คอมเมนต์คิดเป็นสัดส่วนไม่ถึง 7% ของการมีปฏิสัมพันธ์ทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม X แต่กลับเป็นสัญญาณที่อัลกอริทึมนี้ให้ความสำคัญมากที่สุด งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) ชี้ว่านี่คือกลไกสำคัญที่ทำให้ "เนื้อหายั่วให้โกรธ" (ragebait) สามารถแพร่กระจายอย่างต่อเนื่องบนแพลตฟอร์ม และเนื้อหาประเภทนี้ยังปรากฏบ่อยกว่าต่อหน้าผู้ใช้ที่ระบุตัวเองว่าสนับสนุนพรรคเดโมแครต
ทีมวิจัยชักชวนผู้ใช้ X ในสหรัฐฯ จำนวน 715 คน ให้ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์เพื่อเก็บข้อมูลเนื้อหาบนหน้าฟีด "For You" และ "Following" ของแต่ละคน ก่อนหน้านั้นผู้เข้าร่วมได้กรอกแบบสอบถาม "มาตราวัดค่านิยม" ที่ออกแบบตาม Schwartz Theory of Basic Values ซึ่งเป็นทฤษฎีที่แยกความเชื่อส่วนบุคคลออกเป็น 19 คุณลักษณะ เช่น "การยอมรับความหลากหลาย" และ "การครอบงำ" พร้อมกับให้ผู้เข้าร่วมรายงานแนวคิดทางการเมืองของตนเองด้วย จากนั้นนักวิจัยจึงนำโพสต์ที่ผู้ใช้เหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์จริงมาเทียบดูว่าสอดคล้องกับค่านิยมที่พวกเขารายงานไว้หรือไม่
ผลการวิจัยพบว่า อัลกอริทึม "มีแนวโน้มที่จะขยาย" เนื้อหาที่ไม่สอดคล้องกับค่านิยมของผู้ใช้เองมากกว่า พูดง่ายๆ คือผู้ใช้จะได้เห็นสิ่งที่ทำให้ตัวเองโกรธอย่างรวดเร็ว Ziv Epstein นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดหนึ่งในผู้เขียนงานวิจัยนี้ให้สัมภาษณ์กับ 404 Media ว่า "อัลกอริทึมฟีดของ X ก็เหมือนกับอัลกอริทึมโซเชียลมีเดียอื่นๆ ที่ถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มการมีปฏิสัมพันธ์ให้มากที่สุด แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือ ไม่ใช่ทุกปฏิสัมพันธ์จะถูกให้ความสำคัญเท่ากัน" เขาอธิบายว่าคอมเมนต์ประเภทนี้ถูกอัลกอริทึมให้น้ำหนักสูงกว่าการกดไลก์มาก แม้ว่าคอมเมนต์จะคิดเป็นสัดส่วนไม่ถึง 7% ของปฏิสัมพันธ์บนแพลตฟอร์มทั้งหมดก็ตาม "สิ่งนี้ก่อให้เกิดวงจรป้อนกลับของเนื้อหายั่วให้โกรธ อัลกอริทึมเรียนรู้ว่าคุณจะถูกกระตุ้นให้โกรธได้ มันก็จะส่งเนื้อหาแบบนั้นมาให้คุณมากขึ้นเรื่อยๆ"
งานวิจัยยังพบด้วยว่า สถานการณ์ที่ผู้ใช้ถูกกระตุ้นให้โมโหแบบนี้ เกิดขึ้นบ่อยกว่าในกลุ่มผู้ใช้ที่ระบุตัวเองว่าเป็นผู้สนับสนุนพรรคเดโมแครต แต่ทีมวิจัยยังไม่มีคำตอบที่ชัดเจน มีเพียงสองสมมติฐานที่เป็นไปได้ คือ เนื้อหาฝ่ายขวาบนแพลตฟอร์ม X มีจำนวนมากกว่าอยู่แล้ว หรือไม่ก็ผู้สนับสนุนพรรคเดโมแครตมีแนวโน้มที่จะมีปฏิสัมพันธ์กับโพสต์ที่ตนเองไม่เห็นด้วย ทั้งสองข้อนี้ยังคงเป็นเพียงการคาดเดา งานวิจัยไม่ได้พิสูจน์ยืนยันข้อใดข้อหนึ่งเลย
Epstein กล่าวว่าจุดประสงค์หนึ่งของการทำวิจัยชิ้นนี้ คืออยากให้มีคนพูดถึงกลไกการทำงานของแพลตฟอร์มโซเชียลกันมากขึ้น "อัลกอริทึมของโซเชียลมีเดียเหล่านี้มีอำนาจมหาศาลในชีวิตเรา มันกำหนดรูปแบบข้อมูลที่เราได้รับ แต่เรากลับแทบไม่มีความโปร่งใสเลยว่ามันทำงานยังไง และจะส่งผลกระทบอะไรตามมาบ้าง"
X ยังไม่ได้ออกมาตอบสนองอย่างเป็นทางการต่องานวิจัยชิ้นนี้ แต่ Nikita Bier อดีตหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ ได้ออกมาระบุผ่านบัญชี X ส่วนตัวว่า กลไกการทำนายการตอบกลับ (reply prediction) คือต้นตอสำคัญที่สุดที่ทำให้ผู้ใช้เห็นเนื้อหาที่เต็มไปด้วยความโกรธเกรี้ยวจำนวนมาก โดยระบุว่า "เมื่อเดือนที่แล้วเราได้เพิ่มน้ำหนักของโพสต์จากเพื่อนในตัวทำนายการตอบกลับขึ้นถึง 15 เท่า" พร้อมอ้างว่าการปรับเปลี่ยนนี้ทำให้เนื้อหาลักษณะดังกล่าว "ลดลงอย่างมาก" ทั้งนี้ รายละเอียดการปรับเปลี่ยนดังกล่าวปรากฏอยู่เพียงในโพสต์ส่วนตัวของเขาเท่านั้น ยังไม่มีประกาศอย่างเป็นทางการจากแพลตฟอร์มมายืนยันแต่อย่างใด
