麻省理工学院的推特实验表明，由于政治偏好，社交媒体“回音室”具有清晰的自我选择

麻省理工学院的学者发现，从政治角度来看，Twitter用户关注其所关注的其他Twitter帐户的可能性要高出三倍，这表明党派身份认同本身在多大程度上推动了社会群体的发展。

美国政治两极分化已不是什么秘密。麻省理工学院研究人员进行的一项实验现在表明，政治党派关系如何直接影响人们在在线社交网络中的行为。

研究人员发现，部署Twitter机器人以帮助检查真实人的在线行为时，当涉及共同的党派联系时，个人可能会跟随Twitter上的其他帐户的可能性增加了三倍。

麻省理工学院教授戴维·兰德（David Rand）说：“当党派关系匹配时，人们追随其他账户的可能性就会增加三倍。”他详细介绍了这项研究的结果。“这确实是一个很大的影响，并且清楚地证明了党派角色扮演着多么重要的角色。”

这一发现有助于揭示人们在线选择游击队“回声室”的可能性，人们长期以来一直将其讨论为社交媒体加剧的基本公民问题。但是从方法上讲，该实验还解决了有关党派和社会行为研究的基本挑战：拥有党派观点的人是因为这些观点而相互联系，还是他们主要是出于其他原因而相互联系，而在此过程中只是偶然附带了类似的政治偏好？

新的实验证明了政治偏好本身可以在多大程度上推动社会联系。

“这种模式不基于任何先前存在的关系或任何其他共同利益-人们认为他们对这些帐户的唯一了解是他们拥有党派关系，而且他们更有可能希望与这些帐户建立关系，”作者Mohsen Mosleh是埃克塞特大学商学院的讲师，也是麻省理工学院斯隆管理学院的研究会员。

这篇名为“共享党派关系显着增加了Twitter现场实验中的社会纽带形成”的论文本周发表在《美国国家科学院院刊》上。兰德（Rand）是麻省理工学院斯隆管理学院的Erwin H. Schell教授，也是麻省理工学院斯隆人类合作实验室和应用合作团队的负责人。卡梅隆·马特尔（Cameron Martel），麻省理工学院斯隆分校的博士生； MIT Sloan的三菱职业发展教授兼市场营销副教授Dean Eckles。

为了进行实验，研究人员收集了转发了MSNBC或Fox新闻推文的Twitter用户列表，然后检查了他们的最后3200条推文，以查看这些人从左倾或右倾网站共享了多少信息。然后，从最初的清单开始，学者们最终建立了842个Twitter帐户的最终花名册，这些帐户平均分布在两个主要政党之间。

同时，研究人员创建了一组八个明显的游击队机器人-假冒帐户，看上去像是出于政治目的的个人。僵尸程序按政党划分，政治表达强度各异。研究人员随机选择了其中一个机器人，以在Twitter上关注842个真实用户中的每一个。然后，他们检查了哪些现实生活中的Twitter用户追随了政治上一致的机器人，并观察到出现了明显的党派模式。

总体而言，无论漫游器帐户中政治表达的强度如何，实验中真正的Twitter用户都将跟进与他们共享党派观点的Twitter机器人的15％。相比之下，现实生活中的Twitter用户只会跟踪似乎支持对方的大约5％的帐户。

除其他外，该研究发现他们观察到的用户行为具有党派对称性：来自美国两个主要政党的人同样有可能根据党派的身份追回账目。

兰德说：“民主党人和共和党人之间没有什么区别，因为民主党人与共和党人一样具有优先平局。”

Twitter不建议在此实验中使用的机器人帐户作为用户可能希望遵循的帐户，这表明遵循其他游击队的趋势独立于社交网络使用的账户推荐算法而发生。

兰德说：“这表明社交媒体上缺乏跨党派的关系不仅仅是算法的结果。”“涉及基本的心理倾向。”

兰德指出，与此同时，调查结果确实表明，如果社交媒体公司希望增加跨党派的公民互动，他们可以尝试设计更多此类互动。

“如果您想促进跨部门的社交关系，则不仅需要朋友建议算法保持中立。您将需要朋友建议算法来积极应对这些心理倾向。”兰德说，尽管他还指出，跨党派的社会纽带是否能够真正减少政治两极分化，目前的研究尚不清楚。

因此，Mosleh建议，跨党派建立联系的社交媒体用户的行为是未来研究和实验的重要课题。他还指出，这种实验性方法可用于研究除党派之外的社会关系形成中的各种偏见，例如种族，性别或年龄。

参考：Mohsen Mosleh，Cameron Martel，Dean Eckles和David G. Rand于2021年2月9日在美国国家科学院院刊上发表的“在Twitter现场实验中共享党派关系极大地增加了社会联系的形成”。
10.1073 / pnas.2022761118

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