新Twitter、旧Twitterの闇を暴く パート9 「Twitterは、新型コロナの情報をいかに不正に操作したか」「バイデン政権の公式見解と相反する多くの医師や科学専門家からのアカウントが停止された」「公衆衛生機関の見解に不都合な学者の意見は消された」

 にほんブログ村 政治ブログへ





Elon Musk (@elonmusk)
The Twitter Files: Covid Editon には、この紹介スレッドよりもはるかに多くの情報があります。
ハーバード、スタンフォード、およびその他の機関の主要な医師と研究者をフィーチャーしたフォローアップ記事は来週公開されます。

Elon Musk (@elonmusk)
(もちろん、その多くは Twitter で積極的に抑制されていました)

1. スレッド
ツイッターファイル:ツイッターはいかにしてコビド論争を不正に操作したか

- 真実でありながら、米国政府の政策に不都合な情報を検閲した。
- 同意しない医師や専門家の信用を落とすことで、そのような情報を流した。
- CDCのデータを共有するユーザーを含む一般ユーザーを弾圧した。

David Zweig (@davidzweig)
2. これまで、Twitter Filesは、Twitterの秘密のブラックリストの証拠、同社がFBIの子会社のように機能していたこと、幹部が自分たちの政治的欲望を満たすためにプラットフォームのルールを書き換えたことなどに焦点を当ててきた。

David Zweig (@davidzweig)
3. まだカバーしていないのは、Covid です。 The Free Press @thefpのこのレポートは、その重要な記事の一部です。

David Zweig (@davidzweig)
4. 米国政府はツイッターや他のソーシャルメディアプラットフォームに圧力をかけ、コヴィド19に関する特定のコンテンツを持ち上げ、他のコンテンツを抑圧した。

David Zweig (@davidzweig)
5. @thefpの任務中に私が閲覧した Twitter の内部ファイルは、トランプ政権とバイデン政権の両方が、Twitter の幹部に、プラットフォームのパンデミック コンテンツを彼らの希望に従ってモデレートするよう直接圧力をかけたことを示していました。

David Zweig (@davidzweig)
6. 会議のメモによると、パンデミックの発生時、トランプ政権はパニック買いについて特に懸念していた。彼らは、"食料品店でのパニック買い"についての誤った情報に対抗するために、"ハイテク企業の助け "を求めて来た。しかし......食料品店では実行されていた。

David Zweig (@davidzweig)
7. ツイッターだけじゃない。トランプのホワイトハウスとの会談には、グーグル、フェイスブック、マイクロソフトなども出席した。

David Zweig (@davidzweig)
8. バイデン政権が発足したとき、Twitter幹部との最初の面会要請の1つがCovidに関するものだった。焦点は "反ヴァキサーアカウント "だった。特にアレックス・ベレンソン

David Zweig (@davidzweig)
9. 2021年夏、バイデン大統領は、ソーシャルメディア企業がワクチンの誤報を許しているとして「人々を殺している」と発言した。ベレンソンはバイデン発言から数時間後に停職処分となり、翌月にはプラットフォームから追い出された。

David Zweig (@davidzweig)
10. ベレンソン氏はTwitter社を提訴し(その後和解)。法的手続きの中で、Twitterはある内部コミュニケーションを公開せざるを得なくなったが、そこには、ホワイトハウスが同社にベレンソンに対する措置をとるよう直接圧力をかけていたことが示されていた。





David Zweig (@davidzweig)
11. 2022年12月、Twitterの米国公共政策責任者であるローレン・カルバートソン氏がホワイトハウスとの会合をまとめたもので、ホワイトハウスの圧力キャンペーンの新しい証拠を追加し、プラットフォームに直接影響を与えようと繰り返し試みたことを確証しています。

David Zweig (@davidzweig)
12. カルバートソン氏は、バイデン氏のチームは、Twitterが複数のアカウントの削除にもっと積極的に取り組まなかったことに「非常に怒っていた」と書いています。彼らはTwitterにもっとやってもらいたかったのです。

