I social media hanno trasformato il modo in cui le persone parlano tra loro. Ma le piattaforme di social media non si preannunciano per essere gli spazi utopici per la connessione umana sperati dai loro fondatori.

Anziché, Internet ha introdotto fenomeni che possono influenzare le elezioni nazionali e forse anche minacciare la democrazia.

Le camere dell'eco o "bolle", in cui le persone interagiscono principalmente con altri che condividono le loro opinioni politiche, derivano dal modo in cui le comunità si organizzano online.

Quando l'organizzazione di un social network influenza la discussione politica su larga scala, le conseguenze possono essere enormi.

Nel nostro studio pubblicato il 4 settembre, mostriamo che ciò che accade nei punti di connessione, dove le bolle si scontrano, può influenzare in modo significativo le decisioni politiche verso un partito o un altro. Chiamiamo questo fenomeno "gerrymandering delle informazioni".

Quando le bolle si scontrano

È problematico quando le persone traggono tutte le loro informazioni dall'interno della loro bolla. Anche se è reale, le informazioni che le persone ottengono dalla loro bolla possono essere selezionate per confermare le loro ipotesi precedenti. Nella politica americana contemporanea, questo è un probabile contributo alla crescente polarizzazione politica nell'elettorato.

Ma non è tutta la storia. La maggior parte delle persone ha un piede fuori dalle proprie bolle politiche. Leggono notizie da una serie di fonti e parlano con alcuni amici con opinioni ed esperienze diverse dalle proprie.

L'equilibrio tra l'influenza proveniente dall'interno e dall'esterno di una bolla è molto importante per plasmare le opinioni di una persona. Questo equilibrio è diverso per persone diverse:una persona che si appoggia ai Democratici può sentire argomenti politici in modo schiacciante da altri Democratici, mentre un altro può sentire ugualmente da Democratici e Repubblicani.

Dal punto di vista delle parti che stanno cercando di vincere il dibattito pubblico, l'importante è come la loro influenza si diffonda nel social network.

Quello che mostriamo nel nostro studio, matematicamente ed empiricamente, è che l'influenza di un partito su un social network può essere spezzata, in modo analogo ai brogli elettorali dei distretti congressuali.

Nel nostro studio, il brogli delle informazioni era intenzionale:abbiamo strutturato i nostri social network in modo da produrre pregiudizi. Nel mondo reale, le cose sono più complicate, Certo. Le strutture dei social network nascono dal comportamento individuale, e quel comportamento è influenzato dalle stesse piattaforme di social media.

Il brogli delle informazioni dà a un partito un vantaggio nel persuadere gli elettori. La parte che ha un vantaggio, noi mostriamo, è il partito che non divide la sua influenza e lascia i suoi membri aperti alla persuasione dall'altra parte.

Questo non è solo un esperimento mentale, è qualcosa che abbiamo misurato e testato nella nostra ricerca.

Sperimentando con le bolle

I nostri colleghi del MIT hanno chiesto più di 2, 500 persone, reclutato da Amazon Mechanical Turk, per giocare a un semplice gioco di votazione in gruppi di 24.

I giocatori sono stati assegnati a una delle due parti. Il gioco è stato strutturato per premiare la fedeltà del partito, ma anche per premiare il compromesso:se il tuo partito ha vinto con il 60% dei voti o più, ogni membro del partito ha ricevuto US $ 2. Se il tuo partito si è compromesso per aiutare l'altro a raggiungere il 60% dei voti, ogni membro ha ricevuto 50 centesimi. Se nessun partito ha vinto, il gioco era in stallo e nessuno veniva pagato.

Abbiamo strutturato il gioco in questo modo per imitare le tensioni del mondo reale tra le preferenze di partito intrinseche degli elettori e il desiderio di scendere a compromessi su questioni importanti.

Nel nostro gioco, ogni giocatore ha aggiornato le proprie intenzioni di voto nel tempo, in risposta a informazioni sulle intenzioni di voto di altre persone, che hanno ricevuto attraverso il loro social network in miniatura. I giocatori hanno visto, in tempo reale, quanti dei loro collegamenti intendevano votare per il loro partito. Abbiamo piazzato giocatori in diverse posizioni in rete, e abbiamo organizzato i loro social network per produrre diversi tipi di bolle in collisione.

I giochi e le reti sperimentali erano superficialmente equi. I partiti avevano lo stesso numero di membri, e ogni persona aveva la stessa quantità di influenza su altre persone. Ancora, siamo stati in grado di costruire reti che hanno dato a una parte un enorme vantaggio, in modo che abbiano vinto quasi il 60% dei voti, in media.

Per comprendere l'effetto del social network sulle decisioni degli elettori, abbiamo contato chi è connesso a chi, conto delle loro preferenze di partito. Utilizzando questa misura, siamo stati in grado di prevedere con precisione sia la direzione del pregiudizio derivante dal brogli delle informazioni sia la proporzione del voto ricevuto da ciascuna parte nel nostro semplice gioco.

Bolle nella vita reale

Abbiamo anche misurato il brogli delle informazioni nei social network del mondo reale.

Abbiamo esaminato i dati pubblicati sul consumo dei media da parte delle persone, composto da 27, 852 notizie condivise da 938 utenti di Twitter nelle settimane precedenti le elezioni presidenziali del 2016, così come oltre 250, 000 tweet politici da 18, 470 persone nelle settimane precedenti alle elezioni di medio termine degli Stati Uniti del 2010.

Abbiamo anche guardato alla blogosfera politica, esaminando come 1, 490 blog politici collegati tra loro nei due mesi precedenti le elezioni presidenziali statunitensi del 2004.

Abbiamo scoperto che questi social network hanno strutture a bolle simili a quelle costruite per i nostri esperimenti.

Come le reti producono bias

Gli effetti che abbiamo visto nei nostri esperimenti sono simili a ciò che accade quando i politici brogli i distretti congressuali.

Un partito può disegnare distretti congressuali che sono superficialmente equi:ogni distretto è contenuto all'interno di un singolo confine, e contiene lo stesso numero di elettori, ma questo in realtà porta a pregiudizi sistematici, permettendo a un partito di vincere più seggi della proporzione di voti che riceve.

I brogli elettorali sono sottili. Lo sai spesso quando lo vedi su una mappa, ma una regola per determinare quando i distretti sono brogli è complicata da definire, che è stato un punto critico nel recente caso della Corte Suprema degli Stati Uniti sulla questione.

In un modo simile, i brogli informativi portano a social network superficialmente equi. Ogni partito può avere lo stesso numero di elettori con la stessa quantità di influenza, ma la struttura della rete dà comunque un vantaggio a una delle parti.

Contare chi è connesso a chi ci ha permesso di sviluppare una misura che chiamiamo "divario di influenza". Questa descrizione matematica del brogli delle informazioni ha predetto i risultati delle votazioni nei nostri esperimenti. Riteniamo che questa misura sia utile per comprendere come sono organizzati i social network del mondo reale, e come la loro struttura influenzerà il processo decisionale.

Dibattito su come sono organizzate le piattaforme di social media, così come le conseguenze per il comportamento individuale e per la democrazia, continuerà per gli anni a venire. Ma proponiamo che pensare in termini di concetti a livello di rete come le bolle e le connessioni tra le bolle possa fornire una migliore comprensione di questi problemi.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.