x.com पर गढ़ी गई सहमति (Consensus)
(rook2root.co)- x.com पर recommendation algorithm और प्रभावशाली खातों की पारस्परिक क्रिया चुपचाप यह बदल सकती है कि यूज़र क्या देखते हैं, क्या ध्यान खींचता है, और क्या दब जाता है
- 21.9 करोड़ followers वाले एक खाते ने एक छोटे खाते को mute किया, जिसके बाद उस खाते के views रातोंरात 1.5 लाख से 20 हजार पर गिर गए
- वही signal सिर्फ दबाने में नहीं, बल्कि amplify करने में भी काम करता है; high-reach खातों के comments, reposts, likes और सामान्य replies को algorithmic support signal की तरह पढ़ा जा सकता है
- पारंपरिक astroturfing fake accounts और bots पर निर्भर करती थी, लेकिन यहां वास्तविक यूज़र्स में से चुने गए elite accounts platform amplification को trigger करते हैं
- content को delete या block किए बिना भी feed ranking और exposure placement बदल जाते हैं, और यूज़र पहले से filter, rank और expose किए गए विकल्पों को organic जनमत जैसा अनुभव करते हैं
Algorithmic authority और exposure adjustment
- प्रभावशाली यूज़र्स और recommendation algorithm का design चुपचाप तय करता है कि लोग क्या देखते हैं, क्या ध्यान पाता है, और क्या खामोश हो जाता है
- 21.9 करोड़ followers वाले एक खाते ने एक छोटे खाते को mute किया, तो छोटे खाते की visibility रातोंरात 1.5 लाख views से 20 हजार views पर गिर गई
- यह block या विवाद नहीं, बल्कि mute था
- कोई अलग notification नहीं था, और न ही कोई rule violation था
- स्रोत New York Times का They Criticized Musk on X. Then Their Reach Collapsed है
- ऐसे suppression को operator penalty के बजाय high-weight engagement signals पर प्रतिक्रिया देने वाले algorithm से बनी shadowbanning की एक शक्ल माना जाता है
- इसके उलट, वही signals content को ऊपर भी उठा सकते हैं
- high-reach account का अस्पष्ट comment या repost support signal की तरह पढ़ा जाता है
- likes या सामान्य replies जैसी कम-effort वाली दोहराई गई interactions भी momentum की नकल कर सकती हैं और amplification trigger कर सकती हैं
Social proof से गढ़ी गई सहमति तक
- social proof अब सिर्फ crowd की wisdom को नहीं दर्शाता, बल्कि influence के करीब मौजूद खातों द्वारा बनाई गई algorithmic approval की तरह काम करता है
- एक single interaction भी scale की धारणा को distort कर सकता है, जिससे चुना गया content व्यापक समर्थन पाता हुआ दिखने लगता है
- content को delete या block किए बिना भी exposure घट सकता है
- feed में lower rank पर धकेला जाना
- core visibility zones से बाहर रखा जाना
- ज्यादा fresh signals द्वारा पीछे धकेला जाना
- amplification downstream बहता है, और एक high-weight interaction मिलते-जुलते खातों की engagement और बार-बार exposure को trigger करता है
- पारंपरिक astroturfing fake accounts और bots पर निर्भर थी, लेकिन यहां वास्तविक यूज़र्स में से चुने गए खाते platform amplification शुरू करते हैं
- गढ़ी गई सहमति crowd को fake बनाने का तरीका नहीं है, बल्कि वास्तविक participation को चुनिंदा तौर पर amplify करके उसे व्यापक सहमति जैसा दिखाने का तरीका है
- बड़े पैमाने पर बनी perception यह तक बदल सकती है कि लोग क्या देखते हैं, किसे vote देते हैं, क्या खरीदते हैं, किसका विरोध करते हैं, और किसे ignore करते हैं
- influence का सबसे प्रभावी तरीका खुली censorship या aggressive boosting नहीं, बल्कि एक-एक algorithmic nudge से चुपचाप perception बदलना है
- अगर कोई बहुत खुले और तेज़ तरीके से सब कुछ control करने की कोशिश करे, तो वह EU की X से जुड़ी अतिरिक्त जांच कार्रवाइयों की तरह पकड़ा जा सकता है
2 टिप्पणियां
लेख की तथ्यात्मक सच्चाई से अलग, Twitter इस्तेमाल करने के मेरे अनुभव में सिर्फ़ फ़ीड ही नहीं बल्कि replies भी likes या retweets की संख्या से नहीं, बल्कि follower count ज़्यादा होने वाले लोगों के जवाब पहले दिखते हैं।
इसका मतलब यह है कि पहले से ही प्रभावशाली (followers ज़्यादा वाले) लोगों की राय ही ज़्यादा दिखाई देती है, और नीचे दबे हुए दर्जनों-सैकड़ों विचारों को चाहे likes मिलें या न मिलें, उनके देखे जाने की संभावना बहुत कम हो जाती है।
दरअसल SNS के बाहर भी कई जगह इस तरह की exposure पहले से अपनाई जा चुकी है, इसलिए हो सकता है कि इंटरनेट पर जितना संभव हो उतनी ज़्यादा रायों को जानबूझकर खोजकर पढ़ना एक ज़रूरी बुनियादी आदत माननी चाहिए।
Hacker News की राय
ऐसा लगता है कि Twitter पहले पोस्ट की visibility suppress कर देता है, और फिर जब नफ़रत फैलाने वाले बॉट आकर स्पैम कर देते हैं, तभी उसे दिखने देता है
https://bsky.app/profile/willhaycardiff.bsky.social/post/3lk...