David Zweig (@davidzweig)
13. Twitterの幹部はバイデン陣営の意向に全面的に屈したわけではありません。同社の内部コミュニケーションを徹底的に調査した結果、従業員がしばしばモデレーションのケースについて詳細に議論し、政府が言論の自由に対して示した以上の配慮をしていたことが明らかになりました。

David Zweig (@davidzweig)
14. しかし、Twitter は、ホワイトハウスの公式見解と矛盾する意見 (多くは医師や科学専門家からのもの) を抑圧しました。その結果、公開討論の場を広げるはずの正当な知見や疑問が失われてしまった。

David Zweig (@davidzweig)
15. Twitterのプロセスには、3つの重大な問題がありました。
第一に、コンテンツのモデレーションの多くは、機械学習とAIで訓練されたボットによって行われていました。
そのエンジニアリングは印象的ですが、そのような微妙な作業にはまだ粗雑すぎます。

David Zweig (@davidzweig)
16. 第二に、フィリピンのような場所では、請負業者もコンテンツをモデレートしていました。プロセスを支援するために意思決定ツリーが与えられましたが、専門家ではない人に心筋炎のような複雑なトピックに関するツイートを判断させたり、有効性データをマスクしたりすると、重大なエラー率が発生する運命にありました。

David Zweig (@davidzweig)
17 第三に、最も重要なことは、ボットや意思決定ツリーの入力を選択し、エスカレートしたケースや停止を主観的に決定したTwitterの上位の従業員に責任があったことです。すべての人や組織がそうであるように、個人的・集団的なバイアスが存在したのです。

David Zweig (@davidzweig)
18. コビドでは、この偏りが既成のドグマに大きく傾きました。

David Zweig (@davidzweig)
19. 反体制的でありながら正当な内容が誤報のレッテルを貼られるのは必然であり、医師などのアカウントは、意見と明らかに真実の情報の双方をツイートしたことで停止されてしまった。

David Zweig (@davidzweig)
20. 証拠物件A ハーバード大学医学部の疫学者であるMartin Kulldorff博士は、米国の公衆衛生当局や、Twitterのほぼ全スタッフの政治的所属である米国の左派と対立する見解をツイートした。

David Zweig (@davidzweig)
21. 社内メールには、Kulldorff氏のツイートが同社のCovid-19誤報ポリシーに違反しているとし、"虚偽の情報 "を共有したと主張するモデレーターの「行動意図」が記されている。

David Zweig (@davidzweig)
22. しかし、クルドルフの発言は専門家の意見であり、たまたま他の多くの国のワクチン政策と一致していた.しかし、CDC のガイドラインとは異なるという理由だけで、Twitter のモデレーターによって「虚偽の情報」と見なされました。

David Zweig (@davidzweig)
23. Twitter が行動を起こした後、Kulldorff のツイートには「誤解を招く」ラベルが付けられ、すべての返信といいねが停止され、プラットフォームの表向きのコア機能である多くの人々がツイートを見て共有する能力が抑制されました。

David Zweig (@davidzweig)
24. 内部ファイルを確認したところ、「誤解を招く」とラベル付けされた、または完全に削除されたツイートの無数の事例が見つかりました。これは、単に CDC のガイダンスから逸脱したか、体制の見解とは異なるという理由だけで、アカウントの一時停止を引き起こしたものです。

David Zweig (@davidzweig)
25. 18,000 人のフォロワーを持つ自称公衆衛生ファクトチェッカー@KelleyKgaによるツイートは、CDC の *独自のデータ* を表示していたにもかかわらず、「誤解を招く」とフラグが付けられ、返信といいねが無効になりました。





David Zweig (@davidzweig)
26. 社内記録によると、ボットがこのツイートにフラグを立て、多くの「tattle」(システムがユーザーからの報告を面白おかしく呼んだもの)を受け取っていたことがわかりました。そのため、CDCの実際のデータを示すツイートであるにもかかわらず、"Misleading"(誤解を招く)というラベルを貼った人間が手動でレビューすることになったのです。

