DEPUIS LE LANCEMENT d'une politique sur les "informations trompeuses" en mai, Twitter s'est heurté au président Donald Trump. Lorsqu'il a décrit les bulletins de vote par correspondance comme "essentiellement frauduleux", la plate-forme a dit aux utilisateurs de "se renseigner sur les faits" et les a liés à des articles qui prouvaient le contraire. Après que M. Trump ait menacé de mort les pillards - "quand le pillage commence, le tournage commence" - Twitter a déclaré que son tweet avait enfreint ses règles contre "la glorification de la violence". Le 28 juillet, le site a supprimé un tweet de Donald Trump junior faisant la promotion d'un médicament contre le paludisme pour le covid-19 que de nombreuses études discréditent.
Le président dit que «les plateformes de médias sociaux font totalement taire les voix des conservateurs». Cependant, une étude de The Economist conclut le contraire. Le flux de Twitter montrait aux gens les derniers messages des comptes qu'ils suivaient, mais en 2016, il a lancé un algorithme pour diffuser des tweets "pertinents" aux utilisateurs, même s'ils datent de plusieurs jours et proviennent de comptes inconnus. Nous avons comparé les deux systèmes et constaté que le moteur de recommandation semble récompenser le langage incendiaire et les affirmations extravagantes.
Notre expérience a commencé en juin 2019, lorsque nous avons créé un clone du profil de M. Trump. Ce bot a utilisé sa photo, sa biographie et son emplacement, et a suivi les mêmes personnes que lui. Nous l'avons utilisé pour republier certains des anciens tweets du président sur plusieurs semaines, afin que l'algorithme puisse savoir ce qui importait à notre clone de Trump.
Ensuite, de septembre à décembre, nous avons vérifié toutes les dix minutes si M. Trump avait tweeté quelque chose. Si c'est le cas, trois choses se sont produites. Tout d'abord, notre clone a répété le tweet. Deuxièmement, nous avons vérifié son fil Twitter et enregistré les 24 premiers messages diffusés par l'algorithme. Enfin, nous avons simulé à quoi aurait pu ressembler un flux chronologique, en utilisant les 24 tweets les plus récents des comptes suivis par M. Trump.
Nos flux algorithmiques et chronologiques différaient fortement. Près de la moitié des tweets recommandés provenaient d'utilisateurs que M. Trump ne suit pas. En utilisant des outils d'analyse des sentiments pour extraire les sentiments du texte, nous avons constaté que le tweet organisé moyen était plus émotif, à toutes les échelles, que son équivalent chronologique – et plus que les propres messages de M. Trump également.
L'analyse des sentiments peut prêter à confusion. Les notes émotionnelles attribuées aux tweets par, disons, Sean Hannity, un expert de droite, pourraient être très négatives, non pas parce qu'elles donnent une mauvaise image de lui, mais parce qu'il critique avec véhémence les autres, comme les démocrates. Néanmoins, dans un échantillon de 120 000 tweets, les messages recommandés par l'algorithme étaient plus susceptibles de se situer près de chaque extrémité d'un spectre positif à négatif.
Twitter pourrait également augmenter les vues extrêmes. Des chercheurs de l'Université de l'Indiana ont classé une liste de sites Web de gauche et de droite comme indignes de confiance ou hyper partisans. Nous avons trouvé 1 647 liens vers de tels domaines sur le flux algorithmique de notre clone, mais seulement 895 sur le flux chronologique. (Presque tous les cas sur les deux flux étaient de droite.)
Notre expérience s'est terminée lorsqu'un changement dans l'interface de Twitter a cassé notre bot. La plateforme a également suspendu un autre clone de Trump qui a copié sa menace de pillage. Cependant, si un penchant algorithmique pour le sensationnalisme persiste, alors Twitter pourrait amplifier et profiter des tweets trompeurs, plutôt que de les supprimer. Son activité consiste à diffuser des annonces auprès de 330 millions d'utilisateurs, même si cela signifie attirer leur attention en leur montrant exactement ce qu'ils veulent croire. Signaler un whopper présidentiel de temps en temps ne changera rien à cela.