A közösségi média felületeket napjainkban hatalmas érdeklődés övezi, amíg a Facebook havonta 1,920 millió aktív felhasználóval számolhat, a Twitteren 330 millió ember van fent, akik naponta 500 millió bejegyzést tesznek közzé (Socialbakers, 2017.). A felhasználó által követett oldalak tartalmai azonban nem tudnak 100 százalékban megjelenni az adott felhasználó hírfolyamán, mivel az oldalak megjelenítési képessége véges és a felületek szeretnék hogy minél több minőségi időt töltsön a felhasználó a felületen, emiatt előválogatni kénytelenek. Az előválogatás a Facebook esetében az Edge Rank algoritmus segítségével történik, amely pontosan meghatározza mi tartozhat az adott felhasználó érdeklődési körébe és mi nem.

Az algoritmus azt figyeli, hogy az adott tartalomra érkezett-e

• rákattintás,
• lájk,
• megosztás,
• hozzászólás és/vagy
• az egérmutató megállt-e felette 2-3 másodpercig.

A tényezőket azonban nem ugyanolyan súllyal számítja az algoritmus, hanem súlyozza azokat így például a hozzászólás a legmagasabb interakciót fejezi ki, míg a rákattintás vagy az egérmutató megállása a legkisebb súllyal szerepel.

Az algoritmus működése alapján azok a tartalmak, amelyek hasznosak az emberek számára, netalántán megosztóak (és így sok hozzászólást generálnak), sokkal több emberhez tudnak eljutni, mint más hírek.

Az algoritmus működési modelljének köszönhetően megjelent az úgy nevezett szűrőbuborék vagy visszhangkamra jelenség, amely működési modellje szerint mindig olyan tartalmat kínál, amelyet látni szeretnénk. Ezzel azonban az a probléma, hogy a felkínált tartalmak lekorlátozódnak. Ha valaki csak egy forrásból fogyaszt hírt, a többi hírforrások idővel lemorzsolódnak a hírfolyamából, így eltűnik a másik oldal megismerésének lehetősége és a kvázi vita lehetősége is az oldalon és csak olyan tartalmakkal találkozhat, amivel az adott felhasználó egyetért.

Bár ez a jelenség korábban a digitális világ előtt is létezett, hiszen a felhasználó megválaszthatta, milyen napilapokra fizet elő, kikkel beszélget, és a digitális térben egész egyszerűen algoritmusok nélkül is dönthet úgy a felhasználó, hogy csak bizonyos tartalmakra kattint.

Az Oxfordi Egyetem kutatói 2016. márciusában [[ii]] amerikai felhasználók körében folytatott vizsgálatuk során kimutatták, hogy a közösségi oldalak hozzájárulnak az egyének közötti ideológiai távolság növekedéséhez, ugyanakkor pont a közösségi média hatásoknak köszönhetően egyre inkább találkoznak a véleményükkel ellentétes meglátásokkal.

Az Amszterdami Egyetem 2016. áprilisiában [[iii]] nem talált empirikus bizonyítékot arra, hogy valósában létezne-e a szűrőbuborék, mégis frusztrálólag hat a felhasználókra a közösségi média felületeken található politika a Pew Research felmérése szerint [[iv]], emiatt minden negyedik ember próbálni blokkolni vagy minimalizálja a politikai tartalmakat. 83 százalék nem akar foglalkozni olyan politikai tartalommal, amit ismerőse oszt meg és nem ért vele egyet. 31%-uk tudatosan megváltoztatta beállításait annak érdekében, hogy ne vagy kevesebb tartalmat lásson ilyen típusú ismerőseitől, sőt 27%-uk törölt vagy blokkolta ismerőseit ugyanezért.

2016. novemberében publikált kutatás szerint [[v]] olyannyira szembejönnek a közösségi média felületen az adott felhasználó véleményével ellenkező tartalmak, hogy 20% esetében már előfordult legalább egyszer, hogy megváltoztatta véleményét az itt található tartalmak miatt, sőt 17%-uk konkrétan politikai jelölttel kapcsolatban is. A kutatás során konkrétan is rákérdeztek Clinton és Trump kapcsán a közösségi média befolyásolta véleményekre. A megkérdezettek 21 százaléka változtatta meg véleményét Clintonról a közösségi média hatása alapján, míg Trumpról 18 százalék. A változtatás iránya jellemzően negatív volt: Clintonról háromszor valószínűbben változott meg negatív irányba a véleményük a social media platformokon talált információk alapján, Trump esetében pedig ötször. A visszhangkamra elmélet tehát nem működik a valóságban.

Források:

[[i]] Bolcsó Dániel: Buborékba zár a Facebook, de kell ettől félnünk?, Média20, 2014.04.14., letöltés: 2017. 10.10., http://media20.blog.hu/2014/04/14/buborekba_zar_a_facebook_de_kell_ettol_felnunk

[[ii]] Seth Flaxman, Sharad Goel, Justin M. Rao: Filter Bubbles, Echo Chambers and Online News Consumption, Public Opinion Quarterly, Volume 80, Issue S1, 1 January 2016, Pages 298–320,

[[iii]] Frederik J. Zuiderveen Borgesius: Should we worry about filter Bubbles?, Internet Policy Review. Journal on Internet Regulation, Volume 5, Issue 1, 2016

[[iv]] Maeve Duggan, Aaron Smith: The Political Environment on Social Media, Pew Research Center, 2016. október 25., letöltés: 2017. 10.10., http://www.pewinternet.org/2016/10/25/the-political-environment-on-social-media/

[[v]] Monica Anderson: Social media causes some users to rethink their views on an issue, 2016. november 7., letöltés: 2017. 10.10., http://www.pewresearch.org/fact-tank/2016/11/07/social-media-causes-some-users-to-rethink-their-views-on-an-issue/