Auditing Differential Visibility of Political Content on TikTok
यह अध्ययन यह प्रदर्शित करके टिकटॉक द्वारा राजनीतिक सामग्री को शैडो-बैन करने के आरोपों का खंडन करता है कि स्पष्ट पहुंच विसंगतियां छद्म-पुनरावृत्ति (pseudoreplication) और भ्रमित करने वाले चरों के सांख्यिकीय आर्टिफैक्ट्स हैं, और उपयुक्त अकाउंट स्तर पर डेटा का विश्लेषण करने पर व्यवस्थित दमन का कोई प्रमाण नहीं पाता है।
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द ग्रेट एल्गोरिदम मिस्ट्री (The Great Algorithm Mystery)
कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, हलचल भरे शहर के चौक की तरह है जहाँ हर कोई अपनी राय चिल्लाकर बता रहा है। इस शहर में, एक रहस्यमय, अदृश्य मेयर है जिसका नाम है "द एल्गोरिदम"। यह मेयर तय करता है कि किसे बोलने के लिए मंच पर खड़ा होना है और किसे भीड़ के पीछे धकेल दिया जाना है। वर्षों से, लोग फुसफुसाते रहे हैं कि इस मेयर का एक गुप्त नियम है: यदि आप कुछ विशेष राजनीतिक विषयों पर चिल्लाते हैं, तो मेयर चुपचाप आपकी आवाज़ को दबा देता है बिना आपको बताए। इसे "शैडो बैन" (shadow ban) कहा जाता है। यह एक डरावना विचार है क्योंकि इसका मतलब है कि आपकी आवाज़ को सिर्फ अनदेखा नहीं किया जा रहा है; बल्कि उसे सक्रिय रूप से छिपाया जा रहा है। लेकिन पेच यहाँ है: मेयर कभी अपनी नियम पुस्तिका नहीं दिखाता। तो, हमें कैसे पता चलेगा कि मेयर पक्षपात कर रहा है? वैज्ञानिक यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि हर चिल्लाहट को कितने लोग सुन रहे हैं, लेकिन वे गिनती करने का एक बहुत ही भ्रमित करने वाला तरीका इस्तेमाल कर रहे हैं जो उन्हें धोखा दे सकता है। यह शोध पत्र एक जासूसी कहानी की तरह है जहाँ जांचकर्ता अनुमान लगाना बंद करने और एक अत्यंत सटीक पैमाने (रूलर) से मापने का निर्णय लेते हैं ताकि यह देखा जा सके कि क्या मेयर वास्तव में किसी को छिपा रहा है, या बस शहर वैसा महसूस होता है जैसा वह दिखता है।
जासूसी कार्य: चिल्लाहटों की गिनती
शोधकर्ताओं की एक टीम ने टिकटॉक (TikTok) पर इस शैडो बैन के रहस्य की जांच करने का निर्णय लिया, जो वह ऐप है जहाँ छोटे वीडियो वायरल होते हैं। उन्होंने तीन ज्वलंत विषयों को चुना जिन पर लोग लगातार बहस करते हैं: अमेरिका अप्रवास (immigration) को कैसे संभालता है, डोनाल्ड ट्रम्प का कवरेज, और इज़राइल और फिलिस्तीन के बीच संघर्ष। उन्होंने 67 अलग-अलग अकाउंट्स की एक विशाल सूची एकत्र की, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक बहस के दोनों पक्षों ( "प्रो" पक्ष और "एंटी" पक्ष) को शामिल किया जाए। फिर, उन्होंने कुछ बहुत विशिष्ट किया: उन्होंने इन अकाउंट्स को एक महीने तक देखा, हर एक घंटे में यह जाँचने के लिए कि प्रत्येक वीडियो को कितने व्यूज, लाइक्स और शेयर्स मिले। अंत में उनके पास पाँच लाख से अधिक डेटा पॉइंट्स थे—संख्याओं का एक विशाल, घना ढेर।
जब उन्होंने पहली बार डेटा को "पुराने तरीके" से देखा (जिसका उपयोग कई अन्य अध्ययन करते हैं), तो परिणाम एक पुख्ता सबूत (smoking gun) की तरह दिखे। उन्होंने वीडियो देखे जाने के तरीके में एक बड़ा अंतर देखा। ऐसा लगा जैसे "एंटी" पक्ष के वीडियो छिपे हुए थे, क्योंकि व्यू काउंट इतना कम हो गया था कि गणित के अनुसार इसकी संभावना एक ट्रिलियन में एक से भी कम थी कि यह केवल एक संयोग है। यह एक पुष्ट शैडो बैन जैसा लग रहा था।
लेकिन फिर, शोधकर्ताओं ने डेटा को एक अलग चश्मे से देखने का निर्णय लिया। उन्हें एहसास हुआ कि "पुराना तरीका" एक बड़ी गलती कर रहा है जिसे स्यूडोरेप्लिकेशन (pseudoreplication) कहा जाता है। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक वीडियो है जिसे एक घंटे में 1,000 व्यूज मिलते हैं। यदि आप एक घंटे बाद इसे फिर से देखते हैं, तो इसमें 1,002 व्यूज हो सकते हैं। यदि आप इसे फिर से देखते हैं, तो 1,004। "पुराना तरीका" हर एक घंटे की जाँच को एक नई, स्वतंत्र घटना के रूप में गिन रहा था। यह भीड़ में एक ही व्यक्ति को 100 बार गिनने जैसा था क्योंकि वह व्यक्ति 100 मिनट तक वहीं खड़ा रहा। जब शोधकर्ताओं ने एक ही वीडियो-घंटे को बार-बार गिनना बंद कर दिया और इसके बजाय अकाउंट्स को वास्तविक माप की इकाई के रूप में देखा, तो वह जादू गायब हो गया। व्यूज का वह विशाल अंतर पूरी तरह से मिट गया। गणित ने दिखाया कि "प्रो" और "एंटी" दोनों पक्षों को लगभग समान संख्या में लोग देख रहे थे। प्रभाव का आकार (effect size) लगभग शून्य था।
असली आश्चर्य: किसे अधिक परवाह है?
