Twitterでは右翼政治家のツイートの方が左翼政治家のツイートより増幅されやすい

Twitterが2021年10月21日に、日本を含む世界7カ国の国会議員のツイートを分析した研究結果を発表しました。これにより、ドイツ以外の6カ国で、「右派の議員のツイートの方が左派の議員のツイートよりアルゴリズムによる増幅を受けやすい」ことが判明しました。Twitterは、この偏りがユーザーによるものなのか、アルゴリズム自体の偏向によるものなのかといった原因は不明としています。

Algorithmic Amplification of Politics on Twitter
(PDFファイル)https://cdn.cms-twdigitalassets.com/content/dam/blog-twitter/official/en_us/company/2021/rml/Algorithmic-Amplification-of-Politics-on-Twitter.pdf

Examining algorithmic amplification of political content on Twitter
https://blog.twitter.com/en_us/topics/company/2021/rml-politicalcontent

ISPs have so much data on you - Protocol — The people, power and politics of tech
https://www.protocol.com/policy/isp-ftc-data

Twitterでは、2016年からタイムラインに表示されるツイートを新着順にするか、アルゴリズムによってランク付けされたものにするかを選べるようになっています。ユーザーのタイムラインに表示するツイートを選ぶTwitterのアルゴリズムは、ユーザーがフォローしたアカウントや頻繁に交流しているアカウントなどから、各ユーザーが関心を持ちそうなコンテンツを選ぶよう設計されているとのこと。

このアルゴリズムがTwitterでの政治活動にどのような影響を与えるかを調べるため、Twitterは新着順のタイムラインと、アルゴリズムによって選ばれたタイムラインとで、政治家が発信したコンテンツの表示がどのように変わるかを検証する調査を実施しました。

調査期間は2020年4月1日から8月15日で、分析対象はアメリカ・日本・イギリス・スペイン・ドイツ・フランス・カナダの政治家の個人用アカウントが投稿した政治的ツイートです。政治家は、日本の場合は衆議院議員、カナダの場合は庶民院の議員という具合に、選挙で選出された議員が対象とされました。また、各政治家が右派か左派かに関する情報は政党の公式サイトなど外部の情報源のみから収集され、Twitterでの活動は判断材料から除外されました。

この調査の結果、アルゴリズムが選んだタイムラインと新着順のタイムラインを比較すると、「アルゴリズムは選挙で選ばれた政治家による政治的ツイートを増幅する傾向がある」ことが確認されました。増幅効果は、政治家が政権を担う与党議員かどうかや、政治家の所属政党とは無関係でした。

さらに、ドイツを除く6カ国で、右派の政治家のアカウントが投稿したツイートは、左派の政治家のツイートよりもアルゴリズムによる増幅が大きいことも判明しました。

Twitterは、今回の調査結果はあくまで増幅結果の偏りを示すもので、アルゴリズムがその偏りを発生させた原因だということを示したわけではないことを強調しています。Twitterのソフトウェアエンジニアリング・ディレクターであるRumman Chowdhury氏は、調査結果について「何が原因で特定のコンテンツが増幅されるのかは不明です。はっきり言うと、プラットフォーム上での人々の行動によるユーザー主導の面もあると思われますが、具体的にどうなのかは分かりません。とにかく、この情報を共有することが重要だと考えました」と説明しました。

Chowdhury氏によると、アルゴリズムの偏りが原因ではないと仮定した場合、保守的なコンテンツが成功しているのは、一部の右派の政治家が自分のイデオロギーを売り込むのが上手なことや、右派が自分のイデオロギーへの支持を得るのに成功していることなどが考えられるそうです。

Twitterでは、今回の研究結果をどのように公開するかについて激しい議論が交わされたとのこと。なぜなら、このようなニュース記事は誤解されやすく、研究結果が多くの人々の元に届く頃には、その内容がかなり薄まったものになってしまうと懸念されるからです。それでも、こうした研究結果をデータとともに公開すれば、世界中の研究者らがTwitterでの政治的な偏りについて研究したり検証したりするのに役立つと考えて今回の発表に踏み切ったと、Chowdhury氏は述べました。