Cross-Cutting Exposure as an Engine of Radicalization: Platform Design, Attention, and Geography in a Stochastic Multiplex Model of Opinion Dynamics
यह शोध पत्र एक स्टोकेस्टिक मल्टीप्लेक्स मॉडल प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि ध्रुवीकरण पर क्रॉस-कटिंग एक्सपोज़र (विपरीत विचारों के संपर्क) का प्रभाव निर्णायक रूप से प्रतिकर्षक प्रभाव (repulsive influence) की उपस्थिति पर निर्भर करता है, जहाँ ऐसा एक्सपोज़र विशुद्ध रूप से आत्मसात्कारी गतिशीलता (assimilative dynamics) के तहत विरोधाभासी रूप से विखंडन को ठीक करता है, लेकिन जब एजेंट विरोधी विचारों के प्रति नकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं तो यह अधिकतम कट्टरपंथ को बढ़ावा देता है, जो अंततः यह प्रकट करता है कि भौगोलिक गतिशीलता के बजाय प्लेटफॉर्म डिज़ाइन और ध्यान का आवंटन (attention allocation), चरमपंथ की दर और संतृप्ति को निर्धारित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
द ग्रेट ओपिनियन शफल: क्यों अधिक देखना हमें कम मिलनसार बना सकता है
कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, शोर-शराबे वाले शहर के चौक की तरह है जहाँ हर कोई लगातार घूम रहा है, पड़ोसियों से टकरा रहा है और अपनी राय चिल्लाकर बता रहा है। लंबे समय से, मानव विचार प्रक्रिया का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक एक विशिष्ट समस्या को लेकर चिंतित रहे हैं: "इको चैंबर्स" (प्रतिध्वनि कक्ष)। डर यह था कि सोशल मीडिया एल्गोरिदम एक बाउंसर की तरह काम करते हैं जो केवल उन्हीं लोगों को आपसे बात करने देता है जो पहले से ही आपसे सहमत हैं। यदि आपको तीखा खाना पसंद है, तो बाउंसर उन लोगों को छिपा देता है जिन्हें सादा भोजन पसंद है, ताकि आपको कभी अपना विचार बदलने की आवश्यकता ही न पड़े। सामान्य समाधान यह सुझाया गया कि बाउंसर को मजबूर किया जाए कि वह आपको "दूसरे पक्ष" से अधिक बार बात करने दे, इस उम्मीद में कि इस संपर्क से लोग अधिक सहिष्णु बन जाएंगे।
लेकिन क्या होगा अगर इसके विपरीत हो? क्या होगा यदि दूसरे पक्ष को देखना वास्तव में आपको अपने विचारों पर और अधिक अड़ियल बना दे? यह प्रश्न भौतिकी, कंप्यूटर विज्ञान और मनोविज्ञान के संगम पर स्थित है। भौतिक विज्ञानी "टॉय मॉडल्स" (खिलौना मॉडल) बनाने के शौकीन होते हैं—जो वास्तविक दुनिया के सरलीकृत, गणितीय संस्करण होते हैं—ताकि वे यह परीक्षण कर सकें कि जब नियमों में बदलाव किया जाता है, तो लोगों के समूह कैसे व्यवहार करते हैं। वे "ब्राउनियन मोशन" (जो केवल एक फैंसी तरीका है "रैंडम वॉकिंग" या बेतरतीब ढंग से चलने का, जैसे कि भीड़ में लड़खड़ाता हुआ कोई व्यक्ति) और "बाउंडेड कॉन्फिडेंस" (यह विचार कि हम केवल उन्हीं लोगों की बात सुनते हैं जिनके विचार हमारे अपने विचारों के काफी करीब हों ताकि वे समझ में आ सकें) जैसी अवधारणाओं का उपयोग करते हैं। बड़ा सवाल यह है: जिस तरह से सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म यह तय करते हैं कि हमें क्या दिखना चाहिए, क्या वह वास्तव में हमारे विभाजनों को ठीक करता है, या क्या वह अनजाने में हमें चरमपंथ की ओर धकेलता है?
