2024 年の米国大統領選挙後、X プラットフォーム (旧 Twitter) の党派的な攻撃的な発言に対する不満から、多くのユーザーが分散型ソーシャル メディア Bluesky に注目しました。 Bluesky はコンテンツを推奨するためにアルゴリズムを使用しておらず、初期段階で極端な発言や誤った情報を削減しました。しかし、1 年以内に、プラットフォームには依然としてエコー チェンバー効果が残っていました。

アムステルダム大学の研究者らは、AIシミュレーション実験を通じて、複雑なアルゴリズムがなくても、投稿、転送、フォローなどの基本的な機能だけでソーシャルメディアが自然に閉じた円に分裂し、二極化現象を形成することを発見した。彼らは 500 人の仮想ユーザーを備えた簡素化されたプラットフォームを構築し、米国国選調査データに基づいてユーザー特性を設定し、ChatGPT、Llama、DeepSeek などの大規模な言語モデルを使用してユーザーの行動をシミュレートしました。実験を 10,000 回のインタラクション サイクルで実行した後、エコー チェンバー、影響力の集中、極端なスピーチという 3 つの大きな問題がプラットフォーム上で明らかになりました。

研究者らは、投稿を時系列順に表示したり、反対の見解を押しつけるなど、6つの介入を試みたが、問題を完全に解決するものはなく、否定的な現象を悪化させるものもあった。ワシントン大学の学者らは、この結果は「人間の本性とソーシャルメディアの注目力学との共鳴」を反映しており、アルゴリズムが削除されたとしてもシステムアーキテクチャにはまだ毒性が残っている可能性があると考えている。

インディアナ大学の専門家らは、AIのトレーニングデータ自体にソーシャルメディアの毒性が含まれており、実験結果が本質的に二極化に偏る原因となっている可能性があると疑問を呈している。ニューヨーク大学の研究者らは、単純な解決策はないものの、ユーザーがより中立的なコンテンツを投稿することで二極化を緩和できる可能性があると考えている。

この研究は、ソーシャルメディアの二極化の根底にあるメカニズムを明らかにし、技術的な調整だけで問題を根絶することは難しく、それに対処するには複数の当事者による戦略の組み合わせが必要であることを示しています。