Цель: проверить гипотезу, что алгоритмы рекомендаций в соцсетях усиливают информационные пузыри (echo chambers) и повышают уровень тревожности у подростков.
1) Дизайн
- Рандомизированный контрольный эксперимент в полевых/лабораторных условиях с параллельными группами:
- Группа A — стандартная персонализированная рекомендация (high-personalization).
- Группа B — "диверсифицированная" рекомендация (algorithms promoting diversity).
- Группа C — нейтральная/рандомизированная лента (control).
- Длительность: промежуточный (например, $2$ недели) плюс последующее наблюдение через $1$ месяц.
- Дополнительная опция: наблюдательный когортный дизайн с логами платформы и методами каузального вывода (см. раздел «Альтернативы»).
2) Выборка
- Подростки возрастом $13$–$17$ лет.
- Размер выборки: ориентировочно для выявления эффекта размера $d=0.3$ при мощности $1-\beta =0.8$ и уровне значимости $\alpha =0.05$ требуется примерно $n\approx 176$ на группу (формула и ПО для точного расчёта обязателен).
- Стратификация по полу, возрасту и базовому уровню тревожности.
3) Манипуляция / меры воздействия
- Реализация трёх типов рекомендательной политики на экспериментальной платформе или в сотрудничестве с соцсетью:
- Персонализация: рекомендации по обычному алгоритму, оптимизированные под взаимодействия пользователя.
- Диверсификация: алгоритм, минимизирующий повторяемость источников/тем (например, повышающий расход энтропии ленты).
- Контроль: случайный или хронологический поток.
- Проверка fidelity: логирование расхождений между запланированным и фактическим показом контента.
4) Измерения (outcomes и медиаторы)
- Информационный пузырь / разнообразие контента:
- Энтропия тем: $H=-{\sum }_i{p}_i\log p_i$, где $p_i$ — доля показов темы $i$.
- Индекс сходства источников: Жаккарда для двух последовательных наборов источников $J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B|}$.
- Доля контента из единой идеологической/эмоциональной когорты (процент): $\%\text{homogeneity}$.
- Временная автокорреляция интересов/тегов — мера «застревания» в теме.
- Тревожность и психическое состояние:
- Стандартные шкалы: GAD-7 (для тревожности), краткая шкала депрессии (PHQ-9 Junior) или STAI-C; самооценка влияния от контента.
- Измерения до вмешательства (baseline), после $T_1$ (конец вмешательства) и $T_2$ (фоллоу‑ап).
- Поведенческие метрики:
- Время в приложении, количество взаимодействий с тревожным/эмоциональным контентом, переходы по ссылкам.
- Ковариаты: предшествующий уровень тревожности, соцдем переменные, цифровая грамотность, активность в соцсетях.
5) Аналитика
- Основная модель (меры пред- и пост-): разностный анализ/линейная смешанная модель:
$$Anxiet{y}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}Algorith{m}_i+{\beta }_{2}Tim{e}_t+{\beta }_3(Algorith{m}_i\times Tim{e}_t)+u_i+{\epsilon }_{it}$$ ключевой параметр: ${\beta }_3$.
- Тест медиатора (усиление пуза как медиатор): causal mediation
$$Anxiety=c^{\prime }Algorithm+b\cdot EchoBubble+\text{covariates}$$ проверка косвенного эффекта $c-c^{\prime }$.
- Контроль множественной проверки (FDR) при множественных исходах.
- Анализы чувствительности и субгрупп (по возрасту, базовой уязвимости).
- Для наблюдательного варианта: propensity score matching / IV (инструментальные переменные, напр. экзогенные изменения алгоритма у платформы).
6) Этические ограничения и защита участников
- Одобрение этического комитета (IRB) и соответствие законодательству о защите детей.
- Информированное согласие родителей/опекунов и assent подростков.
- Минимизация риска: предварительный скрининг по высокой клинической тревожности; механизм исключения участников с сильно повышенной тревожностью и направление на помощь.
- Дебрифинг участников после эксперимента; предоставление ресурсов психотерапевтической поддержки.
- Анонимизация и шифрование логов, минимизация сбора личных данных.
- Ограничение длительности и интенсивности воздействия; право добровольно прекратить участие.
- Мониторинг adverse events и протокол остановки.
7) Возможные интерпретации результатов
- Если в группе персонализации наблюдается снижение разнообразия контента (низкая $H$) и рост тревожности ($\Delta Anxiety>0$), и медиаторный анализ подтверждает путь через усиление пуза, это поддерживает каузальную гипотезу о том, что алгоритмы усиливают пузыри и повышают тревожность.
- Если изменение пуза есть, но тревожность не меняется — алгоритмы влияют на структуру информации, но не на психику (возможно, эффект мал или требуется длительное время).
- Если тревожность растёт без изменения показателей пуза — другие механизмы (эмоциональный контент, социальное сравнение) ответственны, не обязательно "пузырь".
- Отсутствие эффектов может означать недостаточную сила манипуляции, проблемы с внешней валидностью или что алгоритмическая персонализация не влияет на тревожность в выбранной популяции.
- В наблюдательном дизайне любое наблюдаемое соотношение может быть обусловлено обратной причинностью (тревожные подростки выбирают более узкий контент) или неучтенными ковариатами — требуется осторожность в интерпретации.
8) Ограничения и рекомендации
- Экологическая валидность: экспериментальная платформа должна имитировать реальную ленту.
- Краткосрочность эффекта vs. долгосрочные последствия — нужны длительные фоллоу‑апы.
- Рекомендация сотрудничать с платформой для настоящих логов и реалистичных алгоритмов.
Кратко: предпочтителен рандомизированный эксперимент с трёхусловной манипуляцией алгоритма, измерениями энтропии/схожести ленты и стандартизованной шкалой тревожности до и после; строгие этические меры для работы с несовершеннолетними; анализ через смешанные модели и медиаторные тесты с вниманием к альтернативным объяснениям.