擊數。不過，與預期相反，移除所有轉發內容並沒有影響他們的政治立場或減少觀點的兩極化。

依時序出現的動態牆降低用戶的使用意願

第二篇也是刊在 Science，是將臉書和 IG 使用者的動態牆改成依時間序出現，而不是原本的演算法，結果使用者在這些平台上的時間和活動顯著減少。除此之外，依時間序排列的動態牆也影響了使用者接觸的內容，他們在這兩個平台上看到的政治和內容來源不可靠的 po 文增加了，在臉書上看到的含辱罵、毀謗字句的內容減少了，而非同溫層的的內容則增加了。雖然在這三個月的研究期間，使用者在平台上的體驗有顯著的改變，但按時間順序排列的動態牆並沒有改變議題兩極化、情感兩極化，以及政治上的態度。

降低同溫層並沒有改變使用者行為

第三篇刊在 Nautre，是降低臉書使用者看到同溫層 po 文的三分之一，以增加他們接觸來非同溫層的內容，但最後的問卷結果顯示，這些改變並沒有影響使用者的行為，在各種議題上，包括移民、新冠疫情的限制，以及種族議題上，他們和其他人一樣，還是相信他們想相信的媒體，以及自身的信仰，會投票的還是會投，不投的還是不投。也就是說，雖然在社交媒體上同溫層的內容很常見，但減少這種現象並未相應地減少信仰或態度上的極化。

在另一篇 Science 的研究裡，他們分析了美國臉書使用者看到的新聞和政治傾向的關係，發現自由派和保守派使用者熱衷的新聞不一樣，有些政治新聞只會被自由派或保守派使用者看見，而這個情況在右派群眾中最為明顯。另外，大多數被第三方事實認證為假訊息的內容都是被保守派使用者看見，只有少數被評為錯誤資訊的內容集中在左派群眾中。

雖然這三篇研究顯示，改變使用者看見的內容並沒有影響到他們的態度，Dartmouth College 的政治學家 Brendan Nyhan 認為，這並不表示社群平台沒有負面影響，而是告訴我們改變餵給使用者內容並不是解法，我們應該要找出是什麼造成使用者極端的態度，才知道怎麼對症下藥。英國 University of Bristol 的心理學家 Stephan Lewandowsky 則表示他對這個結果有點意外，因為這是說就算你餵給使用者不同的資訊，並不會看到立即效果，要改變人們的態度可能需要更長的時間。

三個月也許不足以改變一個人的觀點和立場，但足以惹怒一個人，讓他賭爛不投票，還是只有台灣人會這樣？他們應該研究一下台灣的臉書使用者行為。XD（可能在台灣，也需要研究抖音對政治立場和智商的影響？😂）

大家覺得自己有因為臉書的分享文而影響自己的政治立場，或是投票意願嗎？



Article:

Science | Does social media polarize voters? Unprecedented experiments on Facebook users reveal surprises


Papers:

AM Guess, N Malhotra, J Pan et al. Reshares on social media amplify political news but do not detectably affect beliefs or opinions. Science (2023) DOI: 10.1126/science.add8424

AM Guess, N Malhotra, J Pan et al. How do social media feed algorithms affect attitudes and behaviour in an election campaign? Science (2023) DOI: 10.1126/science.abp9364

B Nyhan, J Settle, E Thorson et al. Like-minded sources on Facebook are prevalent but not polarizing. Nature (2023) DOI: 10.1038/s41586-023-06297-w

S González-Bailón, D Lazer, P Barberá et al. Asymmetric ideological segregation in exposure to political news on Facebook. Science (2023) DOI: 10.1126/science.ade7138