社交媒体：算法如何影响竞选活动
《PNAS Nexus》杂志发表的一项研究揭示了在投资预算相同的情况下，社交媒体算法如何青睐某些政党的政治赞助内容。这项研究由米兰理工大学、慕尼黑路德维希马克西米利安大学和都灵 CENTAI 研究所合作开展，分析了 2021 年德国联邦选举前 Facebook 和 Instagram 上的 80,000 多条政治广告。这些广告由各个政治派别的政党投放，在有超过 6000 万合格选民参加的选举中产生了超过 11 亿次展示。
通过调查网络宣传活动的不平等现象，我们发现，广告的有效性以及广告触达目标的强度存在显著差异，更有利于极端团体。
通过收集的数据，我们发现超过 70% 的政党在广告中使用了用户分析。此外，计算广告成本（每欧元花费的展示次数）的变化表明，并非所有政党都能以相同的预算取得相同的效果。极右翼德国选择党被证明是最有效的，其广告效率几乎是投入相同预算的竞争对手的六倍。绿党是成本效益最低的政党。
“他们的广告之所以取得更大的成功，可能是因为民粹主义政党所宣传的煽动性政治问题往往会在社交媒体上引起大量关注。因此，算法会青睐包含此类内容的竞选广告，”米兰理工大学电子、信息和生物工程系数据科学研究小组的研究员、这项研究的共同负责人 Francesco Pierri 解释说。
该研究的另一个发现是，各政党的目标受众与实际受众之间存在差异。虽然大多数政党的受众往往比预期的更年轻，但极右翼的情况却相反。皮埃里和他的同事假设，广告分发中的算法偏差是基于已知的选民行为。
“我们发现，不同政党的政治广告在发布方式上存在系统性偏见。如果他们针对特定受众，或者向不同群体传递政治问题上的矛盾信息，这可能会限制弱势群体的政治参与，”皮埃里继续说道。
“更糟糕的是，如果平台使用的算法涉及广告分发偏见，则不允许验证。例如，如果某些政党系统地为类似广告支付比其他政党更高的价格，这将损害政治竞争。我们需要平台在政治广告方面提高透明度，以确保选举公平和不妥协。”
因此，社交媒体上的定向政治广告引起政治参与者、研究人员和整个社会的严重担忧也就不足为奇了。要求加强对这种选举广告形式的监督以维护民主完整性的呼声越来越强烈。
公众压力和监管努力（例如欧盟的《数字服务法》）推动社交媒体平台向公众提供政治和社会广告，从而使研究人员能够大规模地研究它们。
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