フィンランドの政府系イノベーション基金Sitra（フィンランド・イノベーション基金）が2026年3月に公表した報告書『Algorithms and Democracy: How social media shapes young Europeans’ worldviews』は、ソーシャルメディアのアルゴリズムが18〜24歳の若者に提供する政治的コンテンツを体系的に監査した実証研究である。調査を実施したのは英国の行動科学コンサルティング機関BIT（Behavioural Insights Team）とフィンランドの調査会社Bondata。報告書にはEUのメディア監視機関EDMO（欧州デジタルメディア観測所）の事務局長Paula GoriがDSA規制との接続を論じる解説文を寄稿しており、EDMOは2026年5月27日付のブログ記事「A recent study by SITRA on algorithms and democracy confirms the need to enforce the DSA and to reflect on alternative content moderation models」でこの研究をDSA第34条のリスク評価義務の実証的補完として改めて位置づけた。
調査設計：アバターによる制御された行動実験
BITが採用した手法は「プラットフォーム監査」と呼ばれるもので、実際のユーザーを模した仮想アカウント（アバター）を使って、各プラットフォームが提供するコンテンツを観察・記録する。対象プラットフォームはInstagram（Reels）、TikTok（For You）、X（メインフィード）の3つ。対象国はフィンランド・フランス・ルーマニアで、各国・各プラットフォームに2体ずつ、計24体のアバターを作成した。国と地域の組み合わせは北欧・西欧・東欧という地理的・政治的多様性を考慮して選定されている。
各アバターは7回のブラウジングセッションを3段階のフェーズにわたって実施した。第1フェーズ「低関与」では政治コンテンツへの特段の関心を示さない。第2フェーズ「高関与」では主要政党をフォローし、政治投稿の視聴時間を他のコンテンツより長く設定することで政治への広範な関心をシグナルとして送る。第3フェーズ「傾斜軌道」では左派または右派のいずれか一方に排他的な関心を示し、反対側の政党をアンフォローする（ルーマニアは左右の分類よりEU支持・EU懐疑の区別が実態に即しているとして、その軸を採用）。
研究者が24体のアバターを操作して取得した政治投稿の総数は1,719件。これをすべて手動でコーディングし、政治的傾向（右派・左派・中道）と問題的コンテンツの有無（誤情報・不正確な情報・陰謀論・敵対的スピーチ・ヘイトスピーチ）を分類した。コーディングの信頼性確保のため、各国データは異なる研究者が担当し、分類終了後に比較・調整を行っている。
BITの監査を補完する形で、フィンランドのBondataが同一3カ国の18〜29歳を対象にオンライン調査を実施した。回収件数は3,063件（フィンランド1,030件、フランス1,022件、ルーマニア1,011件）で、信頼水準95%における誤差範囲は±3.1ポイントである。
ここで設計上の重要な前提を確認しておく必要がある。監査期間中、研究者は1件も政治広告を確認できなかった。つまり分析対象は、すべてプラットフォームのアルゴリズムが推薦したオーガニックコンテンツのみである。「右派コンテンツが多い」という結果は、有料広告の効果ではなくアルゴリズムの推薦ロジックを反映していることになる。
発見①：右派コンテンツの構造的優位
2回の監査を通じて政治的分類が可能だった1,151件の投稿のうち、右派コンテンツが58%、左派が26%、中道が16%を占めた。この比率はすべての国とプラットフォームを合算したものだが、第1回監査における国別内訳は事態の複雑さを示している。
| 国 | 右派 | 左派 | 中道 |
|---|---|---|---|
| フィンランド | 75% | 21% | 3% |
| フランス | 51% | 40% | 9% |
| ルーマニア | 35% | 19% | 46% |