मैंने इस बात के सबूत भी देखे हैं कि जिन पोस्टों को Twitter पसंद करेगा—जैसे हिंसक और नफ़रत भरी anti-immigration पोस्ट—उन पर उल्टा supportive बॉट टूट पड़ते हैं
Twitter Donald/Elon वगैरह द्वारा चलाए जा रहे एक propaganda channel जैसा लगता है
कुछ लोगों को block करना, fact-checking बंद करना, bot defense और detection को कमज़ोर करना—ऐसे कई वास्तविक उदाहरण हैं
पहले Twitter को ज़्यादा staff की ज़रूरत थी, इसकी वजह थी
algorithm के नज़रिए से नफ़रत वाला bot spam भी “engagement” ही है, और यह व्याख्या लेखक के अनुभव से काफ़ी मेल खाती है
हालांकि platform anti-Ukraine पोस्टों को suppress करता है, इस दावे के लिए कोई ठोस आधार नहीं है
“अगर आपको लगता है कि यह सिर्फ एक social network पर हो रहा है, तो आप पहले ही गलत attention loop में फँस चुके हैं”
“सबसे प्रभावी influence खुद को उजागर नहीं करता। वह ज़ोर से censorship नहीं करता या खुलकर boost नहीं देता। algorithm की छोटी-छोटी pushes से वह चुपचाप धारणा गढ़ता है”
लगता है 4chan में बाधा डालने की वजह भी शायद यह थी कि वहाँ ऐसे delay mechanisms डालने की गुंजाइश नहीं थी
उत्सुकता है कि HN किस तरीके को चुनता है, और यहाँ कितने bots हैं, आप लोग क्या सोचते हैं। क्योंकि ads तो दिखते नहीं
ऐसी policy से पैदा होने वाले compound effects के कारण यह थोड़ा डरावना है
कुछ powerful X accounts भर हों तो और accounts को grow किया जा सकता है, और सिर्फ दूसरों को चुप कराने पर नहीं रुकना पड़ता—अपने पक्ष को ऊपर धकेलकर चुप कराने की क्षमता को ही बढ़ाया जा सकता है
अभी यह शुरुआती चरण में है, इसलिए हम influence capture की प्रक्रिया को देख रहे हैं, और influence को नए capital के रूप में देखने की चर्चा भी है
digital age में capital accumulation को संभव बनाने वाले systems को influence के क्षेत्र में भी ज्यों का त्यों दोहराया जा रहा है
Elon ने algorithm source code को शोर-शराबे के साथ public किया, जिससे search optimization engineers system को tune करके discourse control कर सकें
“कोई भी पढ़ सकता है” कहने के बावजूद, असल में उस मेहनत को करने और उसे लागू करने का समय व संसाधन जिनके पास हैं, वे propaganda groups ही हैं
व्यावहारिक रूप से यह site IRA को सौंपकर मनमानी करने की छूट देने जैसा है
हालांकि यह भी याद रखना चाहिए कि इसकी ताकत तभी बनी रहती है जब हम इसमें भाग लेने का चुनाव करते हैं
निजी तौर पर मैं X.com या Elon Musk से जुड़ी चीज़ों से पूरी तरह अलग हो चुका हूँ; account delete करके ecosystem से बाहर निकला तो जीवन बेहतर हो गया
न doomscrolling, न algorithm की nudges, न सूक्ष्म behavioral conditioning
influence नया capital हो सकता है, लेकिन छोड़ देना और भाग न लेना भी अब भी अपनी agency वाला चुनाव है। participation कोई अनिवार्यता नहीं है
शुरुआत में यह काफ़ी सामान्य थी
https://web.archive.org/web/20150501033432/https://voat.co/
बाद में participation पर karma-based restrictions लगा दिए गए
https://web.archive.org/web/20170520210511/https://voat.co/v...
