根據一項新研究，在 X 上與他人爭辯，可能會讓平台更常向你顯示你不喜歡的貼文，因為該平台的推薦演算法會放大與使用者自述價值觀不一致的內容。

週一刊登於《美國國家科學院院刊》的研究發現，X 的「為你推薦」演算法會放大與使用者自述價值觀相衝突的內容，且對民主黨使用者的影響尤其明顯。放大內容與價值觀之間的相關係數，民主黨為 -0.229，共和黨為 -0.041；數值越負，代表不一致程度越高。

研究人員寫道：「社群媒體動態消息演算法會對據稱是使用者偏好的內容進行排序，但驅動這些演算法的互動行為，頂多只是使用者明確自述價值觀的間接代理。」以預測互動作為排序依據，是主要平台的標準架構——TikTok、Instagram 和 YouTube 也都以預測使用者會互動的內容來建構動態消息——因此，研究人員指出的互動訊號與自述價值觀之間的落差，並非 X 獨有。

根據報告，來自 MIT、密西根大學、約翰霍普金斯大學、史丹佛大學與耶魯大學的研究人員於 2024 年 9 月和 10 月研究了 715 名活躍的美國 X 使用者。參與者安裝了可收集其「為你推薦」與 Following 動態消息的瀏覽器擴充功能。

報告稱，X 向民主黨使用者展示了更多與其自述價值觀相反的內容，而對共和黨使用者的影響則弱得多。所有使用者合計，放大內容的分數為 -0.150，而來自他們主動追蹤帳號的貼文通常與其價值觀一致。這種對比在實務上很重要：X 的預設時間軸是「為你推薦」，使用者必須手動切換到按時間排序的 Following 動態消息，因此平台首先顯示的就是被放大的內容。

研究人員表示：「然而，除了自述價值觀與內容庫之間的這種一致性之外，我們也觀察到參與者的價值觀與內容被放大的可能性呈負相關。」他們補充，這項發現意味著「演算法實際上是在放大與使用者明確價值觀不一致的內容。」

重複驗證的結果也顯示出類似的黨派差異：民主黨為 -0.199，共和黨為 0.0372。

研究指出，回覆可能解釋了部分差異。研究人員表示，回覆那些發表與自身價值觀衝突內容的人，可能會在不經意間向 X 傳遞「想看更多這類內容」的訊號。

研究人員寫道：「綜合來看，這些發現讓我們得以一窺人們所持有的價值觀與那些引發反應的價值觀之間的張力，以及這些價值張力如何產生不匹配的結果。」

研究人員並未檢視那些引發價值觀不一致回覆的貼文背後帳號是人類還是自動化帳號，因此機器人所扮演的角色仍未釐清。

在歐洲，動態消息演算法如何塑造使用者所見內容，也已受到監管機構關注。歐盟《數位服務法》要求包括 X 在內的大型平台至少提供一種不基於個人檔案分析的推薦選項，而歐盟執委會則於 2023 年 12 月針對涉嫌違規行為對 X 展開正式程序，其中包括其處理非法內容及「藍勾勾」驗證標籤的方式。

這項研究出爐之前，X 已於 1 月開源其由 Grok 驅動的「為你推薦」演算法，揭示了一套透過預測使用者行為（包括按讚與回覆）來對貼文排序的推薦系統。這是該平台第二次發布此類程式碼：當時仍名為 Twitter 的 X，曾在 Musk 完成約 440 億美元收購後數月，於 2023 年 3 月首次公布部分排序程式碼。由於最新程式碼已公開，外部研究人員如今得以檢視回覆等訊號的權重，而這正是 PNAS 研究所指向價值不一致的機制。Elon Musk 當時表示，這套演算法「需要大幅改進」。

Musk 在發布後發文表示：「我們知道這個演算法很笨，而且需要大幅改進，但至少你可以看到我們如何即時、透明地努力把它變得更好。沒有其他社群媒體公司會這麼做。」