Коротко, но структурированно — проект кросс‑национального исследования.
1) Основная гипотеза и переменные
- Гипотеза: алгоритмические ленты увеличивают политическую поляризацию.
- Зависимая переменная (поляризация): обозначим $P_{i,t,c}$ — степень поляризации индивида $i$ в момент $t$ в стране $c$. Операционализация:
- аффективная поляризация: разница "термометров" к своей и противоположной стороне;
- идеологическая дистанция: разброс по шкале лево‑право или по наборам политических вопросов;
- поведенческая поляризация: доля потребляемого контента, совпадающего с политической позицией;
- сетевой индикатор: доля однопартийных контактов / коэффициент гомофилии.
- Независимая переменная (воздействие алгоритма): $T_{i,t,c}$ — интенсивность/характер алгоритмической ленты (например, вероятность того, что алгоритм ранжирует политический контент, доля рекомендованных материалов, степень персонализации).
- Медиаторы/механизмы: экспозиция к поляризованному контенту $E_{i,t,c}$, эмоциональное вовлечение $M_{i,t,c}$, социальное подкрепление (лайки/комментарии) $S_{i,t,c}$.
- Контролирующие переменные: возраст, образование, политические интересы, цифровая грамотность, медиа‑потребление вне платформ, подходящие фиксы страны/времени.
2) Выбор стран и выборка
- Страны: разнообразие по медийному ландшафту, уровню интернет‑проникновения и регулированию (например, США, Германия, Южная Корея, Бразилия, Индия).
- Выборка: репрезентативные онлайн‑панели в каждой стране + целевые подвыборки активных пользователей соцсетей; дополнительно — стратификация по тяжести политического поля (город/деревня, возрастные когорты).
3) Количественные методы
- Рандомизированный контроль (gold standard):
- Проводить A/B‑тесты с платформами (если доступно): рандомно переводить пользователей между алгоритмической лентой и хронологической/контролируемой лентой; оценить изменение $P$.
- Модель: $P_{i,t}=\beta T_{i,t}+\gamma X_{i,t}+{\alpha }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{i,t}$.
- Квази‑эксперименты:
- Difference‑in‑differences (если платформа меняет алгоритм в одном регионе/времени): сравнить изменения до/после между обработанной и контрольной группами.
- Regression discontinuity (если есть пороговые правила ранжирования или доступность функций по порогу).
- Натуральные эксперименты / инструменты:
- Использовать внешние шоки (блокировки, смена алгоритма, ошибки платформы) как инструмент для $T$.
- Панельные данные и fixed effects:
- Использовать индивидуальные фиксы ${\alpha }_i$ для контроля неизмеренных постоянных факторов.
- Сбор логов и поведенческих данных:
- Метрические: просмотры, клики, время просмотра, рекомендации, позиции в ленте.
- Построить индексы экспозиции $E_{i,t}$ (доля потреблённого контента с яркой политической окраской).
- Анализ сетей:
- Измерить изменение структуры социальных графов (гомофилия, мосты между группами).
4) Качественные методы
- Полуструктурированные интервью с пользователями (почему кликают, как воспринимают рекомендации).
- Контент‑анализ рекомендованных материалов (темы, тональность, источник, степень экстремизма).
- Elicit‑testing / cognitive walkthroughs: просить участников оценить "почему платформа показала это" — искать восприятие персонализации.
- Фокус‑группы для объяснения механизмов радикализации/поляризации.
5) Измерение и валидация
- Смесь self‑report (опросы о политических взглядах) + трекинг фактической экспозиции через плагины/лог файлы.
- Валидация индексов поляризации через корреляцию между измерениями (термометры vs. issue‑scale vs. поведенческий индекс).
- Пре‑регистрация гипотез и аналитического плана.
6) Основные источники систематической ошибки и способы учитывать
- Селективность выборки (selection bias): активные пользователи платформ отличаются от общей популяции — применять взвешивание, постстратификацию, репрезентативные панели.
- Обратная причинность (reverse causality): люди более поляризованные сами предпочитают алгоритмический контент — решается рандомизацией либо инструментами/натуральными экспериментами.
- Конфаундинг (неизмеренные переменные): использовать панель с индивидуальными фикс‑эффектами и богатые контролы; проверять чувствительность (Oster‑подход, градиенты коэффициентов).
- Измерительная ошибка в $T$ и $P$: комбинировать логи платформы и self‑reports; провести reliability checks.
- Платформенная неоднородность: алгоритмы и продукты различаются по странам/платформам — проводить анализ по платформам и включать взаимодействия с фиксом страны.
- Спиллovers и сетевые эффекты: вмешательство на одних пользователях влияет на других — моделировать соседние эффекты, использовать кластерную рандомизацию.
- Хоразийский эффект наблюдения (Hawthorne): фиктивные изменения алгоритма могут менять поведение независимо от реальной разницы — слепые дизайны и контрольные обработчики.
- Ограниченный доступ к данным/оптическая непрозрачность алгоритмов: применять независимый реверсивный инжиниринг рекомендаций, краудсорсинг, брокерские соглашения с платформами; явная оговорка о внешней валидности.
- Неполный учет культурных/институциональных различий между странами: включать страновые контролы, взаимодействия и дополнительные качественные исследования.
7) Триангуляция выводов
- Сопоставлять результаты RCT/квази‑экспериментов с observational моделями и качественным материалом.
- Репликация результатов в нескольких странах и на нескольких платформах.
8) Практическая схема реализации (кратко)
- Фаза 0: предисследование — пилоты, сбор логов, связь с платформами.
- Фаза 1: квази‑эксперименты / панельные наблюдения в 3–5 странах + плагины для трекинга.
- Фаза 2: где возможно — RCT на платформе или в смоделированной ленте.
- Фаза 3: качественные интервью и контент‑анализ для механистической интерпретации.
Если нужно, могу дать шаблон опроса для измерения $P$, структуру переменных в датасете или пример регрессионной спецификации.