計算社会科学：ユーザーはGoogle検索で提示されるニュースよりも、党派性の強いニュースに反応する
Nature 618, 7964 doi: 10.1038/s41586-023-06078-5
人気のあるオンラインプラットフォームが、党派性が強く信頼性の低いニュースをユーザーに組織的に提示しているとすれば、政治的二極化の増強などの社会的問題を引き起こす可能性がある。この懸念は「エコーチェンバー」論争や「フィルターバブル」論争の中核を成すもので、これらの論争では、ユーザーによる選択とアルゴリズムによるキュレーションが、異なるオンライン情報源へユーザーを誘導する上で果たしている役割が批評されている。これらの役割は、エクスポージャー（オンラインプラットフォームによってユーザーに提示されるURLと定義）およびエンゲージメント（ユーザーによって選択されたURLと定義）として測定される。しかし、生態学的に妥当なエクスポージャーデータ（実際のユーザーが典型的なプラットフォーム使用中に見せられるもの）を取得することは難しいため、この方面の研究は、エンゲージメントデータや、仮想エクスポージャーの推定に依存している。従って、生態学的エクスポージャーに関する研究はあまりなく、大半はソーシャルメディアプラットフォームに限られており、ウェブ検索エンジンについては未解決の問題が残されている。我々はこうした欠落部分に対処するために、2018年と2020年の米国での選挙期間中に、Google検索上のエクスポージャーとエンゲージメントの両方について、生態学的に妥当な測定値を調査と対応付けした2波研究を行った。どちらの波でも、参加者のエンゲージメント選択において、Google検索でも全般的にも、Google検索結果で提示されたニュースソースよりも、アイデンティティーにより一致する信頼性の低いニュースソースが多く見られることが分かった。これらの結果は、Google検索での、党派性が強い、または信頼性の低いニュースへのエクスポージャーとエンゲージメントは、アルゴリズムによるキュレーションではなく、主にユーザー自身の選択によって引き起こされることを示している。
