アルゴリズムが2020年の米国大統領選挙を操作し、サイエンス誌の表紙に登場！メタは初めて無実を証明するために4つの研究を発表したが、分極化に対する解決策は見つからなかった。

アルゴリズムが米国の選挙にどのような影響を与えるかご存知ですか?

本日、「Meta のアルゴリズムが 2020 年の米国選挙に影響を与えた」という研究が Science の表紙に掲載されました。

Meta は初めて、画期的な研究論文を 4 本同時に発表しました。

目的は、2020 年の米国選挙における主要な政治的態度と行動に対する Facebook と Instagram の影響を調査することです。

調査では、Meta プラットフォームが有害な「感情的」二極化を引き起こしたり、主要な政治的態度、信念、行動に意味のある影響を与えたりするという証拠はほとんど見つからなかった。

周知のとおり、バイデン氏が2020年の選挙に勝利しました。

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投票統計を詳しく見ると、全米の一般投票で見ると、開票率97％の時点でバイデン氏が50.8％の票を獲得し、トランプ氏の47.4％を上回っている。バイデン氏の優位は特に大きくない。

トランプ陣営とバイデン陣営はフェイスブックの「ターゲット政治広告」にそれぞれ9,770万ドルと8,210万ドルを費やしたと言われている。

Meta が言う通り、本当にそうなのでしょうか?

メタは無実を証明する

2020年の米国大統領選挙は今日でも依然として話題となっている。

FacebookとInstagramのアルゴリズムは長年、何十億もの人々がソーシャルネットワーク上で見るものを左右し、民主的な議論の舞台にさえなってきた。

3年前、MetaはFacebookとInstagramが2020年の選挙に及ぼす影響について研究を始めた。

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現在、Meta は Science と Nature に掲載された査読済みの 4 つの論文で、その研究結果を初めて一般に公開しています。

これらの研究は、2020年の大統領選挙に向けて、FacebookとInstagramのアルゴリズムがユーザーの目にする内容にどのような影響を与えるかについて、新たな興味深い見方を提供している。

ブリストル大学の心理学者ステファン・レワンドウスキー氏は、この実験は意義深いと語る。

調査によると、アメリカの保守派はリベラル派よりもフェイスブック上ではるかに多くの偽ニュースにさらされている。

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しかし驚くべきことに、すべてのフィードからすべてのリツイートを削除しても、ユーザーの政治的態度には影響がなく、意見の二極化も緩和されませんでした。

たとえビッグデータにコンテンツをプッシュさせず、システムが最新かつ最もホットなものをプッシュするだけにしたとしても、それは役に立たないでしょう。

いったい何が起こったのでしょうか?

4つの主要な研究

エコーチェンバー効果は効果がない

多くの人の見解では、Meta のコンテンツ配信アルゴリズムは、同じ考えを持つ個人やグループからの情報を優先し、それによって政治的二極化を促進している。

この制度により、インターネット上の「エコーチェンバー」が強化され、党派的かつ虚偽の情報の拡散が促進されるのではないかとの懸念がある。

ネイチャー誌に掲載された論文で、研究者らはソーシャルメディアの「エコーチェンバー」がどの程度政治的二極化を促進しているのかを調べた。

エコーチェンバー効果とは、ユーザーが多数の同じような考えを持つ情報源にさらされたときに生じる影響を指します。

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論文アドレス: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06297-w

研究者らは、米国のユーザーのほとんどが、友人、ページ、グループからのコンテンツの大部分を閲覧していることを確認した。しかし、彼らは、その内容はどれも明確に政治やニュースに関連したものではないと指摘した。

さらに、一貫性のあるコンテンツの量を減らすとエンゲージメントは低下しますが、ユーザーの信念や態度に大きな変化はないことが確認されました。

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a. 米国の Facebook の月間アクティブ成人ユーザーにおける、Facebook フィードでの類似コンテンツ、クロスソース コンテンツ、および両方のタイプのソース コンテンツへの露出の分布。b. ソース タイプ別の露出の累積分布関数。