इसके साथ Reddit से निकाले गए racists और misogynists वहाँ आ गए, जिससे narrow-minded लोग एक-दूसरे को recommend करके power users बनने लगे और विरोध करने वालों को censor करने का snowball effect पैदा हुआ
सामान्य users वहाँ रहना नहीं चाहते थे, और नतीजतन संकीर्णता और पक्की हो गई
कुछ ही वर्षों में लगभग सभी नए posts radical right, खुले racism·sexism·antisemitism वाले neo-Nazi कचरे में बदल गए
https://web.archive.org/web/20200610022710/https://voat.co/
site 2020 के आखिर में funding की कमी से बंद हो गई
Xitter पर भी लगभग वही चीज़ हो रही है, बस इसकी शुरुआती user base कहीं बड़ी थी और Elon कुछ समय तक पैसे लगा सकता है, इसलिए यह धीमे चल रहा है
जहाँ भी पर्याप्त ध्यान जुटता है और प्रोत्साहन पैदा होता है, वहाँ manufactured consensus मौजूद होता है। इनमें सबसे खराब निस्संदेह Reddit है
अब ज़्यादातर popular subreddits में जनमत-हेरफेर की बुनियाद दिखती है, और हर हफ्ते किसी न किसी चीज़ के खिलाफ crusade शुरू हो जाती है
पहले वे Twitter पर प्रतिबंध की मांग कर रहे थे, अब AI art पर प्रतिबंध के विरोध जैसी बात कर रहे हैं
सामान्य posts में भी आजकल Reddit पर mob mentality बहुत बढ़ गई है, और comments सरसरी तौर पर देखें तो वही राय अंतहीन रूप से दोहराई जाती दिखती है
“सहमत हूँ” जैसे, discussion में कुछ भी न जोड़ने वाले comments भी सैकड़ों upvotes पा लेते हैं
Pew भी X को ज़्यादातर social media की तुलना में politically centre के अधिक करीब आँकता रहा है, हालांकि यह ज़ाहिर है कि subjective हो सकता है
चुनाव से पहले, बिना primary के candidate खड़ा करने पर सवाल उठाना ईशनिंदा जैसा माना जाता था, लेकिन चुनाव के बाद वही हार का कारण व्यापक रूप से स्वीकार किया गया
ऐसा लगा जैसे फुलाया हुआ propaganda balloon पिचकते हुए देख रहे हों
असहमति तुरंत “नफ़रत” बन जाती है
2021 से users के front page पर Best sort में upvotes/downvotes के बजाय engagement metrics इस्तेमाल होने की बात को फिलहाल छोड़ भी दें, तो भी moderators allowed content पर पूरी तरह कब्ज़ा रखते हैं
r/redditminusmods ने इसे track किया था। हर 12 घंटे में top 50 posts का snapshot save करता था, और देखता था कि पिछले 12 घंटे वाले snapshot की posts में से कितने प्रतिशत delete हुईं
शुरुआत में average करीब 20% था, लेकिन अंत तक लगभग हर 12 घंटे में 50 में से 50 या 49 posts delete होने के स्तर तक पहुँच गया था
स्वाभाविक है, Reddit इस स्तर की निगरानी बर्दाश्त नहीं कर सकता था, और बिना वजह बताए उस subreddit को ban कर दिया
अब Google में ठीक से मिलने वाले results भी असल में यहीं लौट आते हैं। यह कितना गंभीर था, आप खुद देख सकते हैं: https://news.ycombinator.com/item?id=36040282
वह भी सिर्फ 2 साल पहले तक की बात को cover करता है, और उसके बाद से लगता है चीज़ें और खराब हुई हैं
worldnews, politics जैसे कुछ subreddits द्वारा allowed range से बाहर की राय रखने वालों को ban करके consensus का illusion बनाने की समस्या को तो यहाँ छुआ भी नहीं गया है
हैरानी है कि इस लेख को इतने ज्यादा अपवोट मिले। अभी लिखते समय यह 40 पॉइंट पर है, लेकिन लेख के अंदर असल में कंटेंट की डेंसिटी बहुत कम है
लेखक “Musk के साथ टकराव” के बाद किसी खास यूज़र के व्यूज़ अचानक गिरने का ग्राफ दिखाता है, और यह निश्चित रूप से संदिग्ध है और उल्लेख के लायक है
लेकिन ब्लॉग का बाकी हिस्सा “social engineering” और “perception cascade” पर सिर्फ अटकलें हैं, जिनका समर्थन लगभग नहीं है
लगता है लोग सिर्फ शीर्षक और पहला पैराग्राफ देखकर अपवोट कर रहे हैं। इस लेख में अगर सिर्फ ग्राफ छोड़ दिया जाता, तो भी लगभग कुछ नहीं खोता
उद्धृत NYTimes लेख और पहले ग्राफ का स्रोत बल्कि ज्यादा दिलचस्प है, और उसमें कुछ दूसरे उदाहरण भी शामिल हैं
https://www.nytimes.com/interactive/2025/04/23/business/elon...
