Коротко и по делу.
1) Какие механизмы распространения и воздействия исследовать
- Сетевые механизмы:
- бустинг алгоритмов рекомендации (рекомендательные цепочки, "related posts"); изучать через лог-потоки и A/B-сколько показывается;
- инфлюенсеры и кластеры (хабы, мосты между сообществами); метрики: степень, междуцентральность, модульность;
- боты/синтетические аккаунты и координированные кампании (темп постинга, подписи, синхронность).
- Контентные механизмы:
- фреймы, эмоциональность, визуальные мемы, дезинформационные тактики (фальшивые цитаты, подмена источника);
- формат (видео vs текст vs image) и длина — разные коэффициенты доверия и вовлечения.
- Социально-психологические механизмы воздействия:
- подтверждающее смещение, социальное доказательство (лайки/репосты), эффект престижных источников;
- повторение/иллюзия правды (mere-exposure).
- Поведенческие механизмы:
- изменение убеждений, изменение намерения голосовать, переключение голосования, демобилизация/мобилизация.
- Платформенные механизмы:
- вирусность через репосты, хэштеги, тренды; механизмы видимости (impressions, ranking).
2) Какие методы измерения влияния на поведение избирателей предложить
- Основные целевые исходы: изменение веры в ложные утверждения, изменение намерения голосовать, реальное голосование/перемена голосов.
- Рандомизированные эксперименты (золотой стандарт):
- полевые RCT: случайная раздача предупреждений/фактчекинга/инокуляции пользователям; измерять ATE. Формула ATE: $\mathrm{ATE}=E[Y(1)]-E[Y(0)]$.
- A/B тесты по отображению контента, де-амплификации, предупреждений.
- Натуральные эксперименты / квазиэксперименты:
- difference-in-differences вокруг временных шоков (блокировки аккаунтов, изменение алгоритма): сравнить измен. поведения до/после и между группами.
- регрессия на градиентах экспозиции (географические различия, разница в охвате рекламы).
- Идентификация квази-каузальности:
- инструментальные переменные (например, случайные изменения в доставке контента как IV);
- синтетический контроль для регионов с сильным/слабым охватом.
- Наблюдательный анализ с контролем смещений:
- propensity score matching / IPW: пример оценителя IPW: $\mathrm{ATE}=\frac{1}{n}{\sum }_i\left(\frac{T_i{Y}_i}{\hat{\pi }(X_i)}-\frac{(1-T_i)Y_i}{1-\hat{\pi }(X_i)}\right)$.
- панельные данные и fixed effects для контроля постоянных конфаундеров.
- Трекинг и метрики поведения:
- экспозиция: доля аудитории, видевшей контент — $\text{exposure rate}=\frac{\#\text{exposed}}{\#\text{active audience}}$ (в вашем случае \(\(40\%\)\) начальный ориентир);
- вовлечённость (CTR, репост/коммент/лайк rates), коэффициенты конверсии в изменение веры/намерения;
- конечные политические исходы: turnout change, vote share change (можно оценивать в процентах/разнице средних).
- Комбинированные данные:
- связывать платформенные логи с панельными опросами и избирательными реестрами (псевдонимизация, согласие).
- Моделирование распространения:
- эпидемиологические/каскадные модели (SIR/independent cascade) для оценки скорости и охвата; базовый параметр заразности $R_0$ или вероятность активации по ребру $p_{ij}$.
3) Какие контрмеры оценить и как их тестировать
- Технические платформенные меры:
- де-амплификация (понизить ранк): A/B тесты на видимости, оценка уменьшения экспозиции и downstream-эффекта (ATE на убеждения/поведение).
- пометки/фактчекинг/предупреждения: RCT, измерять изменение доверия и share-intent.
- удаление/блокировка аккаунтов и ботов: естественный эксперимент — смотреть изменение распространения и вовлечения в целевых сетях.
- замедление распространения (rate-limits, friction на репост): RCT/степпед-ведж.
- Информационные вмешательства:
- prebunking (инокуляция) — профилактические сообщения против типичных трюков; проводить RCT с измерением устойчивости к последующей дезинформации.
- targeted corrections (коррекции тем, кто видел контент) — тестировать по когортам экспонированных.
- Социально-гражданские меры:
- кампании медиа-грамотности, локальные доверенные источники (реверсивный мерчандайзинг), партнерства с СМИ; оценивать через панельные опросы и изменение веры/поведения.
- Регуляторные/правовые меры:
- прозрачность рекламы (рекламный реестр), ограничения микротаргетинга; использовать difference-in-differences при внедрении правил.
- Оценка побочных эффектов:
- проверять риски overreach: фальшивые удаления, эффект обратного усиления (backfire), снижение доверия к платформам; измерять через опросы и метрики вовлечённости.
- Экономическая эффективность и приоритеты:
- cost-effectiveness: $\text{Cost per prevented conversion}=\frac{\text{cost}}{\Delta \text{(conversion)}}$.
- Практическая схема оценивания:
1. измерить baseline экспозицию и корреляцию с исходами;
2. провести пилот RCT для ключевых вмешательств (de-amplify, label, prebunking);
3. масштабировать с мониторингом смещений и побочных эффектов (перекладывание контента в другие платформы);
4. использовать смешанные методы (лог + опросы + выборные реестры).
4) Данные и этика
- Источники: платформенные логи, API, базы fact-check, панельные опросы, избирательные реестры, метаданные аккаунтов.
- Этические требования: приватность, минимизация вреда, согласие для отслеживания, прозрачность экспериментов, аудит методик.
Итог: исследуйте сетевые, контентные, алгоритмические и психологические механизмы; комбинируйте RCT, квази-эксперименты и наблюдательный анализ с causal-методами (ATE, IV, DiD); тестируйте де-амплификацию, пометки, инокуляцию, удаление ботов и образовательные кампании, одновременно оценивая побочные эффекты и cost-effectiveness.