Po predsedniških volitvah v ZDA se je množica uporabnikov omrežja X preselila na novejšo platformo Bluesky, ki je obljubljala bolj zdrav spletni prostor. To je brez algoritmov, ki bi določali, kaj uporabniki vidijo.
Sprva je vse izgledalo zelo obetavno: manj je bilo sovražnega govora, dezinformacij in pretirane moči vplivnežev. Toda manj kot leto dni kasneje so stvari ubrale svojo pot. Kljub prizadevanju platforme, je ponovno prišlo do polarizacije, tokrat predvsem z levim ideološkim nagibom.
Razlago za ta pojav ponuja nedavna simulacija z umetno ustvarjenimi uporabniki. Raziskovalci so zasnovali poenostavljeno družbeno omrežje brez zapletenih algoritmov, zgolj z osnovnimi funkcijami – objavljanje, deljenje in sledenje. Kljub temu so se virtualni uporabniki hitro razdelili v polarizirane skupnosti. To kaže, da razklanost ni nujno posledica algoritmov, temveč same narave družbenih interakcij na spletu.
Kako so potekale simulacije?
Mrežo je sestavljalo 500 virtualnih oseb, zasnovanih na podlagi podatkov iz ameriških volilnih raziskav. Z uporabo treh različnih velikih jezikovnih modelov (ChatGPT, Llama in DeepSeek) so jim raziskovalci dodali osebnosti, hobije in politična prepričanja. Nato so v deset tisoč ciklih simulirali njihove odločitve: ali bodo delili objavo, sledili nekomu ali napisali novo vsebino. Ne glede na izbran model je rezultat vedno pripeljal do istega vzorca – prevlado nekaj vplivnežev in krepitve skrajnih mnenj.
Iskanje rešitev, a brez uspeha
Da bi zmanjšali nastajajočo toksičnost, so raziskovalci preizkusili šest različnih ukrepov. Med njimi je bilo prikazovanje objav v kronološkem vrstnem redu ter uporaba tako imenovanih »protialgoritmov«, ki so uporabnikom kazali bodisi najmanj všečkane objave bodisi vsebine z nasprotnim političnim pogledom. Vendar nobena rešitev ni preprečila polarizacije – nekatere so jo še celo poslabšale. »Priznam, da sem bil nekoliko razočaran,« pravi raziskovalec Törnberg. »Ta študija je bila mišljena kot optimistična.«
Narava družbenih omrežij ali napaka umetne inteligence?
Del strokovnjakov meni, da študija razkriva osnovno dinamiko družbenih omrežij: tudi brez algoritmov jih človeška narava potiska v polarizacijo. Drugi opozarjajo, da so bili virtualni uporabniki zasnovani z modeli umetne inteligence, ki so že urjeni na podatkih s spleta, zato je vnaprejšnja pristranskost lahko vplivala na rezultate.
Zakaj je to pomembno
Razumevanje izvora spletne polarizacije je ključno za sodobno politiko. Kot poudarja strokovnjakinja Kate Starbird, brez razumevanja družbenih omrežij danes ni mogoče razumeti politične realnosti.
Novinar