या Web Archive:
https://web.archive.org/web/20250423093911/https://www.nytim...
हमें पता कुछ मामले भी हैं: https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/15/elon-musk...
लोगों को जो दिखता है वह नैचुरल लगता है, लेकिन असल में हम उसी चीज़ से interact करते हैं जिसे पहले से filter किया गया, rank किया गया और सतह पर लाया गया होता है
मैं भी, और बहुत से लोग भी, comments या content को किसी organic consensus की बिखरी हुई रोशनी की तरह लेने की प्रवृत्ति रखते हैं
अगर हजारों लोग वही जवाब दें तो वह निश्चित रूप से consensus जैसा लगता है। बेशक यह जरूरी नहीं कि सच हो, और असलियत काफी अलग भी हो सकती है
फिर भी दिलचस्प बात यह है कि अगर और ज्यादा लोग उसे वैसा ही समझने लगें, तो आखिरकार वह वास्तविक consensus भी बन सकता है
अंत में, यह फिर याद कर लेना अच्छा है कि यहाँ भी algorithmic knobs काम कर रहे हैं। भले ही यह कोई नई बात न हो
असल सबूत के तौर पर मैं तीन चीज़ों पर निर्भर था
लेख लगभग खत्म होने के बाद ही मुझे यह paper याद आया, इसलिए इसे body में नहीं डाल पाया, लेकिन डालना चाहिए था। यह Elon की reach को खास तौर पर बढ़ाने वाला algorithm change दिखाता है
बाकी स्रोत अनुमान के करीब थे
Super Bowl हंगामा: https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/15/elon-musk... — सबूत कमजोर है
यह बात कि Elon ने 100 engineers से अपने tweets boost करवाए, सुन-सुनाई बात के स्तर की है
एक whistleblower पोस्ट भी है: https://substack.com/@theconcernedbird/p-154577954 — लेकिन इसमें भी सबूत नहीं है
algorithm अब भी closed source है
ग्राफ के बाद का लेख अगर असरदार नहीं लगा तो माफ़ी। अगली बार बेहतर करूँगा
-- लेखक
X फिर से cryptocurrency और financial services बेचने वाले bots से भर गया है
इसके बजाय clicks के लिए बनाए गए recycled content अब भी खूब दिखते हैं
क्या शीर्षक ironic है? समझ नहीं आ रहा कि इससे मदद मिलती है या नहीं
Chomsky और Herman की किताब Manufacturing Consent उन तकनीकों पर है जो इस स्थिति में आम तौर पर इस्तेमाल नहीं होतीं
Chomsky की किताब छिपे हुए editor को उजागर करती है, इसलिए उसके प्रभाव को मजबूत करने के बजाय कमजोर करती है
यहाँ मामला state media के ज्यादा करीब है। एक जाना-पहचाना editor है जो objective होने का दिखावा करता है, और वह editor सिर्फ कुछ खास विषयों की परवाह करता है जबकि बाकी विषयों को trace हो सकने वाले ढंग से आज़ाद घूमने देता है
Chomsky के मामले में editor की ताकत गोपनीयता से आती है, और तभी काम करती है जब लोग धोखा खा जाएँ, इसलिए किताब उस ताकत को घटाती है
इसके उलट, इस मामले में ताकत इस बात से आती है कि editor जाना-पहचाना भी है और उसे रोका भी नहीं जा सकता
लोगों को उसे स्वीकार करना पड़ता है, और यह भी जानना पड़ता है कि वे उसे स्वीकार कर रहे हैं। धकेले जाने की अपनी जागरूकता से बचना हो तो fan बनकर साथ देना होगा, वरना बाहरी व्यक्ति होना जाहिर करना होगा
ज्यादातर लोग कुछ न करने वाला default option चुनते हैं, इसलिए उनके धकेले जाने या fan होने के सबूत जमा होते जाते हैं
यह consent manufacture करने से ज्यादा “हमारे साथ नहीं तो दुश्मन” जैसी मजबूरी वाली व्यवस्था के जरिए स्वीकार्यता को condition करता है
