専門家がTwitterの新しい反対票テストについて心配している理由

専門家によると、Twitterがテストしている新しい投票システムは、ソーシャルメディアサイト全体に広がる否定性と毒性の扉を開く可能性があるという。

Twitterは現在テスト中です 選択したユーザーのセットに対して、iOSアプリで賛成票と反対票を投じます。 同社は調査を収集するためにテストが行​​われていると述べているが、ソーシャルメディアサイトがすぐにユーザーにコンテンツに反対票を投じる能力を与える可能性は多くの専門家が心配している。 すべてのユーザーがネガティブに参加しているわけではありませんが、過去数年間、Twitterは 一部のコミュニティメンバーの有毒な性質のために火災、ソーシャルメディアでよく見られる問題 サイト。 専門家は、反対票がプラットフォームの否定性と毒性を強化するだけであることを懸念しています。

「これは、TwitterユーザーがTwitterフィードをより適切にキュレートする方法になる可能性がありますが、そうしないのは難しいことです。 この機能が意図しない影響を与える可能性があるかどうかを質問してください」と、デジタルマーケティングマネージャーのBridgetMeyers氏は述べています。 で サイファーズエージェンシー、Lifewireにメールで伝えた。 「特定のユーザーやグループに反対票を投じるための協調的な取り組みは、彼らを沈黙させたり、重要な文化的会話から彼らの意見を取り除いたりする可能性があります。」

ゴミを掘る

他のフォーラムや一部のサブレディットでさえより多くの毒性を持っているかもしれませんが、Twitterは ソーシャルメディアの世界、したがってその全体的な否定性は、小さなものよりも広範囲に及ぶと感じるかもしれません サイト。 それを念頭に置いて、 Twitterは過去にいくつかのことをしました 自分自身をクリーンアップしようとすること。これは、反対票と賛成票を試す大きな理由の一部のようです。

実際、そのツイートでは Twitterサポート共有 この機能がテスト中であったことを発表するために、チームは、会話でどの返信がより関連性があるかを確認する方法として、これがテストされていることを明確に書いています。 それは悪いことのようには思えません。 結局のところ、長いTwitterスレッドを読んだことがないのに、会話にあまり影響を与えない複数のワンライナーの返信をシャッフルする必要があることに気付いたのです。

ただし、問題は、どのコンテンツが最も関連性があるかをユーザーが判断できるようにすることで、特定の会話の物語を制御できるようにすることです。 そのため、一部のユーザーが団結して他のユーザーの意見を沈黙させる方法になる可能性があります。

「嫌いなものや反対票を追加しても、トローリングが減ったり、より快適な体験になったりすることはありません。 それは、そのメリットや証拠に基づいてではなく、その背後にある政治的メッセージに同意しないために、反対するコンテンツを嫌い、反対票を投じる人々につながるだけです。」 アンドリュー・セレパックフロリダ大学のソーシャルメディア教授である、は電子メールで説明しました。

投票の背後にある意味

Facebookが導入されました 2018年にグループへの賛成/反対投票を行い、それ以来テストを続けています。 TwitterとFacebookはそれぞれの発表で、反対票はコンテンツが良いか悪いかを判断するのに役立つ方法であると述べました。 ただし、すべての投票の背後にある意味も重要です。

r / TheoryofRedditへの投稿 考えられる意味を探る 反対と賛成の後ろ。 システムを設計された方法で使用する人もいれば、感情的な反応に基づいて投票する人もいます。 同情から投稿に賛成することを認める人さえいます。 つまり、TwitterとFacebookがすべての反対票の背後にある意味を判断できない限り、結果は極端に歪む可能性があります。

より多くのユーザーのために戦う

新しいシステムに関するTwitterの説明は、ソーシャルメディアサイトにより多くのユーザーを参加させるという同社の推進と一致しています。

昨年の艦隊はその試みの1つでしたが、Twitterは最近発表しました 機能がシャットダウンします 8月上旬に。 これは、ツイートに対する不安を取り除き、ソーシャルネットワークでより多くのユーザーをアクティブにすることを目的としていましたが、これは明らかに起こりませんでした。 アップ/ダウン、いいね/嫌いの機能は、より多くの人がツイートするようにするためのデータを収集するためのさらに別の方法である可能性があります。

もちろん、専門家の懸念が真実であることが証明された場合、テストから収集されたデータは最終的には役に立たない可能性があり、Twitterには解決策よりも多くの問題があります。