Xのタイムライン表示順をいじるだけで敵対感情が有意に変化すると判明

SNSでは、毎日のように極端な主張や攻撃的な言葉が流れてきます。

ちょっとした発言が大きな炎上に発展したり、互いの意見が激しく対立したりする光景は、今では珍しいものではありません。

なぜSNSでは、ここまで感情がぶつかり合いやすいのでしょうか。

その理由として「エコーチェンバー現象」がよく指摘されてきました。

自分と似た意見ばかりが繰り返し表示される仕組みが、考え方を偏らせ、極端な方向へ押しやってしまう可能性があるという考え方です。

しかし近年、研究者たちはもう一歩踏み込んだ疑問を抱くようになりました。

問題は“誰をフォローしているか”ではなく、“SNSのアルゴリズムが何を優先して見せているのか”にあるのではないか。

X（旧Twitter）をはじめとしたサービスでは、ユーザーが目にする投稿の多くが、裏側で動くアルゴリズムによって選ばれ、並べ替えられています。

これがユーザーの感情や態度に影響を与えている可能性はないでしょうか。

この疑問を実際のSNS環境で確かめようとしたのが、アメリカのスタンフォード大学（Stanford University）、ワシントン大学（University of Washington）、ノースイースタン大学（Northeastern University）などからなる研究チームです。

スタンフォード大学のティツィアーノ・ピッカルディ（Tiziano Piccardi）氏らは、ブラウザ拡張機能とAIを組み合わせ、実験参加者のX（旧Twitter）の「For you」フィードに表示される投稿の“順番”だけをこっそりと操作するという実験を行いました。

すると、わずか一週間程度の実験で、投稿内容を変えなくても、並び替えだけで人々の「相手に対する感情（敵対あるいは好感）」が統計的には有意な変化を見せたのです。

SNSの画面の裏側で何が起きているのでしょうか。

研究の詳細は、2025年11月27日付で科学雑誌『Science』に掲載されています。

目次

• ブラックボックスなSNSの内部アルゴリズム
• たった10日間で有意に感情温度が変化

ブラックボックスなSNSの内部アルゴリズム

今回の研究チームが挑戦したのは、「プラットフォームの協力を得ずに、SNS上でのアルゴリズムの影響を実験的に検証する」という難題でした。

現代のSNSでは、投稿がユーザーのタイムラインに表示される順番はアルゴリズムによって決定されています。

そのアルゴリズムでは、ユーザーの興味領域と多くの反応を集めた投稿（いいねや引用数、コメント数、滞在時間）といった指標を元に、表示順位を決めていると考えられていますが、こうした反応を集めやすい投稿とは怒り・驚き・批判・皮肉・恐怖など、人の感情を強く揺さぶる投稿です。

そのため、感情の起伏を大きくするような投稿が、結果的にタイムラインの目立つ位置へと押し上げられやすくなります。

そうした人の感情を煽りやすい注目を浴びている投稿が目立つ位置に来ることによって、ユーザーの怒りや攻撃性を増幅させる可能性は以前から指摘されてきましたが、この影響を実際の使用環境で因果的に測ることは、技術的にも制度的にもほぼ不可能でした。

理由は単純で、SNSの内部アルゴリズムはブラックボックスであり、外部研究者がそれを直接操作したり、特定の投稿だけを並び替えることはできなかったからです。

特にX（旧Twitter）は2023年以降APIの利用を大幅に制限し、料金体系も高額化したため、外部研究者がユーザーのタイムラインを再現したり、フィードを実験的に調整したりすることがほぼ不可能になっていました。

その結果、「表示アルゴリズムが実際に人の感情にどれほど影響するのか」という本質的な問題が、長らく検証されないまま残っていたのです。

そこで研究チームはこの課題を解決するため、ユーザーのブラウザ上に大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ独自の拡張機能を導入し、研究者側で“タイムラインの並び順”を調整するという新しい手法を考案しました。

これは投稿の内容を変えるのではなく、どの投稿がタイムラインの上部に現れるかだけを変えるという、現実の使用感を損なわない非常に巧妙な介入です。

実験では参加者のブラウザにこの拡張機能をインストールしてもらい、普段通り自身のアカウントでXを利用してもらいました。

ここで研究チームが題材として選んだのは政治的な投稿でした。

これは、政治分野では人々の“相手陣営への感情”を数値化するための指標がよく整備されており、短期間の感情変化を正確に測ることができるためです。

拡張機能は、流れてくる投稿の文面をAIが解析し、「民主主義のルールを否定するような主張」や「相手陣営への敵意や侮辱を前面に出した内容」かどうかを自動的に判定します。

