斯坦福大学研究揭示X平台算法倾向于推送煽动愤怒的内容

近期，斯坦福大学与其他机构联合开展的一项研究发现，X平台的推荐算法可能会优先推送煽动愤怒情绪的内容，以提高用户的互动率。该研究发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS），共涉及715名美国X平台用户。

研究人员通过安装浏览器扩展收集参与者的“For You”和“Following”信息流，并设计基于Schwartz基本价值观理论的调查问卷，分析用户与帖子的互动及推荐内容与用户价值观之间的关系。

结果显示，WhatsApp网页版X平台的算法倾向于推送与用户自身价值观不一致的内容，导致用户更易看到令人不适甚至愤怒的帖子。这些内容因促进用户回复等互动而形成“越生气、越互动、越被推荐类似内容”的循环。

研究人员Ziv Epstein指出，算法通过这种偶然的互动模式学习，发现用户对某类内容产生强烈反应后，会重复推送类似内容，形成“愤怒诱饵”的持续反馈循环。

研究团队希望通过此研究引起公众对社交媒体推荐算法透明度的关注，因这些算法深刻影响用户接触信息的方式，而平台通常不会披露详细的算法机制。

虽然X平台尚未就此研究发布正式声明，但前产品负责人Nikita Bier透露，研究结果公布后，平台已将推荐算法进行调整，降低了“煽动愤怒情绪”内容的推荐量。然而，在研究进行期间，算法的确存在显著放大这类内容的趋势。

文章来源：https://tech.sina.com.cn/digi/2026-08-20/doc-ininvmyt7108328.shtml