【コラム】ソーシャルメディアは科学と「根本的に対立」している可能性がある

今回は「【コラム】ソーシャルメディアは科学と「根本的に対立」している可能性がある」についてご紹介します。

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

米国時間2月11日に発行されたScience（サイエンス）に掲載された特別論説が、現在の形式のソーシャルメディアは、事実や道理を提示したり広めたりする目的には根本的に適していないのではないかと論じている。論説は、現在はアルゴリズムが主導権を握っており、システムの優先順位は残念ながら逆になっていると主張している。

ウィスコンシン大学マディソン校のDominique Brossard（ドミニク・ブロサール）氏とDietram Scheufele（ディートラム・ショイフル）氏は、その鋭い（そして無料で読むことができる）意見の中で、科学者が必要とするものとソーシャルメディアプラットフォームが提供するものとの間の基本的な断絶について説得力のある説明を行っている。

彼らは「科学的な議論のルールや、証拠の体系的、客観的、透明な評価は、ほとんどのオンライン空間における議論の実態と根本的に対立している」と述べる。「ユーザーの怒りや意見の相違を収益化するように設計されたソーシャルメディアプラットフォームを、懐疑的な人々を説得するために用いる（たとえば気候変動やワクチンは確立した科学領域では議論の余地はないということ）ことが、生産的な手段であるかどうかには疑問が残る」。

科学者によるコミュニケーションの効果を減少させるソーシャルメディアの最も基本的な特性は、広汎な分類ならびに推奨エンジンの存在だ。これにより、ブロサール氏とショイフル氏が「homophilic self-sorting（同一傾向自己分類）」と呼ぶものが生みだされる。つまり、あるコンテンツを見せられる人は、すでにそのコンテンツに馴染んでいる人なのだ。言い換えるなら、彼らは聖歌隊に向かって説教しているのだ。

「科学に好意的で好奇心旺盛なフォロワーを、科学者のTwitter（ツイッター）フィードやYouTube（ユーチューブ）チャンネルに連れてくるのと同じ営利目的のアルゴリズムツールが、一方では最も緊急に科学を必要としている人たちから、科学者をますます遠ざけることになるだろう」と彼らは書いている。ここには、明らかな解決策は存在しない「その原因は、科学情報のエコロジーにおけるパワーバランスの地殻変動にある。ソーシャルメディアプラットフォームとその基盤となるアルゴリズムは、急速に拡大する情報の流れをふるいにかけようとする受け手の能力を上回り、その過程で感情的・認知的な弱点を利用するようにデザインされている。このような事態になっても不思議はない」。

Scienceの編集長であるH. Holden Thorp（H・ホールデン・ソープ）氏はいう「だがそれはFacebook（フェイスブック）にとって収益化の良い手段なのです」。

このテーマで論説も書いているソープ氏は、私に対して、最近の科学者とソーシャルメディアの関わり方には、少なくとも2つの明確な問題があると話してくれた。

「その1つは、特にTwitterでは、科学者たちがそれを使って、詳しく議論したり、アイデアを公然と広めたり、支持したり、撃墜したりするのが好きだということです。これらはかつて、科学者たちが黒板を囲んだり、会議をしている時にやっていたことです」と彼はいう。「こうしたことはパンデミック以前から行われていましたが、今ではそのようなやりとりが行われる主要な手段となっています。その問題点は、もちろん、今や永久的な記録が残るようになっているということです。そして、通常の科学の検討過程では当然破棄されるような、一度は提出されたものの間違っていることが判明した仮説のいくつかが、私たちのやっていることを台無しにしようとしている人々によって選ばれてしまうのです」。

そして「2つ目は、素朴すぎるアルゴリズムです。特にFacebookのアルゴリズムは、意見の相違や意見の相違を広める非公式な投稿に非常に高い評価を与えています。たとえば『私の叔父はマスクをして教会に行ったが、新型コロナウイルスに感染した』というような情報も、拡散すれば権威ある情報に勝るものとして扱われることになるでしょう」と彼は続けた。

ブロサール氏とショイフル氏が指摘するように、このような状況が重なると、科学者は「明らかに不利な立場に置かれる【略】わかりやすい結論よりも、専門的な規範や倫理的立場から信頼性のある累積的な証拠を優先する、公開討論における少数派のようなものだ」。

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残念ながら、科学的な面では誰もができることではない。間違いなく、システムに参加すればするほど、自分の周りのサイロを強化することになる。私たちはあきらめるべきだと主張する者はいないものの、問題は科学コミュニティが、ソーシャルメディア上で偽情報の行商人たちよりも発信力が弱いことだけではないということを認識する必要がある。

ソープ氏は、これは数十年前から続く反事実主義的な傾向と政治化の最新局面に過ぎないと認めていいる。

「人々は、これが非常に単純なことであることを認識せずに、少し感情的になっている傾向があると思います。たとえば政党は同じ立場を取ることはないでしょう、すると片方が科学的に厳格な場合、もう1つは科学に反する立場をとることになります」と彼は説明する。彼は、民主党が科学の側に立つことが多いのは確かだが、遺伝子組み換え作物や原子力では反対側に立ったこともあると指摘した。重要なのは、誰が何に賛成しているかではなく、2つの政党が反対の意見を唱えることで自らを定義していることだ。

