政治におけるトロールファームの隠れた影響
トロールファームはソーシャルメディアでの誤情報を通じて政治的な見解を形成してるよ。
Philipp Denter, Boris Ginzburg
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今日は、ソーシャルメディアがアイデアやニュース、もちろんミームを共有する人たちにとって人気のある集いの場になってる。でも、可愛い猫の動画やアボカドトーストのレシピの裏には、政治的な意見を揺さぶろうとする組織が隠れていることがある。こういう組織は「トロールファーム」と呼ばれることが多い。彼らは偽のアカウントを作って、見た目には説得力がある誤情報を投稿する。目的は?選挙に影響を与えて、政治的な見解を形作ること。
トロールファームって何?
トロールファームは、オンライン偽情報のフットボールチームみたいなもので、公共の意見のゲームに勝つための攻撃と防御の戦略を持ってる。彼らは、自分たちの考えを共有してる普通の人に見せかけて、偏ったメッセージを広める。だけど、実際は、背後で会話を自分たちのアジェンダに有利に進めるために糸を引いてる人形使いの集まりみたいなもの。
ソーシャルメディアが有権者の行動に与える影響
ソーシャルメディアは、人々がニュースを得る方法を変えた。伝統的なメディア、例えば新聞や放送だけに頼らず、FacebookのフィードやTwitterのタイムラインに目を向ける人が多い。これにより、有権者は多様な情報源にアクセスできるようになったけど、同時に悪意のある人たちがこのオープンさを利用する道具も手に入れた。
フィードをスクロールしてて、正当な投稿に見えるものを見つけたとする。何も考えずにシェアしちゃうかもしれない。でも、その投稿がトロールファームによって作られたものだったら?突然、会話が歪んで、元々健全だった議論が混乱や誤情報に変わる可能性がある。
トロールファームの戦略
じゃあ、トロールファームは具体的にどうやって機能してるんだ?彼らは影響力を最大限に高めるためにいくつかの重要な戦略を展開してる:
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リアルユーザーの真似: トロールはリアルな人に見える偽のプロフィールを作る。オンラインで見つけた写真を使って、本物っぽく見せることもある。投稿やコメントをすると、彼らが本物か、仕掛けられたものかを判断するのが難しい。
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ターゲットメッセージ: ソーシャルメディアプラットフォームがユーザーについて集めた膨大なデータのおかげで、トロールファームは自分たちのメッセージをカスタマイズできる。たとえば、環境問題の投稿に頻繁に反応する場合、あなたの既存の信念に合った気候変動についての誤情報を見せるかもしれない。
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量より質: トロールファームはたくさんのコンテンツを迅速かつ低コストで生産できる。投稿でスペースを埋め尽くすことで、真剣な会話をかき消して、信頼できる情報を見つけるのが難しくなる。
選挙における分極化の役割
最近の政治的な話題は、かなりヒートアップしてるのに気づいたかもしれない。この分極化は、リビングルームだけでなく、有権者の行動にも反映されている。人々が強い意見を持つと、受け取る情報を疑問に思うことが少なくなる。トロールファームはこれを利用して、政治スペクトラムの両側に共鳴する極端な見解を押し進める。
誤情報が有権者の決定に与える影響
誤情報は、有権者の行動を変えることがある。もしトロールファームが候補者が腐敗しているとか無能だというストーリーをうまく広めれば、何も調査せずにそれを信じる有権者が出てくるかもしれない。これが選挙結果に大きな影響を与えることもある。
例えば、政治にあまり興味がない有権者だとする。その人がアイスクリーム禁止みたいな信じられないことを支持している候補者についての投稿を見つけたら、その主張を二重確認しなければ、誤情報に基づいてその候補者に反対票を投じるかもしれない。
トロールの影響を受けた投票のダイナミクス
トロールファームが活動する世界では、投票プロセスが変わる。有権者は質の異なるメッセージを受け取り、彼らの決定が正確な情報を反映しなくなることがある。むしろ、これらの決定はトロールによって生み出されるノイズによって揺れ動くことがある。
投票における情報の役割
完璧な世界では、有権者は信頼できる情報源から情報を集め、それを考慮して情報に基づいた決定を下す。でも、トロールが水を濁すことで、全体のプロセスがごちゃごちゃになることがある。誰かが背景で叫んでいる中でポッドキャストを聞こうとしているようなもので、集中するのが難しいよね?
