アルゴリズムが選挙運動に与える影響

研究 出版された ジャーナルで PNAS ネクサス 同じ投資予算がある場合でも、ソーシャル メディアのアルゴリズムが特定の政党の政治的スポンサー付きコンテンツを優先する仕組みを明らかにします。

この研究は、ミラノ工科大学、ミュンヘンのLMU-ルートヴィヒ・マクシミリアン大学、トリノのCENTAI研究所の共同研究で、2021年のドイツ連邦選挙前にFacebookとInstagramに掲載された8万件以上の政治広告を分析した。これらの広告は、ドイツ全土の政党によって掲載された。 政治的スペクトル 6,000 万人以上の有権者を対象とした選挙期間中に、11 億回以上のインプレッションを獲得しました。

オンラインキャンペーンの不平等を調査すると、 広告の効果と広告がターゲットに到達した強度、より 過激派グループ。

収集されたデータを使用して、70% 以上の政党が広告でユーザー プロファイリングを使用していることが判明しました。さらに、広告費用 (支出額 1 ユーロあたりの表示回数) の変動を計算すると、すべての政党が同じ予算で同じ結果を達成したわけではないことがわかりました。極右の AfD が最も効果的であることが判明し、同じ予算を投入した競合政党よりも広告の効率がほぼ 6 倍でした。緑の党は最も費用対効果の低い政党でした。

「彼らの広告がより大きな成功を収めているのは、ポピュリスト政党が推進する扇動的な政治問題がソーシャルメディアで多くの注目を集める傾向があるという事実で説明できる。その結果、アルゴリズムはそのような内容の選挙広告を好むだろう」と、ミラノ工科大学電子情報バイオエンジニアリング学部データサイエンス研究グループの研究者で、この研究の共同リーダーであるフランチェスコ・ピエリ氏は説明する。

調査のもう一つの発見は、すべての政党において、ターゲット層と実際にリーチした層の間に食い違いがあったことだ。ほとんどの政党は予想よりも若い層にリーチする傾向があったが、極右政党ではその逆の結果となった。ピエリ氏と同僚は、広告配信におけるアルゴリズムの偏りは、既知の投票行動に基づいていると仮説を立てている。

「我々は、 政治広告 異なる政党の意見が分散している。特定の聴衆をターゲットにしたり、異なるグループに政治問題について矛盾したメッセージを送ったりすると、 政治参加 恵まれないグループの」とピエリ氏は続ける。

「さらに悪いことに、プラットフォームが使用するアルゴリズムは、広告配信に偏りがある場合の検証を許可しません。たとえば、一部の政党が同様の広告に対して他の政党よりも体系的に高い価格を支払う場合、これは政治的競争に損害を与えます。 透明性の向上 公正かつ妥協のない選挙を保証するために、政治広告に関するプラットフォームから排除します。」

したがって、ソーシャルメディア上のターゲットを絞った政治広告が、政治関係者、研究者、そして社会全体の間で深刻な懸念を引き起こしているのは驚くことではありません。民主主義の完全性を守るために、この形式の選挙広告の監視を改善するよう求める声が高まっています。

世論の圧力と規制の取り組み（EUのデジタルサービス法など）により、ソーシャルメディアプラットフォームは政治広告やソーシャル広告への一般公開を迫られ、研究者が大規模に研究できるようになりました。