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」。






