[論文レビュー] Engagement Outweighs Exposure to Partisan and Unreliable News within Google Search

Ronald E. Robertson, Jon Green+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 31, 2021

Misinformation and Its Impacts被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、2018年および2020年の米国選挙期におけるGoogle検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関の露出と関与を、448名の参加者から生態的妥当性のある露出および関与データを収集するためのカスタムブラウザーエクステンションを用いて調査した。その結果、党派的帰属が露出をわずかに予測する一方で、関与を強く予測しており、ユーザー自身の選択が、偏った報道機関および信頼性の低い報道機関の選択的消費を決定づけていることが示された。

ABSTRACT

If popular online platforms systematically expose their users to partisan and unreliable news, they could potentially contribute to societal issues like rising political polarization. This concern is central to the echo chamber and filter bubble debates, which critique the roles that user choice and algorithmic curation play in guiding users to different online information sources. These roles can be measured in terms of exposure, the URLs seen while using an online platform, and engagement, the URLs selected while on that platform or browsing the web more generally. However, due to the challenges of obtaining ecologically valid exposure data--what real users saw during their regular platform use--studies in this vein often only examine engagement data, or estimate exposure via simulated behavior or inference. Despite their centrality to the contemporary information ecosystem, few such studies have focused on web search, and even fewer have examined both exposure and engagement on any platform. To address these gaps, we conducted a two-wave study pairing surveys with ecologically valid measures of exposure and engagement on Google Search during the 2018 and 2020 US elections. We found that participants' partisan identification had a small and inconsistent relationship with the amount of partisan and unreliable news they were exposed to on Google Search, a more consistent relationship with the search results they chose to follow, and the most consistent relationship with their overall engagement. That is, compared to the news sources our participants were exposed to on Google Search, we found more identity-congruent and unreliable news sources in their engagement choices, both within Google Search and overall. These results suggest that exposure and engagement with partisan or unreliable news on Google Search are not primarily driven by algorithmic curation, but by users' own choices.

研究の動機と目的

• ユーザーの選択とアルゴリズムによるカスタマイズが、Google検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関の露出と関与に果たす役割を調査すること。
• 従来の研究において生態的妥当性のある露出データが不足していたことに対応し、実際の検索利用中にリアルタイムで参加者レベルの露出および関与データを収集すること。
• Web検索における、党派的帰属が露出（表示されたURL）と関与（クリックまたは訪問されたURL）に与える影響を比較すること。
• アルゴリズムによるカスタマイズか、ユーザー主導の行動か、どちらが検索プラットフォーム上での偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への選択的露出の主な要因であるかを評価すること。
• 情報エコシステムにおける重要なが、未だ十分に研究されていないチャnelとしてのWeb検索におけるニュース消費のダイナミクスに関する実証的証拠を提供すること。

提案手法

• 2018年および2020年の期間中に、参加者の通常のGoogle検索利用中にリアルタイムで生態的妥当性のある露出および関与データを収集するために、カスタムブラウザーエクステンションを導入した。
• 露出を検索結果に表示されたURLとして定義し、関与をGoogle検索内および外でのURLクリックまたは訪問として定義した。
• 既存のメディアバイアス評価に基づいて、ドメインレベル分類を用いて偏った報道機関および信頼性の低い報道機関を同定した。
• 参加者の検索クエリに非教師あり自然言語処理（NLP）技術を適用し、政治的帰属ごとの行動的差異を定量化した。
• 人口統計および政治的関心を制御した多変量回帰モデルを用いて、党派性と露出、関与、フォローベイaviorの関係を評価した。
• AICおよびdeviance統計量を用いてモデルの適合度を比較し、各結果に対して最も適切なモデルを選択した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 党派的帰属は、Google検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への露出を予測するか？
• RQ2 党派的帰属は、Google検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関の関与にどのように関連しているか？
• RQ3 ユーザーの選択（関与として測定）が、Google検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への露出に与える影響が、アルゴリズムによるカスタマイズを上回る程度はどの程度か？
• RQ4 政治的帰属が異なるユーザーの間で、偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への露出および関与に関して、検索行動にどのような差が見られるか？
• RQ5 党派性とニュース消費の関係は、露出よりも関与に対してより強いのか？

主な発見

• 党派的帰属は、Google検索における偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への露出に対して、わずかで一貫性のない関係を示しており、デモクラットには有意な効果がなく、レピブリカンには僅かな効果しか示さなかった。
• 党派的帰属は関与に関してより一貫性があり有意な関係を示しており、強いレピブリカンは独立系のユーザーと比較して、偏った報道機関の関与が1.402倍高い（p < 0.01）ことがわかった。
• 偏った報道機関および信頼性の低い報道機関への関与は、露出よりも常に高く、ユーザーが自分の帰属と一致するコンテンツを積極的に選択していることが示された、たとえ多様な情報源にさらされても。
• 党派性と関与の関係は、露出よりも強く、ユーザーの選択が選択的消費を決定づけていることが示された。
• 2018年および2020年両方の調査で、信頼性の低い報道機関への関与は、強いレピブリカンおよび傾向が強いレピブリカンの間で顕著に高く、効果量は1.198から2.315の範囲にのぼり（p < 0.01）、有意であった。
• 関与を別々にモデル化した場合、モデルの適合度が著しく向上し、AIC値は露出の479.2から関与の465.0に低下した。これは、関与が偏った報道機関の消費をより良い予測因子であることを示している。