प्लॉट ट्विस्ट: "न्यूट्रल" प्लेटफॉर्म सबसे बड़ा अपराधी है
एक नए अध्ययन में, रुबेन अरौजो नामक एक शोधकर्ता ने इसका उत्तर देने के लिए एक डिजिटल सिमुलेशन बनाया। उन्होंने 2,000 से 1,600 आभासी लोगों की एक दुनिया बनाई जो एक 2D स्थान (जैसे एक विशाल वीडियो गेम मैप) में घूमते हैं और आपस में बातचीत करते हैं। इन लोगों के पास बातचीत करने के दो तरीके हैं: शारीरिक रूप से, अपने पास के पड़ोसियों से टकराकर, और डिजिटल रूप से, एक एल्गोरिदम द्वारा क्यूरेट किए गए फीड के माध्यम से स्क्रॉल करके। महत्वपूर्ण रूप से, इन लोगों के पास ध्यान देने की एक सीमित मात्रा होती है। यदि वे स्क्रॉल करने में समय बिताते हैं, तो वे अपने ठीक बगल में चल रहे लोगों से बात करना बंद कर देते हैं।
सिमुलेशन ने यह देखने के लिए तीन अलग-अलग प्रकार के "प्लेटफॉर्म" (एल्गोरिदम) का परीक्षण किया कि कौन सा सबसे अधिक ध्रुवीकरण (जहाँ हर कोई या तो बिल्कुल बाएं छोर पर या बिल्कुल दाएं छोर पर समाप्त होता है) का कारण बनता है:
- द सिमिलैरिटी एल्गोरिदम (समानता एल्गोरिदम): यह वह "इको चैंबर" बाउंसर है। यह केवल आपको ऐसी सामग्री दिखाता है जो आपके जैसा ही सोचती है।
- द न्यूट्रल एल्गोरिदम (तटस्थ एल्गोरिदम): यह वह "रैंडम" बाउंसर है। यह आपको किसी की भी सामग्री दिखाता है, चाहे वे कुछ भी सोचते हों।
- द कंट्रोवर्सी एल्गोरिदम (विवाद एल्गोरिदम): यह वह "ड्रामा" बाउंसर है। यह विशेष रूप से आपको वह सामग्री दिखाने की कोशिश करता है जो आपके अपने विचारों से भिन्न है ताकि आपको जोड़े रखा जा सके।
अध्ययन में वास्तविक दुनिया के मनोविज्ञान पर आधारित एक मोड़ भी जोड़ा गया: कभी-कभी, जब लोग एक ऐसी राय देखते हैं जिससे वे कड़ाई से असहमत होते हैं, तो वे केवल उसे अनदेखा नहीं करते; वे क्रोधित हो जाते हैं और उस राय से और दूर चले जाते हैं। इसे "रिपल्शन" (विकर्षण) कहा जाता है।
यहाँ आश्चर्यजनक परिणाम सामने आया: "न्यूट्रल" प्लेटफॉर्म सबसे खतरनाक था।
सिमुलेशन में, जब एल्गोरिदम ने लोगों को रैंडम विचार दिखाए (न्यूट्रल प्लेटफॉर्म), तो जनसंख्या अत्यधिक ध्रुवीकृत हो गई। हर किसी की राय स्पेक्ट्रम के चरम किनारों (जैसे -1 और +1) पर जाकर स्थिर हो गई। "कंट्रोवर्सी" प्लेटफॉर्म भी लगभग उतना ही बुरा था, जिसने लोगों को बहुत तेज़ी से किनारे की ओर धकेल दिया।
चौंकाने वाली बात यह थी कि सिमिलैरिटी एल्गोरिदम (जिसे हम आमतौर पर इको चैंबर के लिए दोषी मानते हैं) वास्तव में सबसे सुरक्षित था। विरोधी विचारों को छिपाकर, इसने "रिपल्शन" तंत्र को भूखा रख दिया। क्योंकि क्रोधित, विकर्षक प्रतिक्रिया कभी ट्रिगर ही नहीं हुई, इसलिए लोगों को चरम सीमाओं तक नहीं धकेला जा सका। "इको चैंबर" ने एक ढाल की तरह काम किया, जो आबादी को अत्यधिक असहमति देखने के कट्टरपंथी प्रभाव से बचाए रखा।
गणित इस अराजकता को कैसे समझाता है
लेखक ने केवल सिमुलेशन को देखा नहीं; उसने यह समझाने के लिए गणित का उपयोग किया कि ऐसा क्यों होता है। उसने कल्पना की कि जनसंख्या दो बड़े समूहों (ब्लॉक्स) में विभाजित हो रही है जो विपरीत दिशाओं में हैं। इन समूहों के अलग होने की गति इस बात पर निर्भर करती है कि वे एक-दूसरे को कितनी बार देखते हैं।
- न्यूट्रल प्लेटफॉर्म लगातार दोनों समूहों को एक-दूसरे को देखने के लिए मजबूर करता है। यदि "रिपल्शन" नियम सक्रिय है, तो यह निरंतर संपर्क एक रॉकेट बूस्टर की तरह काम करता है, जो समूहों को तब तक अलग करता रहता है जब तक कि वे विचार के स्थान की दीवार से न टकरा जाएं।
- सिमिलैरिटी प्लेटफॉर्म समूहों को एक-दूसरे को बहुत कम दिखाता है। उस निरंतर धक्के के बिना, वे बहुत धीरे-धीरे अलग होते हैं, या बिल्कुल नहीं।