「これは、科学に賛成するよりも、科学に反対する方が政治的に有利だということに気づいた政党の振る舞いなのです」と彼はいう。「なので科学者がただ『メッセージが伝わらない』と言っているのは呑気な態度なのです、彼らが直面しているのは、今やFacebookの力を背景にした政治マシーンなのですから」。

ブロサール氏とショイフル氏は、最後の論点として、Deep Blue（ディープ・ブルー）によるGarry Kasparov（ガルリ・カスパロフ）氏の敗北を示した。その敗北後、スーパーコンピュータを出し抜くための特別なトレーニングを追求するひとはおらず、カスパロフ氏のプレイが不十分だと非難するひともいなかった。そのショックが去った後、我々はチェスだけでなく、コンピューティングとアルゴリズムの可能性においても新しい局面を迎えたことは誰の目にも明らかだった（少し前に、カスパロフ氏自身も私に対して、その見解が進化したことを語ってくれた）。

「科学者にも同じ理解が求められている」と彼らは書いている。「公共の場における議論に、事実と証拠を用いた情報を持ち込む新しい時代であり、良い方向に変化しているものもあるのだ」。

画像クレジット：erhui1979 / Getty Images

【原文】

A special set of editorials published in today’s issue of the journal Science argue that social media in its current form may well be fundamentally broken for the purposes of presenting and disseminating facts and reason. The algorithms are running the show now, they argue, and the systems priorities are unfortunately backwards.

In an incisive (and free to read) opinion piece by Dominique Brossard and Dietram Scheufele of the University of Wisconsin-Madison, the basic disconnect with what scientists need and what social media platforms provide is convincingly laid out.

“Rules of scientific discourse and the systematic, objective, and transparent evaluation of evidence are fundamentally at odds with the realities of debates in most online spaces,” they write. “It is debatable whether social media platforms that are designed to monetize outrage and disagreement among users are the most productive channel for convincing skeptical publics that settled science about climate change or vaccines is not up for debate.”

The most elementary feature of social media that reduces the effect of communication by scientists is pervasive sorting and recommendation engines. This produces what Brossard and Scheufele call “homophilic self-sorting” — the ones who are shown this content are the ones who are already familiar with it. In other words, they’re preaching to the choir.

“The same profit-driven algorithmic tools that bring science-friendly and curious followers to scientists’ Twitter feeds and YouTube channels will increasingly disconnect scientists from the audiences that they need to connect with most urgently,” they write. And there’s no obvious solution: “The cause is a tectonic shift in the balance of power in science information ecologies. Social media platforms and their underlying algorithms are designed to outperform the ability of science audiences to sift through rapidly growing information streams and to capitalize on their emotional and cognitive weaknesses in doing so. No one should be surprised when this happens.”

“But it’s a good way for Facebook to make money,” said H. Holden Thorp, editor-in-chief of the Science family of journals.

Thorp, who also wrote an editorial on the topic, told me that there are at least two distinct problems with the way scientists and social media interact these days.

“One is that, especially with Twitter, scientists like to use it to bat things around and openly air ideas, support them or shoot them down — the things they used to do standing around a blackboard, or at a conference,” he said. “It was going on before the pandemic, but now it’s become a major way that kind of interchange happens. The problem with that, of course, is that there is now an enduring permanent record of it. And some of the hypotheses that get made and turn out to be wrong, overturned in the ordinary course of science, get cherry picked by people who are trying to undermine what we’re doing.”

“The second is naivete about the algorithms, especially Facebook’s, which put a very high premium on disagreement and informal posts that spread disagreement. You know, ‘my uncle wore a mask to church and got COVID anyway’ — that’s going to beat out authoritative info every time,” he continued.

As Brossard and Scheufele point out, the combination of these things puts scientists “at a distinct disadvantage…as some of the very few participants in public debates whose professional norms and ethics dictate that they prioritize reliable, cumulative evidence over persuasive power.”

Sadly, there isn’t much anyone can do on the science side. Arguably the more they participate in the system, the more they reinforce the silos around themselves. No one is arguing that we should just give up — but we really need to acknowledge that the problem isn’t just a matter of the science community being less effective communicators on social media than peddlers of disinformation.

Thorp also acknowledged that this is only the latest phase of growing anti-factual tendencies and politicization that goes back decades.

“I think people tend to get a little more emotional about this without recognizing it’s a very simple thing: The political parties aren’t going to take the same position — and when one of those positions is scientifically rigorous, the other is going to be against science,” he explained. That the Democratic party is more often on the side of science is true enough, but it has also been on the other side with GMOs and nuclear power, he pointed out. The important thing is not who is for what, but that the two parties define themselves by opposition.

“That’s a political party coming to the realization that it was more politically useful to be against science than to be for it,” he said. “So that’s another thing scientists are naive about, saying ‘we’re not getting our message across!’ But you’re up against this political machine that now has the power of Facebook behind it.”

Brossard and Scheufele make a final parallel in the defeat of Garry Kasparov by Deep Blue — afterwards, no one called for special training to outplay supercomputers, and no one blamed Kasparov for not playing well enough. After the shock wore off, it was clear to everyone that we’d turned a corner not just in chess but in the possibilities of computing and algorithms. (Kasparov’s own views have evolved as well, as he told me a while back.)

“The same understanding is now here for scientists,” they write. “It’s a new age for informing public debates with facts and evidence, and some realities have changed for good.”

（文：Devin Coldewey、翻訳：sako）