ห้องสะท้อนเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีอิทธิพลต่อการแบ่งขั้วทางการเมืองอย่างไร
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, ห้องสะท้อนเสียง, การแบ่งขั้วทางการเมือง, อัลกอริทึมโซเชียลมีเดียบทคัดย่อ
การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการสื่อสารทางการเมือง อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะบทบาทของอัลกอริทึมบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียในการคัดกรองเนื้อหา ลดทอนการเข้าถึงข้อมูลที่หลากหลาย และเสริมสร้างอคติผ่านกลไกของห้องสะท้อนเสียง (Echo Chambers) ซึ่งส่งผลต่อการแบ่งขั้วทางการเมืองอย่างลึกซึ้ง บทความวิชาการฉบับนี้มุ่งวิเคราะห์บทบาทของ AI ในการขับเคลื่อนการแบ่งขั้วทางการเมืองโดยศึกษากรณีตัวอย่าง 3 เหตุการณ์สำคัญ ได้แก่ (1) การเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกาในปี 2016, 2020 และ 2024 (2) กระบวนการตัดสินใจในการลงประชามติ Brexit และ (3) ผลกระทบของอัลกอริทึม Twitter ในการขยายแนวคิดสุดโต่ง บทความใช้การวิเคราะห์เนื้อหาและการศึกษาเชิงกรณีเป็นวิธีการหลัก ผลการวิเคราะห์ชี้ว่า AI มีบทบาทสำคัญในการสร้างพื้นที่ข้อมูลที่มีอคติส่งเสริมการแพร่กระจายของข่าวปลอมและจำกัดการรับรู้ข้อมูลจากมุมมองที่หลากหลาย ซึ่งล้วนมีส่วนต่อการผลักดันความคิดเห็นทางการเมืองให้มีลักษณะสุดโต่งมากขึ้น นอกจากนี้บทความยังนำเสนอแนวทางเชิงนโยบาย เพื่อบรรเทาผลกระทบของ AI เช่น การส่งเสริมความโปร่งใสของอัลกอริทึม การออกแบบอัลกอริทึมที่คำนึงถึงความหลากหลายของข้อมูล และการยกระดับการรู้เท่าทันสื่อดิจิทัลในสังคมเพื่อสนับสนุนโครงสร้างประชาธิปไตยที่เข้มแข็งและยั่งยืน
เอกสารอ้างอิง
ณธกร สุทธิรัตน์, วิทยาธร ท่อแก้ว, และกวิทธิ์ ศรีสัมฤทธิ์. (2568).การสื่อสารความรุนแรงทางการเมืองบนโซเชียลมีเดีย: ความท้าทาย กรอบทฤษฎี และแนวทางการกำกับดูแล. วารสารนิเทศศาสตร์ มสธ., 15(1), 17–37.
ปริญญา หอมเอนก. (2566). ปัญญาประดิษฐ์กับการเมืองไทย: โอกาสและความท้าทาย. สำนักพิมพ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สุรัชน์ โควสุรัตน์. (2564). สื่อสังคมออนไลน์กับการเมืองไทย: การแบ่งขั้วและการจัดการข้อมูล. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Allcott, H. & Gentzkow, M. (2017). Social Media and Fake News in The 2016 Election. Journal of Economic Perspectives, 31 (2), 211-36. DOI: 10.1257/jep.31.2.211
Aral, S. (2020). The Hype Machine: How Social Media Disrupts our Elections, our Economy, and Our Health—and How We Must Adapt. Currency.
Arksey, H., & O’Malley, L. (2005). Scoping Studies: Towards a Methodological Framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19–32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616
Bangkokbiznews. (2024, January 15). โซเชียลมีเดียกับการแบ่งขั้วทางการเมือง. https://www.bangkokbiznews.com/social/2024/01/15/1023445
Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to Ideologically Diverse News and Opinion on Facebook. Science, 348(6239), 1130–1132. https://doi.org/10.1126/science.aaa1160
Brexit. (2016). Brexit Negotiations. European Council. https://www.consilium.europa.eu/en/policies/the-eu-uk-withdrawal-agreement/
Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Emotion Shapes The Diffusion of Moralized Content in Social Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(28), 7313–7318. https://doi.org/10.1073/pnas.161892311
Cadwalladr, C., & Graham-Harrison, E. (2018). Revealed: 50 Million Facebook Profiles Harvested for Cambridge Analytica in Major Data Breach. The Guardian. https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election
Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., ... & Quattrociocchi, W. (2016). Echo Chambers and Viral Misinformation: Modeling Fake News Diffusion in The Social Media. Scientific Reports, 6, 37876. https://doi.org/10.1038/srep37876
Diakopoulos, N. (2020). Automating The News: How Algorithms are Rewriting The Media. Harvard University Press.
