Кратко и по делу — проект исследования, позволяющий эмпирически оценить, как алгоритмические рекомендации влияют на политические предпочтения и поляризацию.
1) Цели и гипотезы
- Основная гипотеза H1: алгоритмические рекомендации изменяют политические предпочтения пользователей (в среднем).
Формально: изменение предпочтения $\Delta Y_i$ зависит от лечения $T_i$.
- H2 (поляризация): рекомендации повышают межгрупповую поляризацию и/или уменьшают идеологическую диверсификацию.
- H3 (медиатор): эффект рекомендаций на $\Delta Y$ опосредован изменением экспозиции к однополярным/контрарным взглядам $E_i$.
2) Дизайн исследования
- Рандомизированный контроль (предпочтительно). На платформе случайное распределение пользователей в условия:
A — стандартный алгоритм (контроль),
B — рейтинг, повышающий разнообразие (контент из разных политических спектров),
C — рейтинг, усиливающий однопартийную релевантность.
- Альтернатива: натуралистический квази-эксперимент при поэтапном выкатывании алгоритма (difference-in-differences), или инструментальная переменная (IV) — например, случайные технические сбои/рейтинги у разных серверов как инструмент.
3) Выборка и расчёт мощности
- Целевая популяция: активные пользователи платформы, возраст/регион стратифицировать.
- Минимальная мощность: для двухгруппового сравнения средних, требуемый размер (на группу)
$$n=\frac{2(z_{1-\alpha /2}+z_{1-\beta }{)}^2}{d^2},$$ где $d$ — стандартизованный эффект, $z$ — квантиль нормального распределения. Пример: для $\alpha =0.05$, мощность $0.8$ ($z$≈$1.96,0.84$), желая обнаружить $d=0.1$ → $n\approx \frac{2(2.8{)}^2}{0.01}\approx 1568$ на группу (упрощённо).
- Стратификация по политической ориентации, активности и сети.
4) Методы сбора данных
- Логи платформы: показанный контент, время просмотра, клики, лайки, репосты, комментирование, последовательность показов (таймстемпы).
- Анкеты: базовый опрос до вмешательства и повтор через $T_1,T_2$ (напр., через 2 и 8 недель) — политическая ориентация (скала лево–право), голосование намерения, affective polarization (оценки in-group/out-group).
- Контент-аннотирование: политическая окрашенность постов (автоматически: модель классификации/stance detection; вручную — для валидации).
- Социальная сеть: граф подписок/взаимодействий для измерения гомофилии и общих компонентов.
5) Переменные / показатели
- Первичный исход: изменение политической позиции $\Delta Y_i=Y_{i,\text{post}}-Y_{i,\text{pre}}$.
- Экспозиция: доля показов идеологически совпадающих контент-предметов $E_i$.
- Поляризация:
- Межличностная/сетевaя: модульность/кластерность графа; модульность
$$Q=\frac{1}{2m}\sum _{ij}\left[A_{ij}-\frac{k_i{k}_j}{2m}\right]\delta (c_i,c_j).$$ - Аффективная поляризация: разница в оценках «своих» vs «чужих».
- Поведенческие: изменение в репостах/подписках на акторов с определённой идеологией.
6) Аналитические методы
- Основная оценка эффекта (RCT):
$$\Delta Y_i={\beta }_0+{\beta }_1{T}_i+{\beta }_2{X}_i+{\epsilon }_i,$$ где $T_i$ — индикатор лечения, $X_i$ — ковариаты (предвзятость, демография).
- Медиаторный анализ: проверка пути $T\to E\to \Delta Y$ (causal mediation):
- Оценить непрямой эффект через $E$ и прямой эффект.
- Гетерогенность: взаимодействия $T_i\times$ исходная идеология, активность, структура сети.
- Сеть и поляризация: сравнить изменение $Q$ и долей межкластерных связей между условиях; использовать экспоненциальные случайные графовые модели (ERGM) или динамические модели сети.
- NLP/контент: topic modeling, sentiment, stance classification; измерять разнообразие контента (энтропия): $$H_i=-\sum _k{p}_{ik}\log p_{ik}.$$ - Квази-экспериментальные техники (если нет RCT): diff-in-diff, instrumental variables, propensity score matching; для временных панелей — фиксированные эффекты:
$$Y_{it}={\alpha }_i+{\gamma }_t+\beta T_{it}+u_{it}.$$ - Устойчивость и множественная проверка: корректировка $p$-уровней (BH, Bonferroni), бутстрэп.
7) Валидация и проверки
- Баланс по ковариатам после рандомизации.
- Тесты спорадической утечки/перекрёстного воздействия (spillover): моделирование spillover через соседей в графе.
- Чувствительность к неверным меткам идеологии контента.
8) Этические и практические моменты
- Информированное согласие, защита персональных данных, минимизация потенциального вреда.
- Пререгистрация гипотез и аналитического плана, публикация анонимизированных данных/репродуцируемого кода.
9) Ожидаемые результаты и интерпретация
- Если ${\beta }_1$ статистически значимо ≠ 0 → доказательство влияния алгоритма на изменение предпочтений.
- Размер эффекта и путь (через $E$) покажут, вызывает ли алгоритм усиление поляризации или, напротив, диверсификацию.
Кратко: проведите RCT с рандомизацией алгоритмических условий, измеряйте до/после политические предпочтения и экспозицию, используйте регрессии, медиаторный анализ, сетевые метрики и методы causal inference для проверки устойчивости.