图片由 威廉·伊文 

随着美国总统大选投票日的临近，值得回顾一下我们对Facebook习惯的了解 影响选举结果.

该平台经过优化，可以激发政治上保守的声音， 法西斯主义，分裂主义和仇外心理。 这些声音往往会产生 点击次数最多.

近年来，Facebook已多次做出选择，以保持其 社区标准 或采取避免保守派激怒的道路。 它选择了后者太多次了。

结果导致了分裂言论的猛烈抨击，继续充斥平台并推动社会政治分化。

如何在网上颠覆民主

根据 纽约时报今年早些时候，美国情报官员警告说，俄罗斯在干涉2020年的总统竞选中，与看到总裁唐纳德·特朗普连任的目标。

这得到了证实 发现 来自美国布伦南司法中心。 由新闻和传播学教授扬米·金（Young Mie Kim）领导的研究小组确定了一系列Facebook巨魔账户，“通过同时针对左，右，煽动愤怒，恐惧和敌对情绪”，故意撒播了各个部门。

大多数都与俄罗斯的互联网研究机构（IRA）相关联， 该公司 也是2016年美国大选影响力运动的幕后推手。 金 写 巨魔账户似乎使某些人不愿投票，而把重点放在摇摆状态上。

本月，Facebook 公布 禁止在极右翼阴谋组织QAnon上使用的群组和页面上的禁令（在Facebook和Instagram上同时存在）。 它也是 去除 与一个保守的美国政治青年团体相关联的虚假帐户网络，其目的是违反针对“协调不真实行为”的规定。

然而，尽管Facebook的 重复承诺 更加严厉地制止这种行为-和 偶然 努力做到这一点-该公司一直 广泛 批评 为遏制虚假信息，错误信息和选举干预的蔓延做得太少了。

根据一个 牛津大学学习，有70个国家（包括澳大利亚）在2019年实行了外国或国内选举干预。这比48年的2018个和28年的2017个有所增加。研究称，Facebook是“选择的平台”。

对话向Facebook征求了有关政治人物使用该平台影响选举（包括过去的美国选举）的评论。 一位Facebook发言人说：

我们已聘请专家，组建了具有不同领域经验的团队，并创建了新产品，政策和合作伙伴关系，以确保我们已准备好应对美国大选的独特挑战。

当Facebook偏爱一方时

Facebook因未能删除明显违反其仇恨言论政策的帖子而受到广泛批评，包括 职位 由特朗普本人。

公司公开 免除 政治家从其事实检查程序中获得情报，并故意在“新闻价值例外”下托管来自政治家的误导性内容。

当Facebook在2016年总统大选后试图制止虚假信息时， 前共和党职员 转为Facebook高管乔尔·卡普兰（Joel Kaplan）辩称，这样做将不成比例地针对保守派，华盛顿邮报 报道.

对话询问Facebook，卡普兰过去的政治背景是否表明他目前的职务可能存在保守偏见。 这个问题没有得到回答。

Facebook董事会现在还设有一个 主要特朗普捐助者 以及声音支持者Peter Thiel。 Facebook首席执行官马克·扎克伯格本人被指控 变得“太近” 至 川普酒店.

此外，当美国联邦贸易委员会调查Facebook在Cambridge Analytica丑闻中的角色时， 共和党选票 从而使公司免于面临反托拉斯诉讼。

总体而言，Facebook的模式已经转变 走向两极分化。 煽动性和虚假信息的帖子往往会产生点击。

作为扎克伯格本人 笔记，“如果不加以检查，平台上的人员就会不成比例地参与”此类内容。

多年来，保守派指责Facebook 反保守偏见，公司面对的 共和党的经济处罚。 尽管有研究表明 不存在这种偏见 在平台上

煽动火焰

Facebook的 上瘾 新闻提要通过简单地浏览头条新闻奖励我们，使我们能够做出内在的反应。

它的共享功能已经发现 助长虚假。 他们能 欺骗用户 将新闻归因于他们的朋友，使他们将信任分配给不可靠的新闻来源。 这为 阴谋.

研究 还显示社交媒体是旨在建立不信任感的运动的理想环境，这说明了 对科学和专业知识的信任受到侵蚀.

最糟糕的是Facebook的“回声室”，它使人们相信只有他们自己的观点才是主流。 这鼓励了敌对的“我们与他们”对话，导致两极分化。 这个图案 压制宝贵的民主辩论 并被描述为 对民主本身的生存威胁.

同时，Facebook的员工并没有对歪曲自由主义者感到害羞，甚至在2016年暗示Facebook致力于 防止特朗普的选举。 他们在2017年左右提出了一项名为“共同点”，这会鼓励具有不同政治信仰的用户以较少敌对的方式进行互动。

据卡普兰反对这一主张 华尔街日报，由于担心它可能引发对保守派的偏见。 该项目最终于2018年搁置。

对于那些想要生活在一个健康的民主国家的人来说，Facebook的记录并不是一个好消息。 两极分化当然不会导致有效的政治言论。

虽然几个 新闻 职位 该公司概述了据称为保护2020年美国总统大选的完整性而采取的措施，这在现实中意味着什么仍有待观察。

关于作者

迈克尔·布兰德（Michael Brand），数据科学和人工智能辅助A / Professional， 蒙纳士大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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