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单行代码能改变社会吗？全球信息流、意见动态和社会结构推荐系统优化参与的系统风险

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摘要

由于过去几年在线敌意和两极分化都在增加，我们需要超越事实检验反射或对社交网站（SNS）上更好的温和性的赞扬，并调查其对社会结构和社会凝聚力的影响。特别是，Facebook或Twitter等超大在线平台（VLOP）部署的推荐系统的作用被忽视了。本文借鉴了认知科学、数字媒体和意见动力学的相关文献，提出了推荐系统、意见动力学和用户在推特等社交网站上的认知偏见之间的纠结关系的忠实复制品，该复制品通过政治活动家推特的大规模纵向数据库进行校准。该模型可以比较各种推荐算法对社会结构的影响，量化它们与一些主要认知偏差的交互作用。特别是，我们证明，寻求最大限度地提高用户参与度的推荐系统必然会导致意见格局两极分化，导致社会权力集中在最有害的用户手中，并导致用户过度接触负面内容（其中一些用户的负面内容高达300%），一种称为算法负偏差的现象。在最具影响力的1%使用者中，有毒使用者的数量是总人口的两倍多。总的来说，我们的结果强调了推荐系统的某些实施所产生的系统风险，以及全面识别推荐系统的实施对个人和社会有害的迫切需要。这是为系统性SNS制定未来法规的必要步骤，如《欧洲数字市场法案》。

建议引用

  • David Chavalarias&Paul Bouchaud&Maziyar Panahi，2024年。"单行代码能改变社会吗？全球信息流、意见动态和社会结构推荐系统优化参与的系统风险,"人工社会与社会模拟杂志《人工社会与社会模拟杂志》，第27卷（1），第1-9页。
    • 手柄：RePEc:jas:jasssj:2023-60-2
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    IDEAS上列出的参考文献

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