You」フィードが怒りを誘発するコンテンツを増幅することを確認(How ‘For You’ feeds amplify outrage) を選択 「For You」フィードが怒りを誘発するコンテンツを増幅することを確認(How ‘For You’ feeds amplify outrage)

2026-08-18 スタンフォード大学

スタンフォード大学の研究者らは、X(旧Twitter)の「For You」フィードを分析し、利用者の価値観に合う投稿よりも、価値観と合わない挑発的な投稿がアルゴリズムによって増幅されやすいことを明らかにした。715人のX利用者を対象に、19種類の基本的価値観を用いて「Following」と「For You」の投稿を比較した結果、後者では利用者の価値観と不一致な内容が多く表示された。背景には、フォロー、閲覧時間、リポスト、返信などの「エンゲージメント」を利用者の関心の代理指標としてランキングする仕組みがある。特に、利用者は同意する投稿より反発・怒りを感じる投稿にも反応しやすく、エンゲージメント重視が「怒りを誘うコンテンツ」の拡散につながる可能性が示された。研究者は、価値観を考慮した推薦や対立を緩和するアルゴリズムの必要性を指摘している。

<関連情報>

Xのフィードアルゴリズムにおける価値観の不一致は、エンゲージメントにおける価値観の緊張を反映している Value misalignments in X’s feed algorithm is a reflection of value tensions in engagement

Ziv Epstein, Farnaz Jahanbakhsh, Tiziano Piccardi, +5 , and Michael S. Bernstein
Proceedings of the National Academy of Sciences  Published:August 17, 2026
DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2610388123

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Abstract

Social media feed algorithms rank content that is purported to be preferred by users, but the engagement behaviors that drive these algorithms are (at best) indirect proxies for users’ explicitly self-stated values. Are the resulting feeds value aligned, and if not, why? We investigate this question by annotating the basic human values expressed in participants’ X (Twitter) feeds (N = 715 US users), analyzing the relationship between the posts’ value expressions and the posts’ amplification in the ranked “For You” Page feed, and then comparing the amplified values to users’ own values. We observe that the inventory of posts from followed accounts reflects users’ self-stated values—but that there is an overall negative correlation (misalignment) between users’ explicit values and the value expressions the algorithm is more likely to amplify. We turn to engagement behavior to understand this misalignment and observe that users’ engagement behaviors can be misaligned with their stated values—likely causing the algorithm to learn and reflect these misaligned values. We also detect partisan differences consistent with this theory: While the algorithm amplifies values negatively correlated with both Democrats’ and Republicans’ self-stated values, they are more misaligned for Democrats. And in fact replying, a heavily weighted form of engagement, is associated with values that are less aligned for both Democrats’ and Republicans’ self-stated values, and is even more misaligned for Democrats. Taken together, these findings offer a glimpse into the tensions between the values that people hold and those that provoke reactions, and how these value tensions can produce misaligned outcomes.

1603情報システム・データ工学
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