"F*** You Biden": Cross-Partisan Electoral Toxicity on X
Bij analyse van X-gegevens uit de Amerikaanse verkiezingen van 2024 blijkt uit dit onderzoek dat, hoewel posts die neigen naar de Republikeinse kant van nature giftiger zijn, posts die neigen naar de Democratische kant aanzienlijk meer giftige reacties ontvangen, voornamelijk omdat ze een veel grotere hoeveelheid grensoverschrijdende interactie van Republikeinse gebruikers aantrekken.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Stel je het internet voor als een gigantisch, chaotisch stadsplein waar twee rivaliserende sportteams – het "Rode Team" en het "Blauwe Team" – voortdurend tegen elkaar schreeuwen tijdens een groot kampioenschap (de Amerikaanse verkiezingen van 2024).
Dit artikel is als een scheidsrechter die met een high-tech microfoon tussenbeide kwam om precies te luisteren naar wat mensen zeggen en hoe gemeen ze zijn. Hier is het eenvoudige verhaal van wat ze ontdekten:
De grote verrassing: Welk team is "gemeener"?
Je zou kunnen verwachten dat het team dat de schreeuwerijen begint, ook het team is dat het hardst wordt uitgescholden. Maar de data toonde een vreemde draai:
- Het Rode Team (republikeins aangehaald) begint de gevechten. Wanneer ze hun eigen berichten plaatsen, gebruiken ze meer beledigingen, vloekwoorden en agressieve taal dan het Blauwe Team. Zij zijn het die de eerste klap uitdelen.
- Het Blauwe Team (democratisch aangehaald) krijgt het zwaarst te verduren. Hoewel ze stiller zijn wanneer ze spreken, trekken hun berichten een enorme storm van boze reacties aan. De berichten die op hen reageren zijn veel giftiger dan de berichten die op het Rode Team reageren.
De analogie: Stel je voor dat het Rode Team een groep mensen is die dol is op het gooien van waterballonnen naar iedereen die ze zien. Ze gooien veel ballonnen (hoge giftigheid in hun eigen berichten). Het Blauwe Team is echter als een groep mensen die stil staat en borden omhoog houdt. Hoewel ze zelf niets gooien, gooit het Rode Team zoveel waterballonnen naar hen toe dat het Blauwe Team helemaal nat wordt. Het Blauwe Team gooit niet meer ballonnen; ze worden gewoon overspoeld door een vloedgolf van ballonnen.
Waarom wordt het Blauwe Team nat?
De onderzoekers keken dieper om te zien wie er aan het gooien was. Ze vonden twee hoofdredenen:
- Aanvallen tussen teams zijn gemeener: Wanneer iemand van het Rode Team reageert op een bericht van het Blauwe Team, zijn ze iets gemeener dan wanneer ze reageren op een ander bericht van het Rode Team. Hetzelfde geldt voor het Blauwe Team dat reageert op het Rode Team. Kortom: praten met de "vijand" maakt mensen bozer dan praten met een vriend.
- Het volumeverschil: Dit is het belangrijkste deel. Het Rode Team is veel actiever in het aanvallen van het Blauwe Team dan andersom.
- Voor elk bericht van het Blauwe Team zijn er ongeveer 3 reacties van het Rode Team voor elke 1 reactie van het Blauwe Team op een bericht van het Rode Team.
- Het is alsof een kleine groep fans van het Blauwe Team probeert terug te schreeuwen tegen een stadion vol fans van het Rode Team. Het pure aantal fans van het Rode Team dat tegen het Blauwe Team schreeuwt, is wat de ervaring van het Blauwe Team zo giftig maakt.
De "F*** You Biden"-factor
De titel van het artikel komt van de meest voorkomende zin in de meest giftige reacties. Dit illustreert dat de vijandigheid vaak gericht is op specifieke leiders, maar dat het patroon geldt voor de hele groep. Het artikel toont aan dat de giftigheid niet alleen gaat over wat mensen zeggen, maar ook over wie het zegt en hoeveel van hen het zeggen.
Hoe kwamen ze hierachter?
De onderzoekers hebben niet handmatig miljoenen tweets gelezen (dat zou eeuwig duren!). In plaats daarvan gebruikten ze:
- AI-classificators: Slimme computerprogramma's (als een supersnelle bibliothecaris) die de berichten lazen en beslisten: "Deze persoon klinkt als een fan van het Rode Team" of "Dit klinkt als een fan van het Blauwe Team". Ze controleerden deze robots tegen menselijke beoordelaars om zeker te zijn dat ze het goed hadden.
- Giftigheidscores: Een ander hulpmiddel dat elk bericht een "gemeenheidscore" gaf van 0 tot 1.
- Wiskunde: Ze gebruikten statistiek om te bewijzen dat deze verschillen niet gewoon toeval waren, maar echte patronen.
De conclusie
Het artikel concludeert dat online politieke woede een beetje lijkt op een eenzijdig straatgevecht. De ene kant (Rood) is over het algemeen agressiever in hoe ze spreken, maar de andere kant (Blauw) lijdt meer omdat ze het primaire doelwit van die agressie zijn. De "giftigheid" die mensen zien op de berichten van het Blauwe Team is niet omdat het Blauwe Team gemeener is; het is omdat het Rode Team in zulke enorme aantallen komt om hen aan te vallen.
Wat het artikel NIET zegt:
- Het zegt niet dat dit op andere sociale media-apps gebeurt (zoals Facebook of TikTok).
- Het zegt niet dat dit bij de volgende verkiezingen of in andere landen zal gebeuren.
- Het suggereert geen specifieke manier om het probleem op te lossen (zoals gebruikers verbannen), maar alleen dat we het "volume" van de aanvallen moeten begrijpen om de giftigheid te begrijpen.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.