ऐसे लेख और उसके बाद की चर्चा दिखाते हैं कि editor का विरोध करने पर क्या होता है, और बिना किसी कार्रवाई के खत्म होकर उलटे editor की ताकत बढ़ाते हैं और self-censorship का असर बढ़ाते हैं
इसलिए शायद यह मददगार न हो। जब platform fairness के दावों पर खरा नहीं उतरता तो उसे छोड़ देना बेहतर होगा, लेकिन उसे design करना कठिन है
X के “manufactured consensus” पर लेख की बेचैनी बढ़ा-चढ़ाकर कही गई है
influence हमेशा curated रहा है। editors, गाँव के announcers, और mic पकड़े लोग—ये सभी analog algorithms थे
X का पाप कोई दुष्ट algorithm नहीं, बल्कि बस उसका planetary scale पर चलना है
हजारों छोटी communities छोड़कर हम एक global shouting arena में आ गए हैं, तो बड़े influencers का मैदान कब्ज़ा लेना स्वाभाविक है
algorithm तो बस वह gear है जो इस chaos को चलाए रखता है, क्योंकि हम instant और global chit-chat के लिए लालायित हैं
कुछ लोग दिखावा करते हैं कि perfect algorithm मौजूद है, लेकिन bsky या IG/fb भी एक team, एक database, एक standard से हल नहीं होते
“perfect” system अलग-अलग spaces में अलग-अलग algorithms का ढीला-ढाला जुड़ा हुआ messy web है, जिनका अपना context होता है
X के code को दोष देना असली मुद्दा चूकना है। हमने इस planetary-scale circus में signup किया है और अब भी tickets खरीद रहे हैं
इसलिए यह सिर्फ planetary scale की वजह से हुआ मामला नहीं है। acquisition से पहले भी यह पहले से planetary scale पर था
algorithm में planetary scale पर narrative को एक तरफ धकेलने की ताकत होती है
क्या हमें पता है कि algorithm सच में ऐसे ही काम करता है? लेख सिर्फ एक खास मामले का graph दिखाता है, और views के अचानक गिरने की कई explanations हो सकती हैं
खासकर यह देखते हुए कि Twitter का owner इसमें जुड़ा हुआ है
असल में 2 साल पहले GitHub पर एक one-time snapshot डालने के बाद न updates आए, न फिर इसका जिक्र हुआ। ऐसे मामले एक-दो नहीं हैं
लगता है यह आपके follow किए लोगों ने जिन posts पर react किया, उनके pool से लेता है, और limit करीब 24 घंटे की दिखती है
यह बहुत sophisticated algorithm नहीं है, लेकिन work-life balance की समस्या के कारण संभव है कि best talent वहाँ काम करना न चाहे
पुराने orange site threads देखें तो हंसी आती है कि लोग Twitter को public good कहने जैसे बड़े दावे बिना ज्यादा सोचे कर देते थे
लेकिन ईमानदारी से कहूँ तो यह company हमेशा ऐसी समस्याओं के लिए vulnerable लगती थी
इसलिए Masnick का “Protocols not Platforms” लेख आज भी सचमुच relevant है
https://knightcolumbia.org/content/protocols-not-platforms-a...
पढ़ते हुए HN से समानताएँ याद आए बिना नहीं रह सकीं
फिर भी HN “algorithm” को लेकर transparent रहने की कोशिश तो करता है, और X/FB आदि जो इस्तेमाल करते हैं उनकी तुलना में यह मूल रूप से simple algorithm है
इसके उलट X पर हर किसी को थोड़ा-थोड़ा customized feed मिलता है
खतरनाक और खराब होने की वजह वहीं है, simple voting system या latest-first sorting नहीं
बेशक ऐसी discussions में कोई न कोई जरूर विनम्रता से बता देता है कि “technically वह भी algorithm है”
ऐसा न करने की वजह शायद यह है कि moderation bias और flow उजागर हो जाएगा