算法新设计减少选举期有害内容

一项发表于《自然》的研究指出，基于用户互动的社交媒体算法（如engagement-based feeds）会放大群体间对立、道德化、情绪化和毒性内容，尤其在选举期间。研究者提出一种“多样化极端性算法”，通过平衡内容推荐，显著减少用户接触此类有害内容。实验表明，该算法并未降低平台整体吸引力，用户参与度和满意度与原有算法相当。该发现为社交媒体平台优化信息流提供新思路，有助缓解政治极化。