据 engadget 报道，一项由斯坦福大学等机构研究人员开展、发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）的研究发现，X 平台的推荐算法会优先推送煽动愤怒情绪的内容，以拉高用户互动率。
这项研究的基本情况：
- 研究机构：斯坦福大学等
- 样本：715 名美国 X 平台用户
- 数据采集：参与者安装浏览器扩展，由研究人员收集其“For You”和“Following”两种信息流的内容
- 测量方式：基于 Schwartz 基本价值观理论设计的价值观、倾向调查
研究团队随后交叉分析了用户与帖子的互动行为，以及推荐内容与用户价值观之间的匹配程度。结果显示，X 的推荐算法更倾向于向用户推送与其自身价值观不一致的内容。用户更容易刷到让自己不舒服、甚至愤怒的帖子，而这类内容又更容易促使用户回复、争论，最终形成“越生气、越互动、越被推荐类似内容”的循环。
斯坦福大学研究人员 Ziv Epstein 对此的解释是，算法会从这种相对少见但更强烈的互动中学习。当系统发现用户会因为某类内容产生强烈反应，就会继续推送同类内容，形成持续的“愤怒诱饵”反馈循环。
这项研究还有一个容易被忽略的设计细节：数据同时来自“For You”和“Following”两种信息流。前者由算法编排，后者接近用户自主关注账号的时间线。两相对照，才能把“用户主动去找对立内容看”和“算法把对立内容推到眼前”区分开来，而研究结论指向的是后者。换句话说，这个愤怒循环更多是推荐系统筛出来的结果，不完全是用户自己的选择。
样本层面也有边界：715 名自愿安装浏览器扩展的美国用户，规模和代表性都有限，把结论外推到 X 的全体用户时要打个折扣。
研究作者表示，希望通过这项工作让更多人关注社交媒体推荐算法的运行方式。对普通用户来说，最实际的应对或许很朴素：当你在“For You”里越刷越气时，切回“Following”时间线，或者干脆歇会儿。