D’Ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data feminism. MIT Press.
Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-tech Tools Profile, Police, and Punish The Poor. St. Martin’s Press.
Ferrara, E. (2020). What Types of COVID-19 Conspiracies are Populated by Twitter Bots?. First Monday, 25(6). https://doi.org/10.5210/fm.v25i6.10633
Gillespie, T. (2018). Custodians of The Internet: Platforms, Content Moderation, and The Hidden Decisions That Shape Social Media. Yale University Press.
Gillespie, T. (2020). Content Moderation, AI, and The Question of Scale. In N. Persily & J. A. Tucker (Eds.), Social Media and Democracy: The State of The Field, Prospects for Reform (pp. 311–326). Cambridge University Press.
Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2020). Less Than You think: Prevalence and Predictors of Fake News Dissemination on Facebook. Science Advances, 5(1), eaau4586. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586
Hanska-Ahy, M. T. (2017). Polarization and The Democratic Public Sphere. Journal of Political Ideologies, 22(3), 223–240.
Helberger, N. (2019). On The Democratic Role of News Recommenders. Digital Journalism, 7(8), 993–1012. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1623700
Huszár, F., Ktena, S. I., O’Brien, C., Belli, L., Schlaikjer, A., & Hardt, M. (2021). Algorithmic Amplification of Politics on Twitter. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(1), e2025334119. https://doi.org/10.1073/pnas.2025334119
Iyengar, S., Sood, G., & Lelkes, Y. (2019). Affect, not Ideology: A Social Identity Perspective on Polarization. Public Opinion Quarterly, 76(3), 405–431. https://doi.org/10.1093/poq/nfs038
Kubin, E., & von Sikorski, C. (2021). The Role of (Social) Media in Political Polarization: A Systematic Review. Annals of the International Communication Association, 45(3), 188–206.
Levac, D., Colquhoun, H., & O’Brien, K. K. (2010). Scoping Studies: Advancing The Methodology. Implementation Science, 5, 69. https://doi.org/10.1186/1748-5908-5-69
Narayanan, A., McDonald, A. M., & Vallina-Rodriguez, N. (2022). Privacy, Transparency, and Accountability in Algorithmic Decision-making Systems. Communications of the ACM, 65(1), 56–63.
Napoli, P. M. (2019). Social Media and The Public Interest: Media Regulation in The Disinformation Age. Columbia University Press.
Papacharissi, Z. (2015). Affective Publics: Sentiment, Technology, and Politics. Oxford University Press.
Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What The Internet is Hiding from You. Penguin Press.
Pasquale, F. (2015). The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.
Persily, N., & Tucker, J. A. (Eds.). (2020). Social Media and Democracy: The State of The Field, Prospects for Reform. Cambridge University Press.
Spohr, D. (2017). Fake News and Ideological Polarization: Filter Bubbles and Selective Exposure on Social Media. Business Information Review, 34(3), 150–160.
Sunstein, C. R. (2001). Republic.com. Princeton University Press.
Sunstein, C. R. (2007). Republic.com 2.0. Princeton University Press.
Sunstein, C. R. (2017). #Republic: Divided democracy in the age of social media. Princeton University Press.
Thai PBS. (2565). บทบาทของอัลกอริทึม Facebook ในการแบ่งขั้วทางการเมือง. https://www.thaipbs.or.th/
Tufekci, Z. (2015). Algorithmic Harms Beyond Facebook and Google: Emergent Challenges of Computational Agency. Colorado Technology Law Journal, 13, 203–218.
Tufekci, Z. (2018). Twitter and Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest. Yale University Press.
van Dijck, J., Poell, T., & de Waal, M. (2018). The Platform Society: Public Values in a Connective World. Oxford University Press.
Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The Spread of True and False News Online. Science, 359(6380), 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an Interdisciplinary Framework for Research and Policy Making. Council of Europe.
Williams, R. (1977). Marxism and literature. Oxford University Press.
Zeng, J., Schäfer, M. S., & Allgaier, J. (2021). Reposting “Scienced” YouTube Videos: The Role of YouTube in The Communication of Climate Change. Frontiers in Communication, 6, 675261.
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at The New Frontier of Power. Public Affairs.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารเทคโนโลยีสื่อสารมวลชน มทร.พระนคร

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright (c) วารสารเทคโนโลยีสื่อสารมวลชน มทร.พระนคร
วารสารเทคโนโลยีสื่อสารมวลชน มทร.พระนคร อยู่ภายใต้การอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. (CC BY-Nc-ND 4.0) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดอ่านหน้านโยบายของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเข้าถึงแบบปิด ลิขสิทธิ์ และการอนุญาต
