共有前の短い停止で誤情報を減らす提案 ^{CEFR B2}

研究は、ソーシャルメディア上でセンセーショナルな投稿がアルゴリズムにより優先されやすく、それが誤情報の速い拡散につながるという問題意識に基づいています。コペンハーゲン大学の研究チームは、共有プロセスに小さな『デジタルの摩擦』を加えて一時停止を挟み、利用者が共有前に自分の投稿を反省する時間を作ることを提案しました。成果は学術誌npj Complexityに掲載されています。

研究者たちはXやBluesky、Mastodonといったプラットフォームを模したコンピュータモデルで実験しました。モデルの結果では、摩擦は衝動的な再共有を減らし共有回数を下げる一方で、摩擦だけでは必ずしも投稿の質が改善するとは限らないことが示されました。

この限界に対処するため、研究者は短い学習ステップをモデルに組み込みました。具体的にはポップアップで短いクイズを表示し、『誤情報とは何か』『このプラットフォームは偽ニュースをどう制限しているか』などを問う方法です。モデルでは、摩擦と学習を組み合わせると共有される投稿の平均的な質が有意に向上しました。

• 共有前の短い一時停止
• 反省を促すポップアップメッセージ
• 誤情報や規則についての短いクイズ

次の課題は、同じ手法が実際の環境でも効果を示すか確認することです。研究チームは技術企業に試験を要請し、協力が得られない場合は研究用の模擬プラットフォームで検証を続ける予定です。研究はCenter for Information and Bubble Studiesで行われ、出典はUniversity of Copenhagenです。