우리는 공유하는 정보에 대한 반응으로 보상을 받으며, 이는 좋은 습관과 나쁜 습관으로 이어질 수 있습니다. Getty Images를 통한 Linka A Odom/DigitalVision

소셜 미디어는 다음을 위해 설계되었나요? 나쁜 행동을 한 사람들에게 보상을 해주세요?

대답은 '예'입니다. 소셜 미디어 플랫폼의 보상 구조는 게시물에 대한 다른 사용자의 반응(좋아요 및 댓글) 수에서 알 수 있듯이 인기에 따라 결정됩니다. 블랙박스 알고리즘 관심을 끈 게시물의 확산을 더욱 증폭시키세요.

널리 읽힌 콘텐츠를 공유하는 것 자체는 문제가 되지 않습니다. 하지만 관심을 끌고 논란이 되는 콘텐츠를 디자인적으로 우선시하면 문제가 됩니다. 소셜 미디어 사이트의 디자인을 고려하면 사용자는 다음과 같은 습관을 형성합니다. 자동으로 공유 대부분의 흥미로운 정보 정확성과 잠재적 피해에 관계없이. 공격적인 진술, 외부 그룹에 대한 공격 과 거짓 소식 증폭되어 잘못된 정보가 퍼지는 경우가 많습니다. 진실보다 더 멀리, 더 빠르게.

우리는 둘 사회적인 심리학자 및 마케팅 학자를 이용할 수 있습니다. 연구, 2023년 노벨상 정상회담, 소셜 미디어에는 실제로 고품질 콘텐츠를 공유하는 사용자 습관을 만드는 능력이 있음을 보여줍니다. 소셜 미디어 플랫폼의 보상 구조를 몇 가지 조정한 후 사용자는 정확하고 사실에 기반한 정보를 공유하기 시작합니다.

습관에 의한 잘못된 정보 공유의 문제는 심각합니다. 페이스북 자체 조사 한 번의 클릭으로 이미 공유된 콘텐츠를 공유할 수 있다는 것은 잘못된 정보를 유도한다는 것을 보여줍니다. 잘못된 텍스트 정보 조회수의 65%와 사진 잘못된 정보 조회수의 XNUMX%는 두 번 다시 공유된 콘텐츠에서 발생합니다. 즉, 원본 게시물의 공유 비율을 의미합니다. Steve Bannon과 같은 잘못된 정보의 가장 큰 출처 워 룸, 소셜 미디어의 인기 최적화를 활용하여 직접적인 청중을 넘어 논쟁과 잘못된 정보를 조장합니다. 소셜 미디어 알고리즘이 잘못된 정보를 유도하는 방법

리타겟팅 보상

새로운 보상 구조의 효과를 조사하기 위해 정확한 콘텐츠를 공유하고 잘못된 정보를 공유하지 않은 일부 사용자에게 금전적 보상을 제공했습니다. 이러한 금전적 보상은 사용자가 플랫폼에서 콘텐츠를 공유할 때 일반적으로 받는 좋아요와 같은 긍정적인 사회적 피드백을 시뮬레이션했습니다. 본질적으로 우리는 관심 대신 정확성을 기반으로 하는 새로운 보상 구조를 만들었습니다.

인기 있는 소셜 미디어 플랫폼에서와 마찬가지로, 우리 연구 참가자들은 보상에 대해 사전에 명시적으로 알리지 않고도 정보를 공유하고 결과를 관찰함으로써 보상을 받는 것을 배웠습니다. 이는 개입이 사용자의 목표를 변경한 것이 아니라 온라인 경험만 변경했음을 의미합니다. 보상 구조가 변경된 후 참가자들은 훨씬 더 많은 정확한 콘텐츠를 공유했습니다. 더욱 놀랍게도 후속 테스트에서 정확성에 대한 보상을 제거한 후에도 사용자는 정확한 콘텐츠를 계속 공유했습니다. 이러한 결과는 사용자가 습관적으로 정확한 정보를 공유하도록 인센티브를 받을 수 있음을 보여줍니다.