- कंट्रोवर्सी प्लेटफॉर्म समूहों को एक-दूसरे को दिखाने की कोशिश करता है, लेकिन इसकी एक सीमा है। एक बार जब समूह बहुत दूर हो जाते हैं, तो एल्गोरिदम उन्हें एक-दूसरे को दिखाना बंद कर देता है क्योंकि सामग्री अब पर्याप्त रूप से "एंगेजिंग" (दिलचस्प) नहीं रह जाती। इससे समूह दीवार से टकराने से ठीक पहले ही रुक जाते हैं, लेकिन वे बहुत करीब आ जाते हैं।
अध्ययन में पाया गया कि यह कट्टरता एक "थ्रेशोल्ड" (सीमा) प्रभाव नहीं है (जहाँ कुछ नहीं होता जब तक कि आप एक निश्चित रेखा पार न कर लें)। बल्कि, यह एक "रेट" (दर) प्रभाव है। डिजिटल ध्यान का थोड़ा सा भी हिस्सा भी विचलन शुरू कर सकता है, लेकिन विचलन की गति पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करती है कि एल्गोरिदम आपको कितनी "रिपल्सिव" (विकर्षक) सामग्री दिखाने के लिए मजबूर करता है।
भूगोल का आश्चर्य
अध्ययन ने यह भी देखा कि इस डिजिटल दुनिया में लोग कहाँ रहते हैं। एक सामान्य अंतर्ज्ञान यह है कि यदि लोग अधिक घूमते-फिरते नहीं हैं, तो वे समान विचारधारा वाले लोगों के स्थानीय "पड़ोस" (भौगोलिक इको चैंबर) बनाएंगे। हालाँकि, सिमुलेशन ने कुछ अप्रत्याशित दिखाया: यदि लोग यादृच्छिक रूप से चलते हैं और चलते समय विचारों की परवाह नहीं करते हैं, तो कोई भौगोलिक विचार संरचना नहीं बनती है।
भले ही लोग एक ही स्थान पर फंसे हों, उनके विचार स्थान के आधार पर क्लस्टर नहीं होते, जब तक कि उनका चलना उनके विचारों से प्रेरित न हो (उदाहरण के लिए, वे सक्रिय रूप से उन पड़ोसियों की तलाश करते हैं जो उनसे सहमत हों)। अध्ययन में पाया गया कि रैंडम वॉकिंग को मात देने और विचार वाले पड़ोस बनाने के लिए आपको एक विशिष्ट "ड्रिफ्ट" (विचलन) शक्ति की आवश्यकता होती है। उस विशिष्ट प्रेरणा के बिना, विचारों का मानचित्र केवल स्टैटिक नॉइज़ (शोर) जैसा दिखता है, न कि स्पष्ट रंगीन क्षेत्रों जैसा।
वास्तविक दुनिया के लिए इसका क्या अर्थ है
यह शोध बताता है कि सोशल मीडिया के बारे में कहानी केवल "एल्गोरिदम इको चैंबर बनाते हैं" जितनी सरल नहीं है। यदि लोगों में एक मनोवैज्ञानिक प्रवृत्ति है कि वे विरोधी विचारों को देखकर क्रोधित होते हैं और उनसे दूर चले जाते हैं (एक विवादित लेकिन प्रलेखित घटना), तो लोगों को विविध विचार दिखाने के लिए मजबूर करना वास्तव में ध्रुवीकरण को बदतर बना सकता है।
अध्ययन का तात्पर्य है कि "एक्सपोज़र डाइवर्सिटी" (प्रकटीकरण विविधता) एक दोधारी तलवार है। एक ऐसी दुनिया में जहाँ लोग केवल सहमत होना चाहते हैं, उन्हें अधिक विचार दिखाना मदद करता है। लेकिन एक ऐसी दुनिया में जहाँ लोग असहमति से विमुख होते हैं, उन्हें अधिक विचार दिखाना उन्हें चरम सीमाओं की ओर धकेलता है। "न्यूट्रल" प्लेटफॉर्म, जिसे हम सबसे निष्पक्ष मान सकते हैं, सबसे कट्टरपंथी हो सकता है क्योंकि यह अधिकतम 'रिपल्सिव एक्सपोज़र' की गारंटी देता है।
लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि ये कंप्यूटर सिमुलेशन के परिणाम हैं, न कि मानव स्वभाव का अंतिम नियम। "रिपल्शन" प्रभाव अभी भी मनोविज्ञान में बहस का विषय है, और मॉडल मानव व्यवहार को कुछ गणितीय नियमों में सरल बनाता है। हालाँकि, सिमुलेशन एक स्पष्ट तंत्र प्रदान करता है: यदि "रिपल्शन" चैनल सक्रिय है, तो हमारे फीड को व्यवस्थित करने का तरीका हमारी सोच से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है, और कभी-कभी, दूसरे पक्ष को छिपाना ही हमें बिखरने से बचाने का एकमात्र तरीका हो सकता है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।