Un article sur le blog de Twitter révèle que l’algorithme de Twitter promeut le contenu à droite plus souvent qu’à gauche, mais les raisons restent floues. Les résultats sont tirés d’une étude interne sur l’amplification algorithmique du contenu politique de Twitter.

Au cours de l’étude, Twitter a examiné des millions de tweets publiés entre le 1er avril et le 15 août 2020. Ces tweets provenaient de médias et d’élus au Canada, en France, en Allemagne, au Japon, en Espagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis. Dans tous les pays étudiés, à l’exception de l’Allemagne, Twitter a constaté que les comptes de droite « reçoivent plus d’amplification algorithmique que la gauche politique ». Il a également découvert que le contenu de droite des médias bénéficie du même biais.

Twitter dit qu’il ne sait pas pourquoi les données suggèrent que son algorithme favorise le contenu de droite, notant que c’est « une question beaucoup plus difficile à répondre car elle est le produit des interactions entre les personnes et la plate-forme ». Cependant, cela peut ne pas être un problème avec l’algorithme de Twitter en particulier – Steve Rathje, un doctorat. candidat qui étudie les médias sociaux, a publié les résultats de ses recherches qui expliquent à quel point le contenu qui divise les groupes politiques est plus susceptible de devenir viral.

Le bord a contacté Rathje pour avoir son avis sur les découvertes de Twitter. « Dans notre étude, nous nous sommes également intéressés au type de contenu amplifié sur les réseaux sociaux et avons trouvé une tendance constante : les publications négatives sur les groupes extérieurs politiques ont tendance à recevoir beaucoup plus d’engagement sur Facebook et Twitter », a déclaré Rathje. « En d’autres termes, si un démocrate est négatif à l’égard d’un républicain (ou vice versa), ce type de contenu recevra généralement plus d’engagement. »

Si nous prenons en compte les recherches de Rathje, cela pourrait signifier que les publications de droite sur Twitter suscitent avec succès plus d’indignation, entraînant une amplification. Peut-être que le problème de l’algorithme de Twitter est lié à la promotion des tweets toxiques plus qu’à un parti pris politique spécifique. Et comme nous l’avons mentionné plus tôt, les recherches de Twitter ont révélé que l’Allemagne était le seul pays à ne pas avoir connu le biais d’algorithme de droite. Cela pourrait être lié à l’accord de l’Allemagne avec Facebook, Twitter et Google pour supprimer les discours de haine dans les 24 heures. Certains utilisateurs changent même leur pays en Allemagne sur Twitter pour empêcher l’apparition d’images nazies sur la plate-forme.

Twitter essaie de changer notre façon de tweeter depuis un certain temps maintenant. En 2020, Twitter a commencé à tester une fonctionnalité qui avertit les utilisateurs lorsqu’ils sont sur le point de publier une réponse grossière, et cette année seulement, Twitter a commencé à piloter un message qui apparaît lorsqu’il pense que vous vous lancez dans une bagarre acharnée sur Twitter. Ce sont des signes de ce que Twitter sait déjà des problèmes d’intimidation et de messages haineux sur la plate-forme.

Frances Haugen, la dénonciatrice qui a divulgué un certain nombre de documents internes de Facebook, affirme que l’algorithme de Facebook favorise les discours de haine et les contenus qui divisent. Twitter pourrait facilement être dans la même position, mais partage ouvertement certains des examens de données internes avant qu’il n’y ait une possibilité de fuite.

Rathje a souligné une autre étude qui a révélé que l’indignation morale amplifiait les messages viraux des points de vue libéraux et conservateurs, mais avait plus de succès venant des conservateurs. Il dit que lorsqu’il s’agit de fonctionnalités telles que la promotion algorithmique qui conduisent à la viralité des médias sociaux, « des recherches supplémentaires devraient être menées pour examiner si ces fonctionnalités aident à expliquer l’amplification du contenu de droite sur Twitter ». Si la plate-forme approfondit le problème et ouvre l’accès à d’autres chercheurs, elle pourrait mieux gérer le contenu qui divise au cœur de ce problème.