다양한 사용자 그룹은 잘못된 정보를 공유하고 정확한 콘텐츠를 공유하지 않은 것에 대해 보상을 받았습니다. 놀랍게도 이들의 공유는 금전적 보상 없이 평소처럼 뉴스를 공유하는 사용자의 공유와 가장 유사했습니다. 이러한 그룹 간의 놀라운 유사성은 소셜 미디어 플랫폼이 사용자가 정확성과 안전을 희생하면서 다른 사람들의 관심을 끄는 관심을 끄는 콘텐츠를 공유하도록 장려한다는 것을 보여줍니다.

참여와 수익

높은 수준의 사용자 참여를 유지하는 것은 소셜 미디어 플랫폼의 재무 모델에 매우 중요합니다. 관심을 끄는 콘텐츠로 사용자의 활동 유지 플랫폼에서. 이 활동은 소셜 미디어 회사에 주요 수익원인 타겟 광고에 대한 귀중한 사용자 데이터를 제공합니다.

실제로 소셜 미디어 회사는 사용자 습관의 변화에 ​​대해 우려할 수 있습니다. 사용자의 플랫폼 참여 감소. 그러나 우리의 실험은 사용자의 보상을 수정해도 전반적인 공유가 줄어들지 않는다는 것을 보여줍니다. 따라서 소셜 미디어 회사는 사용자 기반을 훼손하지 않고 정확한 콘텐츠를 공유하는 습관을 형성할 수 있습니다.

정확한 콘텐츠 확산에 대한 인센티브를 제공하는 플랫폼은 신뢰를 강화하고 소셜 미디어 참여를 유지하거나 잠재적으로 늘릴 수 있습니다. 우리의 연구에서 사용자들은 가짜 콘텐츠의 확산에 대한 우려를 표명했으며 일부 사용자는 소셜 플랫폼에서의 공유를 줄였습니다. 정확성 기반 보상 구조는 복원에 도움이 될 수 있습니다. 사용자 신뢰도 하락.

옳은 일과 잘하는 일

정확성에 대한 인센티브를 만들기 위해 소셜 미디어의 기존 보상을 사용하는 우리의 접근 방식은 사이트의 비즈니스 모델을 크게 방해하지 않고 확산되는 잘못된 정보를 해결합니다. 이는 변경의 추가 이점이 있습니다. 콘텐츠 제한을 도입하는 대신 보상을 제공합니다., 이는 종종 논쟁의 재정적으로나 비용이 많이 드는 인간의 용어.

뉴스 공유를 위해 제안된 보상 시스템을 구현하는 데 드는 비용은 최소화되며 기존 플랫폼에 쉽게 통합될 수 있습니다. 정확한 뉴스 콘텐츠를 공유하면 사회적 인지도 형태로 사용자에게 보상을 제공하는 것이 핵심이다. 이는 신뢰도와 정확성을 나타내는 응답 버튼을 도입함으로써 달성할 수 있습니다. 정확한 콘텐츠에 대한 사회적 인식을 통합함으로써 인기 콘텐츠를 증폭시키는 알고리즘은 크라우드 소싱 진실된 정보를 식별하고 증폭시키기 위해.

정치적 통로의 양쪽 이제 소셜 미디어에 문제가 있다는 점에 동의하며 우리의 데이터는 문제의 근원, 즉 소셜 미디어 플랫폼의 설계를 정확히 지적합니다.

저자에 관하여

이안 앤더슨, 박사. 사회심리학과 학생, USC Dornsife 문학, 예술 및 과학 대학; 기젬 세일란, 경영대학원 박사후 연구원, 예일 대학교및 웬디 우드, 심리학 및 경영학과 명예교수, USC Dornsife 문학, 예술 및 과학 대학

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