तो, यदि "शैडो बैन" वास्तविक नहीं है, तो क्या हो रहा है? शोधकर्ताओं ने एक अलग, अधिक दिलचस्प पैटर्न पाया। जबकि पहुंच (कितने लोगों ने वीडियो देखा) दोनों पक्षों के लिए समान थी, एंगेजमेंट (लोगों की प्रतिक्रिया) बहुत अलग थी। "विपक्षी" सामग्री (एंटी-ट्रम्प और प्रो-पेलेस्टीन वीडियो) को प्रति व्यू बहुत अधिक लाइक्स, शेयर्स और सेव्स मिले।
इसे एक पार्टी की तरह समझें। यदि दो समूह एक पार्टी में चिल्ला रहे हैं, और डीजे (एल्गोरिदम) दोनों समूहों को समान वॉल्यूम में चिल्लाने की अनुमति देता है, तो दोनों को समान रूप से सुना जा रहा है। लेकिन, शोधकर्ताओं ने पाया कि "विपक्षी" समूह के दोस्त अधिक जोश से नाच रहे थे, अधिक ज़ोर से तालियाँ बजा रहे थे, और संगीत को दूसरों के साथ साझा कर रहे थे। "एस्टेब्लिशमेंट" (establishment) समूह को सुना तो जा रहा था, लेकिन उनके दोस्त बस वहां खड़े थे। यह सुझाव देता है कि जो "शैडो बैन" लोग महसूस कर रहे हैं, वह वास्तव में एक अत्यधिक व्यस्त, जुनूनी दर्शकों का संकेत हो सकता है, न कि किसी छिपे हुए दंड का।
इस रहस्य के लिए इसका क्या अर्थ है
शोध पत्र इस निष्कर्ष पर पहुँचता है कि इन विषयों पर एक बड़े, व्यवस्थित शैडो बैन का विचार संभवतः गलत गणित द्वारा बनाया गया एक मिथक है। जो "अंतराल" लोग देखते हैं, वह मुख्य रूप से दो चीजों के कारण एक भ्रम है:
- एक ही चीज़ को बहुत अधिक बार गिनना: घंटों के अपडेट को नया डेटा पॉइंट मानने से छोटे अंतर भी बहुत बड़े दिखने लगते हैं।
- सेब की तुलना संतरे से करना: "विपक्षी" अकाउंट अक्सर बड़े थे, अलग भाषाओं में पोस्ट किए गए थे (मुख्य रूप से प्रो-पेलेस्टीन पक्ष के लिए अरबी), और अपने जीवन चक्र के अलग-अलग चरणों में थे। जब आप इन अंतरों को ठीक करते हैं, तो अंतराल गायब हो जाता है।
शोधकर्ता इस निष्कर्ष में बहुत आश्वस्त हैं क्योंकि उन्होंने अपने तरीकों का सिमुलेशन (simulations) के साथ परीक्षण किया। उन्होंने दिखाया कि यदि आप गिनती करने के "पुराने तरीके" का उपयोग करते हैं, तो आप लगभग हमेशा एक नकली "शैडो बैन" पाएंगे, भले ही वह मौजूद न हो। लेकिन जब उन्होंने "नए तरीके" (घंटों के बजाय अकाउंट्स को देखना) का उपयोग किया, तो उन्हें कंटेंट को दबाने का कोई सबूत नहीं मिला। उन्होंने यह पाया कि "विपक्षी" पक्ष को अधिक तीव्र प्रतिक्रियाएं मिलती हैं, लेकिन यह एक जीवंत दर्शक होने का संकेत है, न कि दबाए गए होने का।
संक्षेप में, अदृश्य मेयर "विपक्षी" आवाजों को छिपा नहीं रहा है। उन आवाजों को अन्य सभी की तरह ही उतनी ही ज़ोर से सुना जा रहा है; बस फर्क यह है कि उन्हें सुनने वाले लोग तालियाँ बजाने और साझा करने के लिए बहुत अधिक उत्साहित हैं। शोध पत्र चेतावनी देता है कि भविष्य के अध्ययनों को डेटा गिनने के अपने तरीकों के बारे में बहुत सावधान रहने की आवश्यकता है, अन्यथा वे उन "भूतों" को खोजते रहेंगे जो वास्तव में वहां हैं ही नहीं।
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