Importance
Le rôle des médias sociaux dans le discours politique a fait l'objet d'intenses débats universitaires et publics. Politiciens et commentateurs de tous bords affirment que les algorithmes de Twitter amplifient la voix de leurs adversaires, ou font taire la leur. Les décideurs politiques et les chercheurs ont donc appelé à une transparence accrue sur la manière dont les algorithmes influencent l'exposition au contenu politique sur la plateforme. Basée sur une expérience à grande échelle impliquant des millions d'utilisateurs de Twitter, une analyse fine des partis politiques dans sept pays et 6,2 millions d'articles de presse partagés aux États-Unis, cette étude réalise l'audit le plus complet d'un système de recommandation algorithmique et ses effets sur le contenu politique. Les résultats révèlent que la droite politique bénéficie d'une plus grande amplification par rapport à la gauche politique.
Résumé
Le contenu de la chronologie d'accueil de Twitter est sélectionné et classé par des algorithmes de personnalisation. En classant systématiquement certains contenus plus haut, ces algorithmes peuvent amplifier certains messages tout en réduisant la visibilité d'autres. Il y a eu un intense débat public et universitaire sur la possibilité que certains groupes politiques bénéficient davantage de l'amplification algorithmique que d'autres. Nous fournissons des preuves quantitatives d'une longue expérience randomisée à grande échelle sur la plate-forme Twitter qui a engagé un groupe de contrôle randomisé comprenant près de 2 millions de comptes actifs quotidiens dans un flux de contenu chronologique inversé sans personnalisation algorithmique. Nous présentons deux ensembles de résultats. Premièrement, nous avons étudié les tweets de législateurs élus des principaux partis politiques de sept pays. Nos résultats révèlent une tendance remarquablement cohérente : dans six des sept pays étudiés, la droite politique dominante bénéficie d'une amplification algorithmique plus élevée que la gauche politique dominante. Conformément à cette tendance générale, notre deuxième ensemble de résultats étudiant le paysage médiatique américain a révélé que l'amplification algorithmique favorise les sources d'information de droite. Nous avons ensuite examiné si les algorithmes amplifiaient davantage les groupes politiques d'extrême gauche et d'extrême droite que les groupes modérés ; contrairement à la croyance populaire dominante, nous n'avons pas trouvé de preuves pour étayer cette hypothèse. Nous espérons que nos résultats contribueront à un débat fondé sur des preuves sur le rôle que jouent les algorithmes de personnalisation dans la formation de la consommation de contenu politique.