تنبؤ تفاعل الأخبار السياسية على وسائل التواصل الاجتماعي

يمكن أن يوفر فهم كيف يتغير استهلاك الأخبار السياسية مع مرور الوقت رؤى حول قضايا مثل الانحياز المفرط، وفقاعات التصفية، والمعلومات المضللة. لتحقيق ذلك، قمنا بتجميع مجموعة تضم أكثر من 60 مليون تغريدة من مستخدمين مهتمين بالسياسة على مدار سبع سنوات، وقمنا بتعليق حوالي 10٪ منها مع ذكر المنافذ الإخبارية وانحيازها السياسي. ثم قمنا بتدريب شبكة عصبية للتنبؤ بالميل السياسي للمقالات الإخبارية التي سيتفاعل معها مستخدمو تويتر، مع الأخذ في الاعتبار كل من التفاعلات السابقة مع الأخبار ومحتوى التغريدات. باستخدام خاصية التعلم من هذا النموذج، قمنا بتجميع المستخدمين لاكتشاف أنماط بارزة من التفاعل طويل الأمد مع الأخبار. تشمل نتائجنا ما يلي: (1) المستخدمون ذوو الانحياز المفرط يتفاعلون بشكل أكبر مع الأخبار؛ (2) المستخدمون ذوو الميل اليميني يتفاعلون مع المصادر المضادة أكثر من المستخدمين ذوي الميل اليساري؛ (3) مواضيع مثل الهجرة، وكوفيد-19، ورهاب الإسلام، وضوابط السلاح هي مؤشرات بارزة للتفاعل مع مصادر الأخبار ذات الجودة المنخفضة.