Алгоритмы соцсетей усиливают депрессию: что выяснили ученые

Ученые выявили механизм, по которому персонализированные рекомендации социальных сетей могут не только отражать эмоциональное состояние пользователя, но и усугублять его. Новое исследование показало, что алгоритмы, подбирающие контент в соответствии с интересами человека, способны создавать замкнутый круг, в котором негативное содержимое усиливает плохое настроение.

Социальные сети уже давно применяют алгоритмические системы для персонализации ленты новостей и рекомендаций. Однако до сих пор влияние этих механизмов на психическое состояние пользователей изучалось недостаточно. Новое исследование заполняет этот пробел и раскрывает тревожную закономерность.

Как работает механизм усиления депрессии

Ученые обнаружили, что люди с выраженными симптомами депрессии чаще встречают в своей ленте негативный контент, связанный с взаимоотношениями и личными конфликтами. При этом их мозг реагирует на такой материал иначе, чем на обычные популярные видео и посты.

Исследование демонстрирует, что алгоритмы, стремясь повысить вовлеченность пользователя, могут непреднамеренно создавать информационную среду, которая соответствует текущему эмоциональному состоянию человека. Для людей в депрессивном состоянии это означает, что система будет показывать им больше грустного, тревожного и конфликтного контента — именно потому, что такие материалы получают больше взаимодействий от этой аудитории.

Последствия для пользователей

Полученные данные указывают на потенциально опасный цикл: чем больше негативного контента видит пользователь, тем больше это влияет на его психическое состояние, что, в свою очередь, приводит к еще большему потреблению подобного материала. Это особенно актуально для людей, уже испытывающих депрессивные симптомы.

Исследование подчеркивает необходимость переосмысления подходов к разработке алгоритмов социальных сетей. Разработчики платформ должны учитывать не только метрики вовлеченности, но и потенциальное влияние на психическое здоровье пользователей. Результаты работы ученых могут стать основой для создания более ответственных систем рекомендаций контента.

Главный редактор

Андрей Вагнер

Журналист, главный редактор EVO-NEWS. Пишет об экономике, обществе и главных событиях дня.

Все материалы →