圖片由 威廉·伊文 

隨著美國總統大選投票日的臨近，值得回顧一下我們對Facebook習慣的了解 影響選舉結果.

該平台經過優化，可以激發政治上保守的聲音， 法西斯主義，分裂主義和仇外心理。 這些聲音往往會產生 點擊次數最多.

近年來，Facebook已多次做出選擇，以保持其 社區標準 或採取避免保守派激怒的道路。 它選擇了後者太多次了。

結果造成了分裂言論的猛烈抨擊，繼續充斥平台並推動社會政治分化。

如何在網上顛覆民主

根據 紐約時報，在今年早些時候，美國情報官員警告俄羅斯正在干涉2020年總統大選，目的是使唐納德·特朗普總統再次當選。

這得到了證實 發現 來自美國布倫南司法中心。 由新聞和傳播學教授揚米·金（Young Mie Kim）領導的研究小組確定了一系列Facebook巨魔賬戶，“通過同時針對左，右，煽動憤怒，恐懼和敵對情緒”，故意撒播了各個部門。

大多數都與俄羅斯的互聯網研究機構（IRA）相關聯， 公司 也是在2016年美國大選影響力運動的背後金 寫道： 巨魔賬戶似乎使某些人不願投票，而把重點放在搖擺狀態上。

本月，Facebook 宣布 禁止在極右翼陰謀組織QAnon上使用的群組和頁面上的禁令（在Facebook和Instagram上同時存在）。 它也是 刪除 與違法的美國政治青年團體相關聯的虛假帳戶網絡，其目的是違反針對“協調不真實行為”的規則。

然而，儘管Facebook的 重複承諾 更加嚴厲地制止這種行為-和 偶然 努力做到這一點-該公司一直 廣泛 批評 為遏制虛假信息，錯誤信息和選舉干預的蔓延做得太少了。

根據一個 牛津大學學習，有70個國家（包括澳大利亞）在2019年實行外國或國內選舉干預。這比48年的2018個和28年的2017個有所增加。研究稱，Facebook是“選擇的平台”。

對話向Facebook徵求了有關政治人物使用該平台影響選舉（包括過去的美國選舉）的評論。 一位Facebook發言人說：

我們已聘請專家，組建了具有不同領域經驗的團隊，並創建了新產品，政策和合作夥伴關係，以確保我們已準備好應對美國大選的獨特挑戰。

當Facebook偏愛一方時

Facebook因未能刪除明顯違反其仇恨言論政策的帖子而受到廣泛批評，包括 職位 由特朗普本人。

公司公開 豁免 政治家從其事實檢查程序中獲得知情權，並在其“新聞價值例外”下蓄意誤導政治家的內容。

當Facebook在2016年總統大選後試圖制止虛假信息時， 前共和黨職員 轉為Facebook高管喬爾·卡普蘭（Joel Kaplan）辯稱，這樣做將不成比例地針對保守派，《華盛頓郵報》 報導.

對話詢問Facebook，卡普蘭過去的政治背景是否表明他目前的職務可能存在保守偏見。 這個問題沒有得到回答。

Facebook董事會現在還設有一個 主要特朗普捐助者 以及聲音支持者Peter Thiel。 Facebook首席執行官馬克·扎克伯格本人被指控 變得“太近” 至 王牌.

此外，當美國聯邦貿易委員會調查Facebook在Cambridge Analytica醜聞中的角色時， 共和黨選票 從而使公司免於面臨反托拉斯訴訟。

總體而言，Facebook的模式已經轉變 走向兩極分化。 煽動性和虛假信息的帖子往往會產生點擊。

作為扎克伯格本人 筆記，“如果不加以檢查，平台上的人員就會不成比例地參與”此類內容。

多年來，保守派指責Facebook 反保守偏見，公司面對的 共和黨的經濟處罰。 儘管有研究表明 不存在這種偏見 在平台上。

煽動火焰

Facebook的 上癮 新聞提要通過簡單地瀏覽頭條新聞獎勵我們，使我們能夠做出內在的反應。

它的共享功能已經發現 助長虛假。 他們能 欺騙用戶 將新聞歸因於他們的朋友，使他們將信任分配給不可靠的新聞來源。 這為 陰謀.

研究 還顯示社交媒體是旨在建立不信任感的運動的理想環境，這說明了 對科學和專業知識的信任受到侵蝕.

最糟糕的是Facebook的“迴聲室”，它使人們相信只有他們自己的觀點才是主流。 這鼓勵了敵對的“我們與他們”對話，導致兩極分化。 這個圖案 壓制寶貴的民主辯論 並被描述為 對民主本身的生存威脅.

同時，Facebook的員工並沒有對歪曲自由主義者感到害羞，甚至在2016年暗示Facebook致力於 阻止特朗普當選。 他們在2017年左右提出了一項名為“通用地面”，這將鼓勵具有不同政治信仰的用戶以較少敵對的方式進行互動。

據卡普蘭反對這一主張 華爾街日報，由於擔心它可能引發對保守派的偏見。 該項目最終於2018年擱置。

對於那些想要生活在一個健康的民主國家的人來說，Facebook的業績記錄並不是一個好消息。 兩極分化當然不會導致有效的政治言論。

雖然幾個 博客 職位 該公司概述了為保護2020年美國總統大選的完整性而採取的措施，這在現實中意味著什麼，還有待觀察。

關於作者

邁克爾·布蘭德（Michael Brand），數據科學和人工智能輔助A / Professional， 莫納什大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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