回覆只佔X平台互動量不到7%,卻是這套演算法最重視的訊號。一份刊登於《美國國家科學院院刊》(PNAS)的研究指出,這正是「憤怒誘餌」(ragebait)能在平台上持續擴散的關鍵機制,而且這種內容更常出現在自認是民主黨支持者的用戶眼前。
研究團隊找來715名美國X用戶,讓他們安裝一款瀏覽器擴充功能,蒐集各自的「For You」與「Following」動態牆內容。參與者事先填寫了一份根據Schwartz Theory of Basic Values設計的「價值觀量表」,這套理論把個人信念拆解成19項特質,例如「包容」與「支配」,同時受試者也自行回報了政治傾向。研究人員接著比對這些用戶實際互動的貼文,看它們與受試者自報的價值觀是否吻合。
結果顯示,演算法「更傾向放大」與用戶自身價值觀不一致的內容——換句話說,用戶很快就會看到讓自己生氣的東西。論文作者之一、史丹佛大學研究員Ziv Epstein向404 Media表示:「X的動態牆演算法和很多社群媒體演算法一樣,是以提升互動為優化目標,但結果是,不是所有互動都被平等對待。」他解釋,回覆這類互動被演算法賦予的權重遠高於按讚,即便回覆只佔平台互動不到7%。「這形成一種憤怒誘餌的回饋循環,演算法學到你會被激怒,就會持續往那個方向送更多內容給你。」






