在美国，人们在Facebook上看到了什么？

我想就大选前人们在Facebook上看到的情况提供更多细节，因为人们对此存在疑问。

美国人在Facebook上看到的绝大多数内容都是在他们的News Feed上看到的。人们在那里看到的大部分内容，即使是在选举季节，也不是关于政治的。事实上，根据我们的分析，你在Facebook上看到的政治内容约占6%。这包括来自朋友或页面的帖子(这是由企业、品牌、名人、媒体、事业等创建的公共个人资料)。

例如，万圣节当天的发帖增长是选举日的两倍，尽管Facebook(多次)促使人们在他们的News Feed顶部发布关于投票的帖子。

使用Facebook自己的工具CrowdTangle，你可以检索哪些页面帖子的参与度最高的数据。这个工具是为了帮助人们了解哪些内容会获得赞、评论和转载。但它的设计并不是为了显示什么是最受欢迎的。

根据用户的反应、评论等对首页帖子进行排名并不能全面反映人们在Facebook上实际看到的内容。要想更广泛地理解什么在Facebook上起作用，而不是为了回答特定的问题，使用CrowdTangle至少有两个限制：

点赞和评论并不等同于联系。我们的排名模型不仅仅包括参与度。例如，他们可以包括调查结果，就像我们问人们一个帖子是否值得他们花时间。

关于Facebook上哪些内容表现最好的公开讨论大多集中在参与度最高的页面上的帖子，这些帖子也包含到其他地方的其他内容的链接。这里有一个很受欢迎的例子：https://twitter.com/facebookstop10。但这只是页面帖子的一个子集，我认为这些列表并不能完全代表页面生态系统(即使你只关注参与度)。

如果你根据所有帖子的全球参与度(而不仅仅是带有网络链接的帖子)来查看美国表现最好的网页，你会得到一个截然不同的列表。例如：乔·拜登(Joe Biden)、占领民主党(Occupy Democratic)和唐纳德·J·特朗普(Donald J Trump

不过，为了展示整体情况，我们认为重要的是看看有多少人真正看到了内容(与喜欢或分享一条内容的人相比)。我们称这为触角。我们想分享一些额外的数据，以帮助完善这一图景。

以下是美国新闻出版商和美国网页(根据其网址中的域名)在上次总统辩论后的一周内接触到美国最多人的名单。如你所见，覆盖范围最广的发布者和页面是两个截然不同的列表。这两个群体与参与度最高的页面也有很大不同，如上面第一个列表所示。

参与度并不能预测触角。(你可以在这些文章中找到关于新闻馈送中的个性化、公众评论和减少问题内容的传播的更多解释。)。我们认为，这份榜单更能说明人们在Facebook上看到了什么，列出的出版商更能说明人们在Facebook上看到了哪些与政治有关的渠道。

总体而言，我们认为这比CrowdTangle数据本身描绘了一幅更完整的图景，而CrowdTangle数据从来不应该显示Facebook上内容的覆盖范围。我们认为，这显示了人们在选举前一周在Facebook上看到的实际平衡，我们认为这是对总体选举的合理(但不完美)的反映。

我们还看到，在选举结果公布后的一段时间里，公众对网页的修改发表了最多的评论。《纽约时报》、美国国家公共广播电台、美国有线电视新闻网和《华盛顿邮报》等一些页面的参与度大幅上升。

在选举结果公布的当天，一些人的支持率大幅上升，但在乔·拜登(Joe Biden)的竞选结果公布后，一些人的支持率普遍下降。较小的影响似乎是因为我们采取了临时措施，以解决我们平台上与选举有关的潜在错误信息和非法内容。

我们现在看到，这些名单回到了与选举前类似的状态，同时我们的临时措施仍在继续。我们认为，这意味着围绕参与度大幅上升的假设可能是最重要的因素，因为提到的其他指标仍在进行中。

在准备这些数据时，我发现令人振奋的一点是，我们的一位数据科学家引用了这句话。获胜者宣布后，“美国人对政治内容的情感反应超出了纪录，而愤怒的反应更接近基线。”在没有相应的消极情绪的情况下，也有可能出现积极情绪的尖峰。

人们对Facebook对公民话语的影响非常感兴趣，并合理地要求我们分享更多数据，以便更全面地研究这些数据。显然，这篇文章并不是一个完美的分析。作为对这些要求的回应，我们正通过Facebook开放研究和透明度(Fort)项目与一批来自多所顶尖大学的研究人员合作。他们正在领导一系列隐私保护实验，并对选举周期内Facebook上发生的事情进行分析。我们希望第一批研究论文将于明年发表，并将提供比我们在这里展示的粗略分析更好的理解。

在《剑桥分析》之后，很明显，我们在与研究人员合作并允许他们访问数据时需要多么谨慎。同样明显的是，在上次总统选举之后，我们需要进行独立研究，以了解我们在选举中所扮演的角色。通过福特的合作是朝着这个方向迈出的一步(尽管没有什么是完美的)，我真的为此感到自豪。我希望它可以作为一个基础，我们可以在此基础上建设未来，在隐私和研究的需求上穿针引线。