DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10098-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41708846
تاريخ النشر: 2026-02-18
المؤلف: Germain Gauthier وآخرون
الموضوع الرئيسي: وسائل التواصل الاجتماعي والسياسة
نظرة عامة
تناقش هذه القسم تجربة ميدانية أجريت في عام 2023 على منصة إيلون ماسك X، والتي تحقق في تأثير خوارزميات المحتوى على المواقف السياسية بين المستخدمين في الولايات المتحدة. شملت الدراسة تخصيص المشاركين عشوائيًا إما لمحتوى خوارزمي أو زمني لمدة سبعة أسابيع. كشفت النتائج أن التحول من محتوى زمني إلى خوارزمي زاد بشكل كبير من تفاعل المستخدمين وحول الآراء السياسية نحو وجهات نظر أكثر محافظة، خاصة فيما يتعلق بأولويات السياسة، والتصورات حول التحقيقات الجنائية المتعلقة بدونالد ترامب، والمواقف تجاه الحرب في أوكرانيا. على العكس، لم يؤد الانتقال من محتوى خوارزمي إلى زمني إلى تأثيرات مماثلة. ومن الجدير بالذكر أن تغيير الخوارزمية سواء بتشغيلها أو إيقافها لم يكن له تأثير كبير على الاستقطاب العاطفي أو الانتماء الحزبي المبلغ عنه ذاتيًا.
كما قامت الدراسة بتحليل محتوى وسلوك المستخدمين، كاشفة أن الخوارزمية كانت تفضل المحتوى المحافظ بينما تقلل من أهمية منشورات وسائل الإعلام التقليدية. أدى هذا التعرض إلى متابعة المستخدمين لحسابات نشطاء سياسيين محافظين، والتي استمروا في التفاعل معها حتى بعد العودة إلى محتوى زمني. تشير هذه النتائج إلى أن التعرض الأولي للخوارزمية له تأثيرات دائمة على المواقف السياسية وسلوك متابعة الحسابات لدى المستخدمين، على الرغم من عدم وجود تغييرات ملحوظة في الانتماء الحزبي. تسهم الدراسة في النقاش المستمر حول دور خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي في تشكيل المعتقدات السياسية وتبرز الحاجة إلى مزيد من التحقيق في آثارها الاجتماعية الأوسع.
طرق البحث
في هذه الدراسة، تم تخصيص المشاركين عشوائيًا إما لمحتوى خوارزمي أو زمني خلال مدة التجربة، مع تقديم تعويض عن مشاركتهم. كانت عملية التخصيص العشوائي فعالة، حيث لم تكن هناك اختلافات كبيرة في الخصائص الديموغرافية أو استخدام وسائل التواصل الاجتماعي بين المجموعتين، باستثناء عدم توازن طفيف في إعدادات المحتوى الأولية. على وجه التحديد، كان 77% من المشاركين في المجموعة الخوارزمية يستخدمون بالفعل المحتوى الخوارزمي في البداية، مقارنة بـ 75% في المجموعة الزمنية. جميع التحليلات التي أجريت في الدراسة أخذت في الاعتبار هذا الإعداد الأولي لضمان صحة النتائج. يمكن العثور على تفاصيل إضافية بشأن توازن المشاركين وإحصائيات ملخصة حسب مجموعة العلاج وإعداد المحتوى الأولي في أقسام المعلومات التكميلية 1.2 و1.7.
نقاش
في هذه الدراسة، تم إجراء تجربة مع 8,363 مشاركًا لتقييم تأثير إعدادات المحتوى على سلوك المستخدمين والمواقف السياسية على منصة وسائل التواصل الاجتماعي X. تم تخصيص المشاركين عشوائيًا إما لمحتوى خوارزمي أو زمني بعد إكمال استبيان ما قبل العلاج، الذي جمع الخصائص الأساسية وأنماط الاستخدام. تمت الموافقة على الدراسة أخلاقيًا وتم تسجيلها مسبقًا، مما يضمن الامتثال لمعايير البحث. استمرت مرحلة العلاج بمعدل 7 أسابيع، حيث أكمل 4,965 مشاركًا استبيان ما بعد العلاج. تشير النتائج الرئيسية إلى أن التحول من محتوى زمني إلى خوارزمي أثر بشكل كبير على تفاعل المستخدمين والمواقف السياسية، خاصة بين أولئك الذين كانوا يستخدمون المحتوى الزمني في البداية. كان المشاركون الذين تعرضوا للمحتوى الخوارزمي أقل احتمالًا لتقليل استخدامهم لـ X، وأكثر احتمالًا لإعطاء الأولوية للقضايا السياسية المحافظة، وأظهروا مشاعر سلبية متزايدة تجاه الأحداث السياسية، مثل التحقيقات المتعلقة بدونالد ترامب.
