リプライはXでのエンゲージメント全体の7%にも満たないが、このアルゴリズムが最も重視する信号となっている。『米国科学アカデミー紀要』（PNAS）に掲載された研究によれば、これこそが「レイジベイト（ragebait／怒り誘発コンテンツ）」がプラットフォーム上で拡散し続ける鍵となる仕組みであり、しかもこうしたコンテンツは、自らを民主党支持者と認識するユーザーの目により頻繁に触れる傾向があるという。

研究チームは米国のX利用者715人を募集し、ブラウザ拡張機能をインストールしてもらうことで、それぞれの「For You」および「Following」フィードのコンテンツを収集した。参加者は事前に、Schwartz Theory of Basic Values（シュワルツの基本的価値理論）に基づいて設計された「価値観尺度」に回答している。この理論は個人の信念を「寛容性」や「支配性」といった19の特性に分類するもので、被験者は自身の政治的傾向も自己申告した。研究チームはその後、これらのユーザーが実際にエンゲージメントした投稿を、被験者が自己申告した価値観と照らし合わせて比較した。

その結果、アルゴリズムは「ユーザー自身の価値観と一致しない」コンテンツをより増幅させる傾向にあることが判明した——つまり、ユーザーは自分を怒らせるものをすぐに目にすることになる。論文の共著者であるスタンフォード大学の研究員Ziv Epsteinは404 Mediaに対し、次のように語った。「Xのフィードアルゴリズムは、他の多くのソーシャルメディアのアルゴリズムと同様、エンゲージメントの向上を最適化目標としています。しかし結果として、すべてのエンゲージメントが平等に扱われているわけではありません」。彼の説明によれば、リプライという形のエンゲージメントは、いいねよりもはるかに高い重みをアルゴリズムから与えられている——リプライがプラットフォーム全体のエンゲージメントの7%にも満たないにもかかわらずだ。「これによってレイジベイトのフィードバックループが生まれます。アルゴリズムはあなたが怒りを誘発されることを学習し、その方向にさらにコンテンツを送り続けるのです」。

研究ではまた、こうした「怒りを誘発される」状況が、自らを民主党支持者と認識するユーザーにより頻繁に見られることも判明した。しかし研究チームは現時点で確たる答えを持っておらず、2つの可能性を提示するにとどまっている。X上には元々右派寄りのコンテンツが多いという可能性、あるいは民主党支持者は自分が同意しない投稿と関わる傾向がより強いという可能性だ——いずれも推測の段階であり、論文はどちらも実証していない。

Epsteinは、この研究を行った目的の一つは、ソーシャルプラットフォームの仕組みについてより多くの議論を促すことだと語った。「これらのソーシャルメディアアルゴリズムは、私たちの生活において巨大な力を握っています。それらは私たちが受け取る情報を形作っていますが、その仕組みや、どのような影響をもたらしているのかについて、私たちにはほとんど透明性がありません」。

X社はこの研究に対して公式な回答をまだ行っていないが、元プロダクト責任者のNikita Bierは自身のXアカウントで、リプライ予測メカニズムがユーザーが大量の怒り誘発コンテンツを目にする最大の原因であると述べた。「先月、リプライ予測器における友人の投稿の重みを15倍に引き上げました」とし、この変更によって関連コンテンツが「大幅に減少した」と主張している。この調整内容については現在、彼個人の投稿でのみ言及されており、プラットフォーム側の公式発表による裏付けは見られない。