インターネットの誕生以前から、人々が「似た意見を持つ人とだけ交流する傾向」として世界に存在していた「エコーチェンバー現象」は、世界的なインターネットおよびSNSの普及に伴って、現在「社会的な問題」に発展しています。

閉鎖的な空間で人々が「多様性」を受け入れないまま議論を進めていくと、時として「極端な意見」が支配的になっていき、それが「悪い形」で社会に悪影響を及ぼすことがあるのが、エコーチェンバー現象の大きな特徴です。

今回は私の身に起こった実際の体験を踏まえながら、Xなどの著名なSNSに触れていく上で「必ず目にする」ことになるであろうエコーチェンバー現象の問題点とその改善方法について、AIと一緒に考えていきます。

エコーチェンバー現象と問題解決への取り組み

Xでのエコーチェンバー現象体験

私は当サイトの宣伝を兼ねてX(旧Twitter)を運用しながら、日々情報を閲覧していますが、最近になってXのアルゴリズムが改変され、非常に似たような傾向の投稿が「おすすめ」欄に連続して表示されるようになりました。

Xで様々なユーザーの投稿をおすすめ欄へ並べていくのはAIのアルゴリズムで、これは基本的にユーザーの行動や履歴などを踏まえ、趣向に沿ったコンテンツを並べる働きをします。これはYouTubeなど、他のSNSでも全く同じ仕組みです。

ところが最近Xに起こったアルゴリズムの改変によって、自分の過去のアクティビティやフォローアカウントに関連する投稿が、極端に連続表示されるようになりました。これは過去と比較にならないレベルの類似性です。

アルゴリズムが生み出すエコーチェンバー現象

いくらXのおすすめ欄をスクロールしても、こうしたアルゴリズムの偏りによる「固有の括り」が続いていったので、私は少し恐怖を覚えました。街中を歩いていたのが、突如「狭い仕切りのある部屋」へ閉じ込められた感覚です。

一般的にアルゴリズムは不定期に改変されていくもので、今回の現象もある日突然収まっていく可能性もありますが、現実にエコーチェンバー現象が起こりやすい改変がXに加えられた、という点は見逃せません。

おすすめユーザーや投稿コンテンツを、個人のパーソナリティーや行動履歴に応じて「極端に限定する」ことが、その後ユーザーにどのような結果を招いてしまうかは、Xの開発担当者もよく分かっていたはずです。

エコーチェンバー現象の問題点

ユーザーの「興味関心」に合致するコンテンツを優先表示してくれるSNSのアルゴリズムは、一見便利なように思えますが、その反面「多様な情報」に触れられない状態になってしまうことは、「情報へのアクセス制限」と同義です。

また、Xなどで自分と同じ意見「だけ」に触れることでその意見がみるみる強化され、自分の意見とは正反対の「異なる意見」を受け入れにくくなる傾向が出ることで、「意見の二極化」や「深刻な対立」を招く可能性が発生します。

SNSとは本来、多様な考えを持つ人々や多種多様なレベルの情報が交差する「公共の場」であるべきなのですが、改悪されたアルゴリズムによって意図せずに「囲い」が作られ、豊かな多様性が損なわれてしまう危険性もあるのです。

SNSのエコーチェンバー現象が巻き起こした社会問題

2016年のアメリカ大統領選挙

SNSのエコーチェンバー現象が「具体的な社会問題」として認識されるようになったのは2010年代以降で、この問題の深刻さを示した最も有名な事象は、2016年に実施された「アメリカ大統領選挙」の期間中でした。

この年の大統領選挙では、主にTwitterを主とするソーシャルメディア上で「偽情報」や「偏った情報」が飛躍的に拡散し、これらが有権者の判断に「重大な影響」を与えた可能性が、多方面から指摘されています。

SNSのアルゴリズムが、人々を「自分の政治的信条やイデオロギーに合った投稿だけ」に囲まれる状態にしてしまうことが、どれだけ危険かを示す例で、こうした傾向はSNS利用者の多い国家ほど顕著になってくるのです。

2016年のイギリス国民投票

同じく2016年、「Brexit」と呼ばれるイギリスのEU離脱における国民投票においても、SNS上での情報操作や意見の分断が問題視され、ソーシャルメディア上のエコーチェンバー現象が議論の対象となりました。