「情報の流れ」がユーザー体験に影響を与える

『サイエンス』誌に掲載された別の研究では、研究者らは時系列の情報の流れとアルゴリズムで生成された情報の流れを比較した。

この研究では、23,391人のFacebookユーザーと21,373人のInstagramユーザーが2つのグループに分けられ、一方のグループにはMetaの共通アルゴリズムによって提供された選択されたコンテンツが配信され、もう一方のグループにはニュースと情報が時系列で配信された。

ユーザーに最新のニュースや情報を提供することで、ユーザーが目にするコンテンツが拡大されるという理論です。

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論文アドレス: https://www.science.org/doi/10.1126/science.abp9364?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631

この研究では、Meta プラットフォームのアルゴリズムによる情報フローがユーザー エクスペリエンスに影響を与えるという結論に達しました。

グーグルの選挙操作を内部告発したフランシス・ホーゲン氏は、この問題は2021年に特に深刻化したと述べ、時系列フィードへの復帰を主張した。

さらに、著者らは、時系列順にコンテンツを受け取った参加者はメタ​​ソーシャルメディアプラットフォームに費やす時間が短く、より多様な（ただし必ずしも信頼性が高いわけではない）コンテンツに触れていることを発見した。

しかし、2つの参加者グループに対する調査では、政治的二極化のレベルに大きな違いは見られませんでした。調査では、嘆願書への署名など​​、参加者の政治活動にも違いは見られなかった。

Facebook と Instagram における時系列フィードとアルゴリズム フィードのユーザー エクスペリエンスと行動の比較

研究者らは、時系列コンテンツ配信により、ユーザーがプラットフォーム上で過ごす時間が大幅に短縮され、プラットフォーム上のコンテンツへの関与が減少し、ユーザーが受け取るコンテンツの組み合わせが変化すると述べています。

同時に研究者らは、情報を時系列で提示しても、下流の政治的態度、知識、オフラインでの行動に検出可能な変化は引き起こされなかったと述べた。

転送されたコンテンツの削除に関する研究

同様に、サイエンス誌に掲載された別の研究では、2020年の選挙前の「リツイートされたコンテンツ」の影響を調査した。

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論文アドレス: https://www.science.org/doi/10.1126/science.add8424?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631

結果によると、転送されたコンテンツを削除すると、信頼できない情報源からのコンテンツを含む政治ニュースの量が大幅に減少することがわかりました。

しかし、政治的二極化や個人レベルの政治的態度の指標には大きな影響はなかった。

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転送処理なしと制御条件でのユーザーエクスペリエンスと行動の比較

ユーザーフィード政治ニュース分析

最後に、研究者たちは、ユーザーのフィードに表示される政治ニュースをリベラルまたは保守の観点から分析しました。

この調査では、米国のフェイスブック利用者約2億800万人のデータアクセス習慣を分析し、左派と右派の利用者の間で情報の共有や消費方法に大きな違いがあることが判明した。

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論文アドレス: https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade7138?adobe_mc=MCMID%3D64243633531002265781381656517959855590%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1690488631

研究者らは、Facebook はイデオロギーに基づいてかなり分離されているが、そのイデオロギー的分離は、友人が投稿したコンテンツよりも、ページやグループが投稿したコンテンツに大きく反映されていると結論付けた。

さらに、この調査では、保守派のユーザーは「信頼できない」情報源からのコンテンツや、Metaのサードパーティのファクトチェッカーによって虚偽と評価された記事を目にする可能性が高いことも判明した。

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全体的に、4つの研究の結果はMeta自体に有利であり、アルゴリズムが選挙を操作していることを示す直接的な証拠はない。

残念ながら、研究者らはソーシャルメディア上の二極化の問題に対処する直接的な解決策は存在しないと述べている。

サイエンス誌が主張するように、ソーシャル メディアに悪影響がないと誰も言いたくないでしょう。

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あるネットユーザーは、「2020年の選挙中に私のアカウントを無効化するためにMetaが私に300ドル支払ったことをあなたは知らなかったでしょうね」と述べた。

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Metaは公式ブログで、今後さらに一連の論文を発表し、合計16本の論文を発表する予定だと述べた。

