社会科学：2024年米国選挙中のTikTokにおける体系的な党派的コンテンツの偏り
Nature 654, 8120 doi: 10.1038/s41586-026-10447-1
ソーシャルメディアプラットフォームが、政治情報への曝露を仲介することが増えているが、政治的曝露を形成する上でのアルゴリズムによるキュレーションの役割については、今も議論が続いている。この問題は、ユーザーが自らのフィードに対して相当な制御権を保持しているプラットフォームでは解決が難しい。TikTokの「For You（おすすめ）」フィードは、ほぼ完全にアルゴリズムレコメンデーションによってコンテンツを配信しており、ユーザーの主体性が大きく制約された状況を提供する。本研究で我々は、米国の3つの州にわたり、民主党または共和党のコンテンツをシードとして与えた、管理された「ソックパペット」の偽アカウントを用いた323件の監査実験を通じて、党派的コンテンツをシードとして与えたアカウントが、党派的曝露において体系的で非対称な差異を示すことを明らかにする。2024年の米国大統領選挙キャンペーン期間中の27週間にわたって収集された28万件を超えるレコメンデーションにおいて、共和党シードアカウントは、民主党シードアカウントよりも約11.5％多く同党派コンテンツを受け取った。一方、民主党シードアカウントは、エンゲージメント指標で調整した後でさえ、約7.5％多く異党派コンテンツ、主として反民主党系の素材に曝露された。こうした非対称性は、到達範囲の広い共和党系チャンネルと、特定の政策領域（民主党側では移民、犯罪、外交政策、共和党側では中絶）に集中していた。我々の知見は、アルゴリズムレコメンデーションが主流を占めるプラットフォーム上で、政治情報への曝露に党派的不均衡が存在することを示しており、これはプラットフォームのガバナンスと民主的な議論に重要な意味を持つ。