SNSのエコーチェンバー現象によって「異なる視点や意見」との対話が極端に減少し、その結果健全な議論が深まっていくことがほぼ不可能となり、国民全体の理解や合意の形成が難しくなったことが問題点です。

パンデミック初期

コロナウイルスが引き起こしたパンデミックは記憶に新しいですが、初期にはソーシャルメディア上で誤った情報や陰謀論が拡散して、人々の行動や考え方に大きな影響を与えました。私も様々なデマを目撃しています。

人々に深刻な分断を生み出した例として、「マスクの着用」と「ワクチン接種に関する見解の相違」が挙げられます。また、5G通信技術がCOVID-19の原因であるという陰謀論も出ており、いかに混沌としていたかが分かります。

現在もワクチン接種に関しては、真実と誤情報が共に飛び交っている状況で、本当に有益な情報を発見することは容易ではありません。自分がどんな情報に接しているのかを意識しながらSNSを利用する必要があるでしょう。

問題を克服するために

ユーザー個人ができること

Xのエコーチェンバー現象から抜け出すためには、自分とは異なる意見のアカウントをあえてフォローしたり、他のプラットフォームから情報を取り入れたりする「習慣」を生み出すことが非常に有益だとAIは主張します。

現在SNSでは、特定の属性を持つ人に対する差別的な言動が拡散する傾向が多いですが、これもエコーチェンバー現象の現れだとAIは考えます。偏見と対立が激化し、人々が攻撃的な発言を行うようになったのです。

SNSに接していると、知らないうちに自分に集まる情報の質が大きく偏っていくことがあります。これがSNSにおけるエコーチェンバー現象最大の問題点で、ユーザー個人がそうした問題を理解し、意識することが大切なのです。

日本における教育機関の取り組み

日本教育メディア学会の発表(外部リンク)によると、小学5年生を対象に、フィルターバブルやエコーチェンバー問題について「話し合い」を通して緩和策を創出する授業が、試験的に開催されました。

また2023年には、埼玉県戸田市の戸田第一小学校で、6年生を対象に国語の時間を使ってメディアリテラシー教育を行ったことが、FNNオンライン(外部リンク)で報告されています。

文部科学省は現在、情報化社会の新たな問題を考えるための教材(外部リンク)を提供しており、その中でフィルターバブルやエコーチェンバーの課題について取り上げています。

まとめ

ソーシャルネットワーク上でアルゴリズムによって引き起こされるエコーチェンバー現象は、「同じ主張や趣味を持つ人間同士」を引き寄せ合う効果を持つ一方、特定の概念が形成されて強固なものへ変質する負の側面も持ち合わせます。

私の幼少期には、インターネットを通じて異なる場所にいる人々がリアルタイムで繋がっていく環境が無かったため、社会人になってから「デジタル社会に対するリテラシー」を身に付ける必要がありました。

つまり、今社会人として活動している人の多くは、「後付け」でエコーチェンバー現象への理解と対策を行う必要があり、そこにこの問題の難しさが窺い知れます。自分自身で意識しながら行動していく努力が必要です。

アルゴリズムは悪ではない

最近のXでは、短時間で多くのインプレッションを獲得したユーザーの発言が優先的に取り上げられるアルゴリズムになっていますが、その発言の内容が真実かどうかは全く別問題で、ここにSNSの深刻さが窺えます。

こういった残念な仕組みはXのアルゴリズムに不備があることを露呈した結果とも言えますが、そのアルゴリズムを調整するプログラミングを実行しているのは、AIではなく「人間」だということを忘れてはいけません。

Xに限らず、ソーシャルメディアを運営している企業は、高度な機能を持つAIアルゴリズムを「正しく運用できる仕組み」を生み出す必要があると思います。どうしてそうなったのかを明示する透明性の確保も不可欠でしょう。

エコーチェンバー現象由来の社会問題を引き起こさないためには、個人の行動以外に企業や行政が課題を認識し、解決に向けたアクションを起こすことが重要です。あなたはエコーチェンバー現象から抜け出すことができますか？