Tim sa Stanforda razvio je ekstenziju koja preuređivanjem redosleda objava na X-u smanjuje partizansku netrpeljivost bez brisanja sadržaja. U terenskom ispitu učestvovalo je 1.256 korisnika pre predsedničkih izbora 2024, a promena redosleda tokom jedne nedelje dovela je do pozitivnije percepcije suprotne partije. Efekat je primećen i kod liberala i kod konzervativaca, što ukazuje da male algoritamske intervencije mogu bitno uticati na društveni diskurs.
Stanford: Preuređivanje feeda na X-u može smanjiti političku netrpeljivost
Istraživači sa Stanford univerziteta razvili su ekstenziju za pregledač koja može značajno smanjiti partizansku netrpeljivost na platformi X preuređivanjem redosleda objava, bez brisanja ili blokiranja sadržaja.
Studija, objavljena u časopisu Science, pokazuje da korisnici i istraživači mogu imati veću kontrolu nad algoritmima koji oblikuju njihove feedove — ne samo na X-u (ranije Twitter), već i na drugim društvenim mrežama.
Tim je, bez saradnje sa X-om, napravio ekstenziju koja u realnom vremenu analizira objave pomoću modela veštačke inteligencije i dinamički menja njihovu poziciju u feedu. Umesto da sadržaj sakriva ili briše, alat je samo pomerao objave koje su iskazivale antidemokratske stavove, pozive na nasilje ili pozive na hapšenje pristalica suprotne partije, niže u redosledu.
Terenski eksperiment
Terenska proba sprovedena je pred predsedničke izbore 2024. godine i obuhvatila je 1.256 korisnika X-a. Učesnici su nasumično raspoređeni u dve grupe: jednoj su polarizujuće objave bile rangirane više, a drugoj niže — promena je trajala jednu nedelju.
Rezultati su pokazali da su učesnici kojima su antidemokratske i ekstremnije objave bile spuštene u feedu razvili pozitivniji stav prema suprotnoj partiji. Efekat je bio prisutan i među ispitanicima koji su se izjašnjavali kao liberali i među onima koji su se izjašnjavali kao konzervativci.
"Algoritmi društvenih mreža direktno utiču na naše živote, ali do sada su samo platforme imale mogućnost da ih razumeju i oblikuju", rekao je Michael Bernstein, profesor kompjuterskih nauka i vodeći autor studije. "Demonstrirali smo pristup koji omogućava istraživačima i krajnjim korisnicima da imaju tu moć."
Širi značaj i ograničenja
Autori ističu da ovakav pristup otvara mogućnost dizajniranja mera koje ne samo da smanjuju partizansku netrpeljivost, već i podstiču veću društvenu poverenje i zdraviji politički dijalog. Ipak, stručnjaci upozoravaju na ograničenja prenosa nalaza na druge kontekste.
Josephine Schmitt iz Centra za napredne internet studije (CAIS) navodi da su efekti na emocionalnu napetost između političkih tabora bili robusni i ponekad snažni, što potvrđuje da sortiranje feeda nije neutralno i da utiče na afektivnu polarizaciju.
Philipp Lorenz-Spreen iz Instituta Maks Plank za ljudski razvoj napominje da su rezultati delimično prenosivi: u zemljama bez jasno izraženog dvopartijskog sistema ili u okruženjima gde X/X-ova uloga u medijskom pejzažu nije značajna, efekti mogu biti drugačiji i eksperimente bi trebalo ponoviti u različitim kontekstima.
Važno je da u ovom eksperimentu nijedna objava nije uklonjena — samo je promenjen njihov redosled, što sugeriše da male algoritamske intervencije mogu imati merljiv uticaj na stavove i emocije korisnika.
Pomozite nam da budemo bolji.
