Informacijos gerrymandering: politikai, formuojantys skaldančias bendruomenes internete

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Spalis 24, 2022

Įžvalgos santrauka

Vis dažniau naudojant socialinę žiniasklaidą, politinės pažiūros tapo labiau skaldančios ir labiau kovojančios. Atrodo, kad daugelis žmonių fiziškai ir internete egzistuoja partizanų burbuluose. Tokį vienpusiškumą skatina politinės partijos, kad jų rinkėjai aklų opozicijos pažiūroms ir politikai.

Informacijos gerrymandering kontekstas

Tradiciškai gerrymandering manipuliuoja rinkimų apylinkių ribomis, siekiant suteikti nesąžiningą pranašumą apygardos politinei partijai, grupei ar socialinei klasei. Ši praktika dažnai atliekama perskirstant arba perskirstant gyventojus kiekvienam rajonui. JAV atskirti rajonai ir rasiniai balsavimo modeliai rodo, kad partijos įgyja pranašumą perskirstydamos, nukreipdamos į spalvotas bendruomenes. 

Gerrymandering yra sena praktika, tačiau naudojant kompiuterinius algoritmus ir dirbtinio intelekto (AI) pažangą, žemėlapių stalčiai gali dar tiksliau perskirstyti, taikydami tiksliai apibrėžtą rinkėjų demografiją.

Be vietos nustatymo, internetinis poveikis taip pat turi įtakos rinkėjų subjektyvumui. Tyrėjai šią informaciją vadina gerrymandering. 2019 m. Masačusetso technologijos institutas (MIT) atliko tyrimą, kurio metu dalyviai buvo įtraukti į imituojamus žaismingus rinkimus. Komanda nustatė, kad komunikacijos tinklai (pvz., socialinė žiniasklaida) gali iškreipti kitų planus balsuoti ir padidinti rinkimų aklavietės ar bendro šališkumo tikimybę.

Tyrėjai taip pat sukūrė internetinius robotus, kuriuose yra apie 20 procentų visų dalyvių, kad stipriai palaikytų tik vieną pusę, kurią mokslininkai vadino „uoliais“. Šiame tyrime dalyvavo daugiau nei 2,500 savanorių, žaisdami „rinkėjų žaidimą“ skirtingomis sąlygomis. Po kelių mėnesių žaidimo tyrėjai išsiaiškino, kad rinkimų rezultatams gali turėti didelės įtakos tai, kaip rinkimų informacija buvo pasklidusi tinkluose ir uolų veikla.

Trikdantis poveikis

Prieiga prie įvairių informacijos šaltinių yra labai svarbi norint priimti pagrįstus sprendimus demokratiniuose procesuose. Tačiau iššūkių kyla, kai socialiniai tinklai riboja informacijos srautą arba kai informaciją iškraipo šališki asmenys ir automatizuoti robotai. Masačusetso technologijos instituto (MIT) mokslininkų atliktas tyrimas nustatė reiškinį, vadinamą informacijos gerrymandering, kai net ir nesant klaidingos informacijos informacijos paskirstymas gali gerokai iškreipti grupės sprendimus. Šis reiškinys gali sukelti iki 20 procentų rinkimų šališkumą, o tai lems situaciją, kai grupė, kuri turėtų pasiskirstyti tolygiai 50–50, dėl nevienodo informacijos pasiskirstymo gali pasidalyti 60–40.

MIT mokslininkai ištyrė duomenis apie bendrai finansuojamus JAV Kongreso ir Europos įstatymų leidėjų įstatymų projektus, taip pat vartotojų tinklus socialinės žiniasklaidos platformose. Jie rado įrodymų, kad tyčinis manipuliavimas informacija buvo naudingas tam tikroms grupėms. Ši manipuliacija buvo akivaizdi analizuojant bendro finansavimo įstatymus JAV 1973–2007 m., kur iš pradžių Demokratų partija darė didesnę įtaką. Tačiau 1994 m. Kongresą kontroliuojant Respublikonų partijai, jų įtaka susibalansavo su demokratų įtaka. Panašūs poliarizacijos modeliai buvo pastebėti šešiuose iš aštuonių į tyrimą įtrauktų Europos parlamentų.

Šio tyrimo išvados pabrėžia būtinybę ieškoti informacijos iš įvairių šaltinių, kad susidarytų visapusiškas požiūris, ypač priimant politinius sprendimus. Įmonėms, ypač toms, kurios užsiima informacinėmis technologijomis ir socialine žiniasklaida, gali tekti iš naujo įvertinti savo algoritmus ir politiką, kad būtų išvengta informacijos klaidinimo. Tuo tarpu vyriausybėms gali tekti parengti reglamentus ir gaires, kad būtų užtikrintas teisingas informacijos paskirstymas, ypač politiškai jautrioje aplinkoje. 

Informacijos gerrymandering pasekmės

Platesnės informacijos gerrymandering pasekmės gali apimti: 

• Plačiau naudojama subtilesnė viešojo stebėjimo technologija, skirta rinkti informaciją apie rinkėjus, pvz., veido nuskaitymo atpažinimo ir internetinės veiklos.
• Bendruomenės tyrimų grupės, renkančios ir teikiančios nešališką informaciją savo bendruomenėms apie kandidatus, politiką ir kt. 
• Vis dažniau naudojami uolūs robotai ir trolių fermos, siekiant užtvindyti socialinę žiniasklaidą dažnai ekstremistiniais idealais, o tai gali sukelti smurtą realiame pasaulyje. 
• Daugiau kompiuterinių politinių partijų propagandos kampanijų, skirtų propaguoti partizanų idealus ir skleisti melagingą informaciją prieš opoziciją.
• AI vis dažniau identifikuoja piliečius, galinčius balsuoti už konkrečią politinę partiją arba palaikyti konkrečius teisės aktus.
• Labiau pažeidžiamos bendruomenės, nukreiptos į rinkėjų manipuliavimą ar slopinimą.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Su kokiais informacijos gerrymanderingo pavyzdžiais susidūrėte?
• Kaip dar informacijos gerrymandering gali paveikti vietos bendruomenes?