持續對自家演算法進行研究，而最新的研究發現，時間軸演算法竟然會強化特定政治內容的推文。從2016年以來，推特使用者可以在首頁時間軸，選擇按照演算法提供的建議查看推文，演算法基於使用者經常互動的帳戶、參與的推文，推薦使用者可能會感興趣的內容，也就是說，選用演算法推薦的用戶時間軸，在首頁時間軸所看到的內容，取決於和演算法系統互動的結果，以及系統設計的方法。
由於推特想要更好地了解當選官員的政治內容，在演算法排序和時間排序的時間軸上受強化的情況，以有助推特了解演算法在網際網路上，形塑內容消費的影響。推特藉由提出問題，檢視首頁時間軸所強化的政治內容。
這些問題包括當選政治官員的政治內容，獲得多少演算法強化，以及這些強化是否因政黨而異？而且是否有某些類型的政治團體，獲得更多的演算法強化？以及部分新聞媒體，是否獲得更多的強化，而這些經演算法強化的政治媒體，是否更傾向政治光譜的某一端？
研究結果出爐，時間軸演算法並非平等對待所有政治傾向，和時間排序的政治內容相比，來自民選官員的政治推文，無論是否為執政黨，這些內容確實都被演算法強化，但是系統在推薦內容時，不會考慮黨派和意識形態，因此在同一政黨中的兩個人，不一定會有相同的強化程度。
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在7個研究目標國家中，除了德國之外，在把國家當作一個群體進行研究時，政治右翼帳戶的推文，會比左翼的帳戶獲得更多的演算法強化，這種現象也出現在媒體帳戶中，與左傾新聞媒體相比，右傾媒體獲得更多的演算法放大。
推特提到，在研究中，他們的確觀察到部分政治內容，會在平臺中獲得強化，但是他們難以回答這些模式發生的原因，因為這是人與平臺間互動的產物，不過由於他們作為一個社交平臺，他們的機器學習道德、透明度和問責團隊的任務，是要找出問題並且減輕可能發生的不平等狀況。
官方進一步說明，在預設情況下，演算法強化內容並沒有問題，因為所有的演算法都會強化特定內容，但是當演算法強化內容的原因，來自於演算法的建構方式，那這是問題所在。推特需要進一步分析根本原因，才能確定需要執行修改的部分，來降低首頁時間軸演算法帶來的不利影響。
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