Facebook用戶創建自己的“新聞泡沫”

誰是與其他新聞更加痴迷Facebook用戶可能必須處理少量的新聞來源，根據一項新的研究。

這是關於一項新的研究

這是一個看社交媒體兩極分化的架構 - 從本質上講，人們如何能夠有效地處理分揀和替代過濾意見對立群體。 雖然“臉譜”使用了能夠呈現自己喜歡的內容的算法，以前的研究表明，人的社交網絡中的正確選擇對各種意見，誰看到這些人的強烈影響。

在雜誌“的美國國家科學院學報”上發表3月6日最新研究中，還指出，選擇的問題。 該研究的重點時間段中的3.76億“臉譜”用戶的活動從2010年1月至2015年12月和第二他們與920不同的新聞機構如何相互作用。

發布在“臉譜”跟踪，哈士奇，轉貼和評論的新聞報導，分析研究人員，從意大利紐倫堡學校由Walter Kvatrachiochchi領導。 他們決定哪些新聞來源的人使用多長時間。

該研究的一個顯著結果

最引人注目的結果竟然是一個，儘管可供選擇，每個用戶的“臉譜”，作為一項規則新聞來源數額巨大的，他們的注意力集中在只有幾頁。 而更多的活躍用戶是喜歡，評論方面，和Fortress，更有可能的是，他專注於較少的來源他的能量。

“在用戶，有自己的活動範圍限制在特定的頁面集合中的自然趨勢 - 解釋的研究人員。 - 根據我們的數據，閱讀“臉譜”的新聞時，通過選擇性作用佔主導地位。“

研究人員發現，每個人還可以查看新聞機構的數量有限。 用戶活動新聞機構的特定子集之內進行分組，並指出該子集之間很少交叉閱讀。

如何社交媒體兩極分化

本·施奈德曼說，馬里蘭，其中審查社交媒體的大學計算機科學教授，這是基於大型數據集的研究是一個值得歡迎的除了在社交媒體上兩極分化的研究文獻。

“這提供了支持，使人們接收信息的所謂泡沫過濾器或分離方法存在的其他證據，” - 說施奈德曼，誰沒有參與這項新研究。

地域分佈

但是，研究人員指出，用戶比實際的新聞報導更國際化，至少在地理上。 也就是說，在信息頁面可以laykat頁面對方或共享內容，這些網絡地理上更受限制比網絡的用戶。 普通用戶通常與國際頁面交互，研究人員指出。

計算機模型

要了解如何將這些用戶交互，研究人員創造了一種人進行了提交的行號預定輿論的計算機模型。 該模型反映，以提高或您同意的信息，並收集，將挑戰你的假設信息的傾向。 計算機模型模擬這樣的轉變，這表明這是從個人意見太不同的頁面將被拒絕。 這確認偏見的電腦版已導致類似實際上在Facebook上存在一個典範。 這表明，社交網絡的極化可以是，研究人員說。

feykovye新聞

這抵消用戶確認可為公司，如Facebook或谷歌的，誰試圖剷除所謂的絆腳石“假新聞”，研究人員指出。 術語“假新聞”是指由設法吸引用戶的公司發表了完全錯誤的文章，“臉譜”在其網頁上，充斥著廣告帖。

“新聞具有相同的動力普及的小貓或自拍視頻” - 寫在他的文章的科學家。 此外，研究人員指出，根據衝突的敘述和這些敘述政治和社會辯論是策略性，如事實的驗證（雖然最近的研究表明，告誡人們警惕，他們用虛假信息發生碰撞之前，可以是有效的）。

人“的形式朋友間的社區，他們的朋友密切相關的對方，而是弱的人他們的社區以外的關聯 - 施奈德曼說。 - 所以，如果有是他們的社區內分佈的消息，他們往往相信它，但如果它出現這個社區關於它的外面，恐怕也不會知道。“