كشفت التحليلات أن المحتوى الخوارزمي روج لمحتوى أكثر جذبًا ويميل إلى المحافظة السياسية، حيث حصلت المنشورات على مقاييس تفاعل أعلى بكثير مقارنة بالمحتوى الزمني. علاوة على ذلك، كان المشاركون الذين انتقلوا إلى المحتوى الخوارزمي أكثر احتمالًا لمتابعة حسابات نشطاء سياسيين محافظين، بينما لم يؤد التحول العكسي إلى تغييرات كبيرة في سلوك المستخدمين أو مواقفهم. تشير النتائج إلى أن المحتوى الخوارزمي لا يغير فقط نوع المحتوى الذي يتفاعل معه المستخدمون، بل يشكل أيضًا وجهات نظرهم السياسية، مما يبرز الآثار المحتملة لتنسيق المحتوى المدفوع بالخوارزميات على منصات وسائل التواصل الاجتماعي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10098-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41708846
Publication Date: 2026-02-18
Author(s): Germain Gauthier et al.
Primary Topic: Social Media and Politics
Overview
This section discusses a 2023 field experiment conducted on Elon Musk’s platform X, which investigates the impact of feed algorithms on political attitudes among US-based users. The study involved randomly assigning participants to either an algorithmic or a chronological feed for a duration of seven weeks. The findings revealed that switching from a chronological to an algorithmic feed significantly increased user engagement and shifted political opinions towards more conservative views, particularly concerning policy priorities, perceptions of criminal investigations involving Donald Trump, and attitudes towards the war in Ukraine. Conversely, transitioning from an algorithmic to a chronological feed did not yield similar effects. Notably, neither switching the algorithm on nor off had a significant impact on affective polarization or self-reported partisanship.
The research further analyzed users’ feed content and behavior, uncovering that the algorithm favored conservative content while demoting traditional media posts. This exposure led users to follow conservative political activist accounts, which they continued to engage with even after reverting to a chronological feed. These findings suggest that initial exposure to the algorithm has lasting effects on users’ political attitudes and account-following behavior, despite no observable changes in partisanship. The study contributes to the ongoing discourse about the role of social media algorithms in shaping political beliefs and highlights the need for further investigation into their broader societal implications.
Methods
In this study, participants were randomly assigned to either an algorithmic or chronological feed for the duration of the experiment, with compensation provided for their involvement. The randomization process was effective, as there were no significant differences in demographic characteristics or social media usage between the two groups, aside from a slight imbalance in the initial feed settings. Specifically, 77% of participants in the algorithmic group were already using the algorithmic feed at baseline, compared to 75% in the chronological group. All analyses conducted in the study accounted for this initial feed setting to ensure the validity of the findings. Additional details regarding participant balance and summary statistics by treatment group and initial feed setting can be found in Supplementary Information sections 1.2 and 1.7.
Discussion
In this study, an experiment was conducted with 8,363 participants to assess the impact of feed settings on user behavior and political attitudes on the social media platform X. Participants were randomly assigned to either an algorithmic or chronological feed after completing a pre-treatment survey, which collected baseline characteristics and usage patterns. The study was ethically approved and pre-registered, ensuring compliance with research standards. The treatment phase lasted an average of 7 weeks, with 4,965 participants completing the post-treatment survey. Key findings indicate that switching from a chronological to an algorithmic feed significantly influenced user engagement and political attitudes, particularly among those initially using the chronological feed. Participants exposed to the algorithmic feed were less likely to reduce their usage of X, more likely to prioritize conservative policy issues, and exhibited increased negative sentiments towards political events, such as the investigations into Donald Trump.
The analysis revealed that the algorithmic feed promoted more engaging and politically conservative content, with posts receiving significantly higher engagement metrics compared to the chronological feed. Furthermore, participants who switched to the algorithmic feed were more likely to follow conservative and political activist accounts, while the reverse switch did not yield significant changes in user behavior or attitudes. The results suggest that the algorithmic feed not only alters the type of content users engage with but also shapes their political perspectives, highlighting the potential implications of algorithm-driven content curation on social media platforms.