投票行動の調整
トロールが会話を影響を与えると、人々の投票行動が予期しない方向にシフトすることがある。矛盾した情報に圧倒されると、自分が選んだ候補者について不安を感じるかもしれない。これが、有権者が自分自身を再考したり、オンラインで読んだことに基づいて投票を翻すことにつながる。
トロールファームの秘密のタレ
トロールファームの成功は単なる偶然ではなく、慎重な計画が必要なんだ。以下はトロールファームの戦略の重要な要素:
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有権者のタイプを理解する: トロールファームは、誰に影響を与えようとしているかに応じてメッセージを変える。もし決めかねている有権者をターゲットにするなら、両側の矛盾するメッセージを広めて混乱を生み出すこともある。
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感情に訴えるコンテンツを使用: 怒りや恐怖を引き起こす投稿は、ウイルスのように広がりやすい。トロールファームはこれを知っていて、メッセージをそれに合わせてデザインする。
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タイミングが全て: メッセージのタイミングをキャンペーンの重要な瞬間、例えば討論会や大きな発表に合わせることで、その影響を増幅させることができる。
分極化のパズル
分極化は有害なこともあるけど、研究によると、トロールが存在することで、時にはポジティブな影響を持つこともあるようだ-まるで両刃の剣のように。公衆がより分極化していると、トロールが認識を操作する余地が少なくなるかもしれない。有権者は自分の信念に固執しやすくなり、トロールが彼らを一方に傾けるのが難しくなる。
明るい面: 誤情報を認識する
このトロールファームの混乱に明るい面があるとすれば、それはより多くの人が誤情報に気づくようになっていること。人々は情報を共有する前にファクトチェックをすることが奨励されていて、これが誤情報の拡散を減らす手助けになるかもしれない。
結論: 警戒を怠らないこと
今日のデジタルな世界では、警戒を怠らないことが大切だ。出会う情報を常に疑い、共有する前に事実を確認しよう。情報をもとに投票する力が、トロールファーム現象に対する最良の解毒剤だ。
次におかしな投稿を見たとき、一瞬立ち止まって考えてみて。これは本物の意見なのか、それともトロールがあなたをハープのように操ろうとしているのか?オンライン政治の世界では、意識することが情報に基づいた選択をする第一歩なんだ。
タイトル: Troll Farms
概要: Political agents often aim to influence elections through troll farms -- organisations that disseminate messages emulating genuine information. We study the behaviour of a troll farm that faces a heterogeneous electorate of partially informed voters, and aims to achieve a desired political outcome by targeting each type of voter with a specific distribution of messages. We show that such tactics are more effective when voters are otherwise well-informed, for example, when the media is of high quality. At the same time, increased polarisation, as well as deviations from Bayesian rationality, can reduce the negative effect of troll farms and restore efficiency of electoral outcomes.
著者: Philipp Denter, Boris Ginzburg
最終更新: 2024-11-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.03241
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.03241
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://www.pewresearch.org/politics/2014/06/12/political-polarization-in-the-american-public/
- https://www.annualreviews.org/doi/pdf/10.1146/annurev-polisci-051117-073034
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0014292121001252?casa_token=91jiakaXwQgAAAAA:tRISBzj_YN7liP5Wd9_6rEcnRxRDbUXoEUjVqqrmWsl0q5A-lRJx61qC-NnmAZfFA0K10u66Cg#bib0044
- https://www.nato.int/nato_static_fl2014/assets/pdf/2020/5/pdf/2005-deepportal2-troll-factories.pdf
- https://www.nytimes.com/2018/04/04/us/politics/cambridge-analytica-scandal-fallout.html