Onderzoekers van Virginia Tech onderzochten waarom sociale mediakanalen vaak spannende, ongebruikelijke gebeurtenissen tonen in plaats van het gewone leven. In hun studie, gepubliceerd in MIS Quarterly, beschrijven ze een nieuw begrip: "rareness bias diffusion". Ze leggen uit dat mensen van nature door opwinding worden aangetrokken en dat die aantrekkingskracht bepaalt wat gebruikers zien en delen.
Alice Jang, assistant professor, en Viswanath Venkatesh, chair of business information technology aan het Pamplin College of Business, leidden het onderzoek. Zij tonen aan dat herhaalde blootstelling aan zeldzame of unieke inhoud mensen doet overschatten hoe vaak die inhoud voorkomt. Daardoor voelen mensen de neiging om vergelijkbare berichten te delen, wat de verspreiding van die zeldzame inhoud verder versterkt.
Het team voerde zes experimenten uit, waaronder tests met fictieve scenario's over een stad die door monsters werd aangevallen, en bouwde een gesimuleerd mock‑netwerk van duizenden social media‑gebruikers en unieke inhoud. De studie concludeert dat de vertekening niet alleen door algoritmes komt maar ook door menselijke vooroordelen en de behoefte aan variatie gecombineerd met platformdynamiek. De onderzoekers suggereren dat gebruikers moeten erkennen dat hun feeds de hoogtepunten van anderen laten zien en niet het dagelijkse leven; dat besef kan schadelijke gevolgen verminderen.
Moeilijke woorden
- onderzoeker — persoon die wetenschappelijk onderzoek doetOnderzoekers
- opwinding — gevoel van sterke emotie of spanning
- blootstelling — in aanraking komen met informatie of stimuli
- overschatten — denken dat iets groter of vaker is
- vertekening — systematische fout in oordeel of waarneming
- algoritme — stap voor stap regel voor het verwerken van gegevensalgoritmes
- verspreiding — het zich uitbreiden of delen van iets
- platformdynamiek — veranderingen en interacties op een platform
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Hoe zou het besef dat feeds vooral hoogtepunten tonen je eigen gebruik van sociale media kunnen veranderen? Geef twee voorbeelden.
- Welke maatregelen zouden platforms kunnen nemen om de beschreven vertekening te verminderen?
- Ken je een situatie uit het echte leven waarin herhaalde blootstelling aan zeldzame gebeurtenissen je verwachtingen beïnvloedde? Beschrijf kort.
Gerelateerde artikelen
Licht bestuurt calciumnetwerk voor kunstmatige cellen
Onderzoekers gebruiken licht om calcium gecontroleerd vrij te maken en een eiwitnetwerk in kunstmatige cellen te laten samentrekken. Het netwerk kan herhaaldelijk samentrekken en microscopische deeltjes verplaatsen, een stap naar gericht geneesmiddeltransport.
AI en draagbare apparaten bij type 2-diabetes
Een meta-overzicht onderzoekt AI-versterkte draagbare apparaten voor mensen met type 2-diabetes en prediabetes. Het overzicht selecteerde 60 van ongeveer 5,000 studies en vindt zowel voordelen (voorspelling 1–2 uur) als belangrijke beperkingen en onderzoekstekorten.
Rapport: samenwerking grote bedrijven maakt hulpmiddelen duur voor boeren
Een rapport van IPES-Food waarschuwt dat nauwe banden tussen grote landbouw- en technologiebedrijven moderne digitale hulpmiddelen onbetaalbaar maken voor kleinschalige boeren. Het noemt zorgen over datacontrole, lock-ins en commercieel gebruik van traditionele kennis.