Echo Chambers in the Age of Algorithms: An Audit of Twitter's Friend Recommender System

社交媒体平台上存在政治误导和意识形态回声室的问题，这是令人担忧的，因为这些网站在公众接触新闻和时事方面扮演着重要角色。这些平台上采用的算法系统被认为在这些现象中发挥了作用，但其机制和影响还知之甚少。在这项工作中，我们对Twitter的“谁来关注”好友推荐系统进行了算法审计，这是第一次实证审计，调查了该算法的影响。我们创建了自动化的Twitter账户，最初在2022年美国中期选举期间关注左右两派美国政治人物，然后使用该平台的推荐系统扩大其信息网络。我们将实验与对已经关注同一政治人物的Twitter用户的观察研究相结合。总体而言，我们发现，虽然遵循推荐算法会使账户进入密集和相互的邻域，这些邻域在结构上类似于回声室，但推荐者也导致用户网络中的政治同质化程度较通过社交认可扩大网络的账户要少。此外，专门关注算法推荐用户的账户与基于社交认可选择朋友的账户相比，接触到的与虚假或误导性选举叙述有关的内容的机会更少。

研究社交媒体平台上算法系统对政治谣言和意识形态回音室的影响

通过对Twitter的Who-To-Follow好友推荐系统进行算法审计，研究其在现场的影响，发现该推荐算法会导致用户进入结构类似回音室的密集和相互的社区，但相比于通过社交认可扩大网络的账户，该推荐算法也会导致用户网络中的政治同质性更少。此外，完全遵循算法推荐的账户比基于社交认可选择朋友的账户更少机会接触关于虚假或误导性选举叙述的内容。

论文设计了自动化Twitter账户，初始关注左右派美国政治人物，然后使用平台的推荐系统扩大其信息网络，并与已经关注相同政治人物的Twitter用户进行观察性研究。研究发现，算法推荐会导致用户进入结构类似回音室的密集和相互的社区，但相比于通过社交认可扩大网络的账户，该推荐算法也会导致用户网络中的政治同质性更少。此外，完全遵循算法推荐的账户比基于社交认可选择朋友的账户更少机会接触关于虚假或误导性选举叙述的内容。

与此相关的研究包括：1. 'The spread of true and false news online'；2. 'Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook'；3. 'Echo chambers and viral misinformation: modelling fake news as complex contagion'。