كشفت دراسة جديدة عن تفضيل خوارزميات فيسبوك وإنستغرام للأحزاب المتطرفة

هل تحابي خوارزميات‌ فيسبوك‌ وإنستغرام​ الأحزاب السياسية المتطرفة؟

أظهرت ‌ دراسة حديثة نُشرت في مجلة “شبكة PNAS” أن خوارزميات منصات التواصل الاجتماعي، مثل‌ فيسبوك وإنستغرام، قد تُظهر تحيزًا في عرض الإعلانات السياسية،‌ مما يُعطي الأفضلية للأحزاب والجماعات الأكثر تطرفًا.

قام باحثون من ​جامعة بوليتكنيكو دي ‌ميلانو⁣ وجامعة‍ لودفيج ماكسيميليانز في ميونيخ ومعهد CENTAI في تورينو بتحليل ⁣أكثر ‌من 80 ألف إعلان سياسي نُشرت على فيسبوك وإنستغرام خلال الحملة الانتخابية الفيدرالية الألمانية ‌عام 2021. وشملت الدراسة إعلانات من ستة أحزاب سياسية تمثل مختلف الأطياف السياسية، وهدفت إلى فهم كيفية تأثير خوارزميات هذه المنصات على وصول الإعلانات‌ إلى⁤ الجمهور المستهدف.

نتائج مُقلقة

كشفت الدراسة عن⁢ تفاوتات كبيرة في فعالية الإعلانات السياسية، حيث حققت‌ إعلانات ‌الأحزاب الأكثر تطرفًا، ⁣مثل‌ حزب ‍البديل ‌من أجل ألمانيا⁢ (AfD)، وصولًا أكبر وبتكلفة أقل مقارنةً بإعلانات الأحزاب الأخرى. فعلى سبيل المثال، ‍حققت ⁤إعلانات حزب البديل من أجل ألمانيا ⁢203.49⁢ ظهورًا لكل يورو ‌تم إنفاقه،⁤ بينما حققت إعلانات حزب الخضر 36.18 ظهورًا‍ فقط لكل⁤ يورو.

ويرجع الباحثون هذا التفاوت إلى طبيعة المحتوى‌ الذي تروّجه الأحزاب المتطرفة، حيث غالبًا ما تعتمد على خطاب مثير للجدل يجذب ⁣انتباه المستخدمين⁢ على منصات التواصل الاجتماعي. وبالتالي، فإن خوارزميات هذه المنصات، التي تهدف إلى⁣ زيادة تفاعل​ المستخدمين، تُعطي ‍الأفضلية لمثل هذا المحتوى، مما يُساهم في انتشاره ⁤على نطاق واسع.

تحيزات خوارزمية ‍تُهدد نزاهة ⁤الانتخابات

تُثير هذه النتائج مخاوف جدية حول تأثير خوارزميات منصات‍ التواصل الاجتماعي على نزاهة العمليات الانتخابية. فمن خلال⁢ تفضيل محتوى معين على حساب آخر، تُساهم هذه الخوارزميات في تشكيل‌ الرأي العام والتأثير على اختيارات الناخبين، مما يُهدد مبدأ تكافؤ ⁢الفرص بين الأحزاب السياسية.

ويدعو الباحثون إلى ضرورة زيادة⁤ شفافية خوارزميات منصات ‍التواصل ⁣الاجتماعي، ​وتمكين⁣ المستخدمين من فهم كيفية عملها وتأثيرها على المحتوى الذي يشاهدونه. كما يُطالبون بوضع ضوابط تنظيمية تحد من قدرة هذه المنصات على التأثير ​على العمليات الانتخابية، وضمان تكافؤ الفرص⁢ بين⁣ جميع الأحزاب‌ السياسية.

Exit mobile version