David Zweig (@davidzweig)
27.言うまでもなく、「誤解を招く」というラベルが付けられた@KelleyKgaによるツイートは、実際の誤報を含むツイートへの返信でした。
Covidは、子供の病気による死亡の主な原因ではありません。それでも、そのツイートはプラットフォームに残っており、「誤解を招く」ラベルは付けられていません。

David Zweig (@davidzweig)
28. 人間によるものであろうとアルゴリズムによるものであろうと、逆説的であるが真実であるコンテンツは、依然としてフラグが立てられたり抑制されたりする可能性があった
このツイートの所有者である医師@_euzebiusz_は、公開された研究の結果に言及していましたが、このツイートには「誤解を招く」というラベルが付けられました。

David Zweig (@davidzweig)
29. ロードアイランド州の医師であるアンドリュー・ボストムは、誤った情報を理由に何度もストライキを受けた後、Twitter から永久に停止されました。彼のストライキの 1 つは、mRNA ワクチンに関するピアレビューされた研究の結果に言及するツイートに対するものでした。

David Zweig (@davidzweig)
30. Twitter のログ ファイルを確認したところ、ボストムの弁護士が Twitter に連絡した後に実施された内部監査の結果、ボストムの 5 つの違反のうち 1 つだけが有効であることがわかりました。

David Zweig (@davidzweig)
31. Bostom氏のツイートでまだ違反があるとされたのは、正当なデータではあるが、小児におけるインフルエンザとCovidのリスクに関する公衆衛生機関の説明には不都合なものでした。

David Zweig (@davidzweig)
32. このツイートがボットによってフラグ付けされただけでなく、スタッフ メンバーによって手動で違反が確認されたことは、アルゴリズムと人間のバイアスの両方が作用していることを示しています。ボストムのアカウントは何ヶ月も停止されていましたが、クリスマスの日にようやく復旧しました。

David Zweig (@davidzweig)
33. 人間のバイアスが暴走したもう一つの例は、トランプ氏のこのツイートに対する反応です。多くのトランプ大統領のツイートが大規模な社内議論に発展したが、このツイートも同様でした。

David Zweig (@davidzweig)
34. 当時Twitterの副顧問だったジム・ベイカーが、「恐れるな」と言うことがなぜTwitterのCovid-19誤報ポリシーに違反しないのか、というシュールなやりとりがあります。

David Zweig (@davidzweig)
35. Twitterの前信頼・安全部門責任者であるYoel Roth氏は、楽観主義が誤報ではないことを説明しなければなりませんでした。

David Zweig (@davidzweig)
36. CDC データのツイートで@KelleyKgaを覚えていますか?
彼女に対するTwitterの反応は、「私たちは、露出や感染の増加につながる可能性のあるコンテンツのレビューとラベル付けを優先します」と明確にしています.

David Zweig (@davidzweig)
37. ツイッターは、上級スタッフの政治的傾向と政府の圧力により、パンデミックに対する公衆衛生当局のアプローチ、つまり他の懸念よりも緩和を優先することを「科学」であると決定しました。 . .

David Zweig (@davidzweig)
38.ワクチンの害を示すなど、その見解に異議を唱える情報、または特に子供に対するCovidのリスクを軽視していると見なされる可能性のある情報は、節度の対象となり、さらには抑制されました。そのような見解が正しかったか、海外で採用されたかは関係ありません。

David Zweig (@davidzweig)
39. もし、主要な報道機関はもちろんのこと、Twitterやその他のソーシャルメディアプラットフォームで、Covidの起源、ロックダウン、子供におけるコビッドの真のリスクなど、よりオープンな議論が行われていたら、このパンデミックとその余波はどのように映ったでしょうか。

40. @ShellenbergerMD, @lwoodhouse, @lhfangとチーム@thefpに感謝します.

41. このスレッドの拡張バージョンが利用可能になりました
@thefp !




シリーズ過去記事

パート1

パート2

パート3

パート4

パート5

パート6

パート6補足

パート7

パート8





※コメントはTwitterのほうへどうぞ。

※ブログランキングにクリックのご支援何卒宜しくお願いします


政治ランキング

にほんブログ村 政治ブログへ
にほんブログ村

Copyright© アノニマス ポスト , 2023 All Rights Reserved.