Tiggamit sa Facebook paghimo sa ilang kaugalingon nga "mga balita Bubble"

tiggamit sa Facebook nga mas nalinga sa uban nga mga balita mao ang lagmit nga adunay pag-atubang sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga tinubdan sa balita, sumala sa usa ka bag-o nga pagtuon.

Unsa man ang mahitungod sa usa ka bag-o nga pagtuon

Kini mao ang usa ka pagtan-aw sa arkitektura sa social media polarization - esensya, sa unsa nga paagi ang mga tawo mahimo nga epektibo atubang sa hagpat ug pagsala misupak mga grupo sa mga alternatibo nga mga opinyon. Bisan tuod nga ang "Facebook" naggamit algorithms nga makahimo sa pagpresentar sa sulod nga gusto sila, sa miaging mga pagtuon nagpakita nga ang husto nga pagpili sa mga tawo diha sa mga social network nga adunay usa ka lig-on nga impluwensya sa tanan nga matang sa mga panglantaw, nga makakita niini nga mga tawo.

Usa ka bag-ong pagtuon nga gipatik Marso 6 sa journal "Proceedings sa National Academy of Sciences", nagpunting usab nga ang pinili nga mga butang. Ang pagtuon sa focus sa mga kalihokan sa 376 ka milyon "Facebook" tiggamit sa panahon gikan sa Enero 2010 ngadto sa Disyembre 2015 ug ang ikaduha sa unsa nga paagi sila nakig sugilanon sa 920 lain-laing mga ahensya sa balita.

Tracking, huskies, repost ug comment balita mga istorya posted sa "Facebook", analisar sa mga tigdukiduki, nga gipangulohan ni Walter Kvatrachiochchi gikan sa Nuremberg eskwelahan sa Italya. Sila pagtino nga balita sources sa mga tawo sa paggamit ug alang sa unsa ka dugay.

Usa ka talagsaong resulta sa pagtuon

Ang labing makapahibudlong resulta nahimo ngadto sa mahimo nga ang usa nga, bisan pa sa mga dako nga kantidad sa mga tinubdan sa balita nga gikan nga sa pagpili, ang matag user "Facebook", ingon sa usa ka pagmando sa, nakapunting sa ilang atensyon sa pipila lamang ka mga panid. Ug ang mas aktibo ang user sa mga termino sa mga gusto, mga komentaryo, ug Kuta, mas lagmit nga siya nag-focus sa iyang mga kusog sa may diriyut tinubdan.

"Lakip sa mga tiggamit, adunay usa ka natural nga kalagmitan sa limitahan sa ilang mga kalihokan sa usa ka hugpong sa mga mga panid - pagpatin-aw sa mga tigdukiduki. - Sumala sa atong data, sa diha nga ang pagbasa sa mga balita sa "Facebook" nga gimandoan pinaagi sa pinili nga aksyon ".

Ang mga tigdukiduki nga makita nga ang matag tawo usab isip sa usa ka limitado nga gidaghanon sa mga ahensiya sa balita. User kalihokan grupo sa sulod sa piho nga hugpong sa mga organisasyon sa mga balita, ug nakamatikod kaayo gamay nga krus-pagbasa sa taliwala sa mga hugpong sa.

Unsang paagi sa social media polarization

Pinaagi sa Ben Shneiderman nag-ingon, propesor sa computer science sa University of Maryland, nga nagasulay sa social media, kini mao ang usa ka pagtuon nga base sa usa ka dako nga set data mao ang usa ka welcome dugang sa literatura sa research sa social media polarization.

"Kini naghatag og dugang nga ebidensya sa suporta sa paglungtad sa gitawag Bubble filter o panagbulag mga pamaagi nga pinaagi niini ang mga tawo makadawat sa impormasyon," - miingon si Schneiderman, nga wala nalambigit sa mga bag-o nga pagtuon.

Geographical-apod-apod

Apan, ang mga tigdukiduki nakamatikod nga tiggamit mas daghag kay sa aktuwal nga mga balita, sa labing menos geograpiya. Nga mao, samtang ang mga panid nga impormasyon mahimong laykat mga panid sa usag usa o sa bahin sulod, kini nga mga networks mas geographically lamang kay sa tiggamit sa network. Ordinaryo nga mga tiggamit sa kasagaran makig-uban sa mga internasyonal nga mga panid, ang mga tigdukiduki timan-i.

computer model

Aron sa pagtan-aw kon sa unsang paagi kini nga mga mahimong user interaction, ang mga tigdukiduki gibuhat sa usa ka computer nga modelo sa diin ang mga tawo gihatagan og usa ka gitino nang daan nga opinyon nga gisumiter sa linya nga gidaghanon. Ang modelo nagpakita sa kiling sa pagmatuto sa mga impormasyon nga mouyon kanimo, ug sa pagkolekta sa impormasyon nga mohagit sa inyong pagtuo. Ang computer nga modelo simulates sa maong usa ka pagbalhin, nga nagpakita nga ang mga panid nga mao ang kaayo sa lain-laing gikan sa tagsa-tagsa nga mga opinyon nga gisalikway. Kini nga computer nga bersyon sa kumpirmasyon pagpihig nga gipangulohan sa usa ka modelo nga susama sa usa nga sa tinuod anaa sa Facebook. Kini nagsugyot nga sa dakong kalahian sa mga social network mahimo nga, ang mga tigdukiduki miingon.

feykovye balita

Kini offset kumpirmasyon user mahimong usa ka kapandolan alang sa mga kompanya sama sa Facebook o sa Google, nga naningkamot sa pagwagtang sa mga gitawag nga "peke nga balita," ang mga tigdukiduki timan-i. Ang termino nga "peke nga balita" nagtumong sa usa ka hingpit nga bakak nga mga artikulo nga gipatik sa mga kompaniya nga nagtinguha sa pagdani sa tiggamit, "Facebook" sa ilang mga mga panid sa web, nga puno sa mga haligi advertising.

"News adunay sa mao usab nga kaabtikon pagkapopular ingon miming o selfie video", - misulat sa iyang artikulo sa mga siyentipiko. Dugang pa, ang mga awtor sa pagtuon timan-i nga ang politikal ug sosyal nga debate base sa nagkasumpaki nga mga asoy ug kini nga mga asoy ang mga resistant sa mga pamaagi sama sa verification sa mga kamatuoran (bisan tuod bag-o nga mga pagtuon nagpakita nga pagpasidaan sa mga tawo nga mahimong sa magbalantay, sa wala pa sila mabangga sa bakak nga mga impormasyon, mahimong epektibo).

Ang mga tawo "sa usa ka komunidad sa mga higala, ug ang ilang mga higala pag-ayo nga may kalabutan sa usag usa, apan hinay nakig-uban sa mga tawo sa gawas sa ilang komunidad - Schneiderman miingon. - Busa kon adunay mga balita nga ang-apod-apod sa sulod sa ilang mga komunidad, sila tambong sa pagtuo diha niini, apan kon kini makita sa gawas sa komunidad niini nga bahin sa niini, tingali dili masayud ".