在臺灣，社群平臺Threads已成為人民討論政治的地方，而在國外，社群平臺X（前身為Twitter）則是民眾發揮政治砲火的地方。近日，美國史丹佛大學（Stanford University）發明了一項能降低含有反民主或是極度偏袒某政黨貼文觸及率的工具，而且這項工具發明的由來不是空穴來風。

這項工具的研究團隊由電腦工程、心理學與資訊科學等背景組成，目前研究結果已發表在《自然》（Nature）期刊中。研究的第一作者皮卡迪（Tiziano Piccardi）首先創建了一個網頁擴充工具，搭配一個人工智慧大型語言模型，來掃描社群媒體的貼文裡是否有出現反民主或極度偏袒某政黨且散佈負面情緒等內容，並且這項工具會在數秒內重新排列使用者正在觀看的社群動態消息。

接著，在不同的實驗中，研究人員讓一組參與者（他們同意讓自己的動態內容被調整）在10天內觀看被降級或升級排序的貼文，並將他們的反應與控制組（沒有任何貼文被刪除，但具煽動性的政治貼文會在內容串中出現得更後面或更前面）進行比較。

皮卡迪在接受新聞採訪時表示：「當參與者接觸較少這類內容時，他們對反對黨（opposition party）的人感到更為親近、溫暖，而當他們接觸得多時，就感到更疏遠、冷淡。」

皮卡迪的指導教授伯恩斯坦（Michael Bernstein）也在新聞訪談中表示：「這項結果顯示，社群媒體的演算法直接影響著我們的生活，但在過去，一直都只有平臺本身有能力去塑造演算法，而我們研發的工具，能讓研究人員和終端使用者如今擁有這項能力。」

能夠煽動情緒的發文已被證實確實會影響人類身心靈，研究人員表示當使用這項工具在社群媒體時，不僅可以降低政治兩極化的產生，同時也能減少讓使用者感到憤怒或悲傷，而提升他們的社群媒體使用體驗。

Stanford University. (2025, November 27). Social media research tool lowers the political temperature. Stanford Report. https://news.stanford.edu/ stories/2025/11/social-media-tool-polarization-user-control-research

… 本文摘錄自 科學月刊 2026/1月 第673期