GoogleはMLを使って選挙を操作したと非難された

Meta は研究結果を公表することですべての容疑を晴らした。

しかし、Metaに加えて、Googleも2020年の選挙操作スキャンダルに深く関与していた。

2019年8月、Googleの上級エンジニアであるザカリー・ヴォーリーズ氏が950ページにわたる内部文書を漏洩した。

文書の内容は、Google が選挙を操作したという証拠を直接明らかにした。

Google はブラックリスト、検閲、機械学習アルゴリズムを利用して米国の選挙を操作した。

このブラックリストには、Android のニュース検索結果で検閲され、明らかに政治的な偏りがある何百もの保守的なサイトが表示されています。

たとえば、Daily Caller、Western Journal、RedState、Gateway Pundit、Steven Crowder、Michelle Malkin、Glenn Beck、Rush Limbaugh などがブラックリストに載っています。

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その後、2021年にヴォーリーズ氏は「Google Leaks: A Whistleblower's Exposé of Big Tech Censorship」と題した本を出版した。

彼は著書の中で、トランプ氏の当選はグーグルにとっての転機だったと述べている。

2016年の選挙後、トランプ氏は正式に次期大統領となった。

ヴォーリーズ氏はどこへ行っても、グーグルの同僚たちが選挙がいかに不公平だったか、そしてトランプ氏や世界中で台頭している広範なポピュリスト運動に対抗するためにはボイコットが必要だと主張しているのを耳にした。

Googleの共同創業者セルゲイ・ブリン氏は全社会議で次のように述べた。

確かに、私はこの選挙を非常に不快に感じていますし、皆さんの多くもそう感じていると思います。しかし、明らかに多くの人々は私たちが抱く価値観を共有していません。

グーグルの国際問題担当副社長ケント・ウォーカー氏は、「ポピュリズム」と「ナショナリズム」の台頭が歴史の流れの中での一時的な現象やエピソードに過ぎないことを確実にするためにグーグルは努力しなければならないと述べた。

これらすべては、Google が 2016 年の選挙でトランプに負けたことを証明しています。

当時、グーグルの幹部と従業員はヒラリー・クリントンを当選させるためにさまざまな戦略を駆使した。たとえば、Google 検索エンジンを使用して、ヒラリー氏に不利な情報をブロックするのを支援するなどです。

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2019年、プロジェクト・ベリタスは、グーグル幹部のジェン・ジェンナイが密かに撮影されたビデオを公開した。

動画の中でジェン・ジェンナイさんは、「2016年に起きたことが再び起こるのを防ぎたい」と率直に語った。

さらに彼女は、グーグルは現在、トランプ氏の2016年の選挙勝利の結果を変えたかもしれない働き方をシミュレートすることを目指して「アルゴリズムの訓練」を試みていると付け加えた。

2017年5月31日、トランプ大統領は、報道で常に否定的な意見が出されていたにもかかわらず、6語のフレーズをツイートした。

そのうちの「Covfefe」は、トランプ氏特有の「coverage」という単語のスペルミスである。

「covfefe翻訳イースターエッグ」と題された漏洩文書では、Googleのエンジニアが反トランプの政治的アジェンダを推進するために、アラビア語の辞書から「covfefe」という単語とその意味である「私は立ち上がる」を削除し、肩をすくめる絵文字に置き換えた。

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どうやら、Google にはアメリカ国民が閲覧できるコンテンツと閲覧できないコンテンツを決定する権限があるようだ。

アメリカは2024年に再び総選挙を実施するが、今回はこれまでとは異なるものとなるだろう。

生成AIの爆発的な普及により、多くのメディアは、今回の選挙が米国でAIツールを広範に活用する最初の選挙になると予測している。

AIが選挙に与える影響は、多くの人々を不安にさせています。ChatGPT、Midjourney、Gen-2などのツールは、写真、ビデオ、音声など、本物そっくりのプロパガンダ資料を瞬時に生成できます。

この技術的な政治戦争の最終的な結果は、AI を使用して有権者を欺き、実際の選挙結果に影響を与えることです。

参考文献:

https://about.fb.com/news/2023/07/research-social-media-impact-elections/

https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.adj7023

https://www.nature.com/articles/d41586-023-02420-z