斯坦福大学研究：X 平台算法会优先推送“煽动愤怒情绪”的内容，以提高用户互动率

IT之家 8 月 19 日消息，据外媒 engadget 报道，一项发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）的研究发现，X 的推荐算法可能会优先推送煽动愤怒情绪的内容，以提高用户互动率。

据介绍，相应研究由斯坦福大学等机构的研究人员开展，共有 715 名美国 X 平台用户参与。参与者安装浏览器扩展，由研究人员收集其“For You”和“Following”信息流，同时填写基于 Schwartz 基本价值观理论设计的价值观、倾向调查。研究人员随后分析用户与帖子的互动，以及推荐内容与用户价值观之间的关系。

结果显示，X 平台的推荐算法更倾向于向用户推送与其自身价值观不一致的内容。也就是说，用户更容易看到令自己不舒服甚至愤怒的帖子，而这些内容又更容易促使用户进行回复等互动，最终形成“越生气、越互动、越被推荐类似内容”的循环。

斯坦福大学研究人员 Ziv Epstein 表示，算法会从这种相对少见但更强烈的互动中学习，当系统发现用户会因为某类内容产生强烈反应后，就会继续推送类似内容，从而形成持续的“愤怒诱饵”反馈循环。

该研究的作者表示，他们希望通过研究让更多人关注社交媒体推荐算法的运行方式。由于这些算法能够深刻影响用户接触到的信息，但平台通常不会公开足够详细的算法机制，因此其对公共舆论和社会环境产生的影响仍然缺乏透明度。

X 平台目前尚未正式发布公告回应这项研究。不过，X 平台前产品负责人 Nikita Bier 透露，研究结果公布后平台已经调整了推荐算法，所谓“煽动愤怒情绪”的内容推荐量目前已经降低了一个数量级。但至少在相应研究进行期间，X 平台的算法确实存在明显放大这类内容的倾向。