クラウドソーシングの誤った情報フラグにおける政治的偏見の歪み

多くの人がソーシャルメディアでニュースを見ていますが、オンラインでニュース項目の制作は、誤った情報の一般的な普及のために発生しました。ソーシャルメディアプラットフォームは、さまざまな方法でコンテンツを警察しています。主に、彼らはクラウドソーシングの「フラグ」に依存しています。ユーザーは、特定のニュース項目が誤解を招く可能性があることをプラットフォームに合図し、それらを十分に上げれば、アイテムは事実確認されます。ただし、現実世界のデータは、最もフラグが立てられたニュースソースも最も人気があり、信頼できるものであることを示しています。この論文では、この現象は、オンラインソーシャルメディア環境の形成方法について現在のコンテンツポリシング戦略が行っている不合理な仮定によって説明できることを示しています。最も現実的な仮定は、確認バイアスにより、ユーザーがニュースソースが生成するニュースソースと同じ政治的バイアスを共有した場合、ユーザーがニュース項目にフラグを立てることを妨げるということです。エージェントベースのシミュレーションを介して、ソーシャルメディア環境の現在の理解を再現するモデルは、ほとんどのフラグを受け取る最も中立で正確なソースに必然的になることを示しています。

Many people view news on social media, yet the production of news items online has come under fire because of the common spreading of misinformation. Social media platforms police their content in various ways. Primarily they rely on crowdsourced 'flags': users signal to the platform that a specific news item might be misleading and, if they raise enough of them, the item will be fact-checked. However, real-world data show that the most flagged news sources are also the most popular and-supposedly-reliable ones. In this paper, we show that this phenomenon can be explained by the unreasonable assumptions that current content policing strategies make about how the online social media environment is shaped. The most realistic assumption is that confirmation bias will prevent a user from flagging a news item if they share the same political bias as the news source producing it. We show, via agent-based simulations, that a model reproducing our current understanding of the social media environment will necessarily result in the most neutral and accurate sources receiving most flags.