論文では、こうした投稿を総称して「反民主主義的な態度と政党間の敵意（AAPA）」を含むコンテンツと呼んでいます。

こうして研究チームは、オンラインで募集したアメリカ人のXユーザー1256人を対象に、10日間のフィールド実験を行いました。

参加者はランダムに三つのグループに分けられています。

一つ目のグループでは、敵意を含む政治的投稿がタイムラインの上位に来やすいように並び順を調整したフィードを閲覧します。

二つ目のグループでは、敵意を含む投稿が下位に回り、目立ちにくくなるよう並び順を調整したフィードを閲覧します。

三つ目のグループは、並び順を全く操作していない通常のフィードを見ます。

重要なのは、どのグループでも「誰のどの投稿が出てくるか」は基本的に同じで、変わるのは“表示順番”だけだという点です。

つまり研究者たちは、現実のXフィードを土台にしながら、「敵意の強い投稿を少し押し上げる」「少し押し下げる」という操作だけを加えて、その影響を測ろうとしたのです。

では、単にタイムラインの表示順を少し変えただけで、人の感情はどのように変化したのでしょうか。

たった10日間で有意に感情温度が変化

研究チームは、参加者に対して「相手の政党にどれくらい温かい感情を持っているか」を0〜100（百点満点評価）のスケールで答えてもらいました。

これは政治心理学でよく使われる「感情温度計（feeling thermometer）」と呼ばれる指標で、数値が高いほど相手を好ましく感じていることを意味します。

10日間の実験の結果、敵対的な政治投稿がタイムラインの上の方に集められるよう調整されたフィードを見たグループでは、相手政党への感情温度が平均2ポイント下がりました。

逆に、こうした投稿が下の方に追いやられ、目に入りにくくなるよう調整されたフィードを見たグループでは、平均2ポイント上がったのです。

変化量だけを見ると小さく感じるかもしれませんが、敵意を含む投稿の表示位置を少し操作しただけで、短期間で統計的に有意な感情変化が生じたという点が重要です。

研究者たち自身も、この2ポイントの変化が現実の社会的態度や行動の違いとしてどれほど表れるのか、また長期的な影響があるのかについては、今後の研究課題だと述べています。

とはいえ一般に政治的な態度は、数日や数週間ではほとんど変わらないと考えられています。

そうした性質をもつ指標が、10日という短い期間で有意に動いたという事実は、「アルゴリズムによる特定の投稿の露出の調整が、人の感情に影響しうる」ことを示す一つの証拠といえます。

ただし、ここから「今のXが実際にそのようなアルゴリズムを使っている」と結論づけることはできません。

今回の研究は、あくまで研究チームが独自に設計した投稿表示のルールを実験的に適用し、その影響を測ったものです。

現行のXの内部仕様がどうなっているかは、この研究からは分かりません。

それでも、「投稿の内容そのものは変えず、順番をいじるだけで感情が動く可能性がある」という今回の結果には、目を見張るものがあります。

たとえば、反ワクチン情報や陰謀論、特定の人物への批判が多い場面で、もし似たような投稿の表示調整が起きてしまえば、不信感や怒りが短期間で強まる可能性があります。

ここは論文が直接検証した範囲を超えるため、あくまで記事側の推測ですが、「何をどれくらい目立つ位置に置くか」が、私たちの感じ方を左右しうるという点では、同じ構造が働くと考えられます。

同時に、この仕組みは「危険」であると同時に「使い方次第の技術」でもあります。

敵意をあおる投稿を押し上げるアルゴリズムが分断を悪化させうるのだとしたら、その逆に、対話的で穏やかな投稿を少し優先表示することで、緊張を和らげる方向に働かせることも理論上は可能だからです。

今回の研究は、Xという一つのサービスを通じて、プラットフォーム側の協力なしにユーザーの実際のフィードを並べ替え、「アルゴリズムがユーザーの感情を変化させるかもしれない」という問題に、これまでよりも現実世界に近い条件で実験的に踏み込んだ試みだといえます。

私たちが毎日見ているタイムラインは、単なる情報の流れではなく、見えないルールで組み立てられた「環境」なのだということを、改めて意識させる結果になっています。

元論文

Platform-independent experiments on social media
https://doi.org/10.1126/science.aec7388

ライター

相川 葵: 工学出身のライター。歴史やSF作品と絡めた科学の話が好き。イメージしやすい科学の解説をしていくことを目指す。

編集者

ナゾロジー 編集部