Алгоритмическая лента X усиливает политическую сегрегацию контента, но почти не меняет базовые политические взгляды пользователей — к такому выводу пришла команда под руководством Екатерины Журавской. Эксперимент показал, что рекомендации влияют прежде всего на то, что люди видят и читают, а не на их партийную идентичность.
В исследовании участвовали пользователи из США, которых привлекла компания YouGov. Их случайным образом перевели либо на алгоритмическую ленту, либо на хронологическую. Часть респондентов, наоборот, временно отключила рекомендации. Это позволило напрямую сравнить эффект включения и отключения алгоритма.
Анализ лент провели с помощью инструментов обработки естественного языка на базе Llama 3. Система определяла политическую направленность публикаций и тип источника — от активистских аккаунтов до СМИ и развлекательных страниц. Выяснилось, что алгоритмическая лента чаще подбирает контент, совпадающий с политическими предпочтениями пользователя. В результате объём идеологически однородных сообщений возрастает.
При этом сдвигов в самоидентификации — например, перехода от умеренных позиций к более радикальным — авторы не зафиксировали. Показатели партийной принадлежности и ключевые установки после эксперимента почти не отличались от исходных значений. Даже там, где пользователи в течение семи недель получали рекомендации вместо хронологической ленты, их базовые взгляды оставались стабильными.
Команда также проверила, не объясняются ли результаты тем, что участники стали чаще или реже пользоваться платформой. Даже с учётом этих факторов картина не изменилась. Строгое соблюдение условий эксперимента подтвердило, что различия связаны именно с режимом рекомендаций.
Таким образом, алгоритм X в большей степени влияет на структуру информационного поля — усиливает эффект «эхо-камеры» и перераспределяет внимание в пользу политически окрашенного контента. Однако прямых доказательств того, что рекомендации радикализуют взгляды, исследование не выявило.