バージニア工科大学の研究者たちは、ソーシャルメディアのフィードに派手で珍しい出来事が多く表示される背後にある仕組みを分析しました。研究は学術誌MIS Quarterlyに掲載され、研究チームはこの現象を説明する新しい概念として「rareness bias diffusion(希少性バイアス拡散)」を提案しています。
リーダーのアリス・ジャン(助手)とヴィシュワナス・ヴェンカテシュは、利用者が希少で独特なコンテンツを頻繁に目にすると、それを実際より一般的だと過大評価し、似た投稿を自発的に共有する傾向が高まると述べています。研究チームは合計で6件の実験を行い、ある実験では参加者に怪物に襲われる架空のディストピア都市のシナリオを用いて、参加者が最も少なく見たシナリオを共有しやすいことを観察しました。
さらに、研究者らは何千人規模の利用者を想定した模擬ネットワークを構築し、このバイアスが大規模に広がる様子を再現しました。研究はアルゴリズムが単独の原因ではないと指摘し、人間の偏りと多様性への欲求がプラットフォームの仕組みと組み合わさることで、希少な情報がより広く拡散し、平凡な出来事が目に入らなくなると結論付けています。
ジャンは「私たちには単純に直せないバイアスがある。直すことは不可能だ」と述べ、ヴェンカテシュは「バイアスではあるが、人々がこれを知れば、ソーシャルメディアに映っているのは他人のハイライトであり日常ではないと理解できるかもしれない。そうすれば自分への悪影響を減らせる可能性がある」と語っています。研究者らは、最終的には利用者自身がフィードの偏りを認識する責任があると示唆しました。
難しい単語
- 希少性バイアス拡散 — 珍しい情報が広く拡散する傾向
- 過大評価する — 実際より重要だと考えること過大評価し
- 模擬ネットワーク — 実験用に作った仮想の通信網
- 偏り — 一方向に寄った見方や分布
- 多様性 — 異なる種類や意見の存在
ヒント:記事中の強調表示された単語にマウスオーバー/フォーカス/タップすると、その場で簡単な意味が表示されます。
ディスカッション用の質問
- あなたが見たソーシャルメディアでの例を挙げてください。珍しい投稿が目立つとどんな影響がありますか?
- 研究はこのバイアスを単純には直せないと言います。プラットフォーム運営者と利用者が取れる対策をそれぞれ挙げてください。
- ヴェンカテシュは『フィードは他人のハイライトで日常ではない』と言っています。利用者の認識を高めることは個人の悪影響を減らすと思いますか?理由と具体例を述べてください。