フィンランドでは右派が圧倒的に多く、ルーマニアは中道（主に与党の政府広報）が支配的という対照的な結果が出た。プラットフォーム別では、第1回監査でInstagramが右派81%という突出した数値を記録した一方、XとTikTokはそれぞれ55%・51%と、相対的にバランスが取れていた。
問題はこの偏りが、ユーザーのシグナルに抗して生じているという点である。左派志向を明示した12の傾斜軌道セッション（36ブラウジング・388投稿）においても、アバターは右派投稿182件に対し左派59件・中道43件という結果を受け取った。12セッション中7セッションで右派が左派を上回っており、左派コンテンツへの関心をシグナルとして送っても、フィードの構成はほとんど変わらなかったことになる。
Bondataのサーベイはこの構造的な非対称性を別の角度から裏付ける。自分を「強く左派」と識別するフィンランドのユーザーのうち、受け取るコンテンツが自分の見解と「非常に合わない」と感じる割合は44%に達した。同じ問いに「非常に合わない」と答えた「強く右派」のユーザーは5%に過ぎない。この差はフランス（38% vs 11%）とルーマニア（37% vs 10%）でも同様のパターンとして現れた。3カ国の平均では、強く左派に識別されるユーザーの40%、強く右派に識別されるユーザーの8%が「非常に合わない」と回答している。
報告書はこの偏りの原因については慎重な立場を取っている。右派アクターがソーシャルメディアの活用に長けている可能性、コンテンツ供給側の偏り、ユーザーの潜在的な嗜好など複数の説明が考えられ、いずれを証拠として確定するには追加研究が必要だと明記する。ただしアバター設計の観点から、少なくとも「ユーザーの行動シグナルが主因」という説明は成立しにくいと論じている。
発見②：アルゴリズムの予測不可能性——ユーザーの介入が届かない機構
エンゲージメントシグナルが推薦コンテンツに一貫した影響を与えないという発見は、右派偏重と並ぶもう一つの核心的結果である。政党のフォロー・アンフォロー、投稿への高関与、視聴時間の操作といった行動は、フィードの構成を予測可能な形で変化させなかった。それどころかフィードは明確なトリガーなしに突然・大幅に変化するケースが観察された。
第1回監査のフィンランドにおけるInstagramアバターのセッションがその典型例として記録されている。6回のブラウジングセッションで政治コンテンツはほぼゼロだったが、7回目のセッションが突如として極右ミームに支配された。使用されたのは映画『イングロリアス・バスターズ』（2009年）の架空のナチキャラクター「ハンス・ランダ」を利用したミームで、ナチズムや人種差別的イデオロギーへの賛意を間接的に示す内容だった。同じアバターが第2回監査では同プラットフォームで右傾的・過激・敵対的コンテンツに一切接触せず、左派アバターは左派コンテンツを、右派アバターは中道コンテンツを主に受け取るという逆転した結果が出た。
報告書はこの現象を「アルゴリズムの不透明性」と「シュラウディング」（重要情報の隠蔽）の観点から論じている。推薦システムがどの変数にどのような重みをつけてコンテンツを選定するかは、ユーザーには見えない。そのため自分のフィードがなぜこの構成になっているのか理解できず、変化させる手段も持てない。ユーザーエージェンシー（自律的な情報環境の形成能力）がシステム設計によって構造的に制約されている、というのが報告書の診断である。
発見③：問題的コンテンツの性質——ガイドライン擦り抜け型の支配
検証可能な誤情報・ヘイトスピーチ・陰謀論の出現率は、当初の予測より低い数値だった。1,719件の政治投稿のうち、事実確認が可能だったのは455件（26%）のみで、残る1,151件（67%）は意見・娯楽コンテンツとして分類された。事実確認可能な455件のうち誤情報と判定されたのは54件（12%）、不正確な情報が42件（9%）、残る359件（79%）は検証可能な真実だった。全投稿に占める誤情報の割合は約3%にとどまる。ヘイトスピーチは1%（13件）、敵対的スピーチは4%（70件）だった。
しかしこの数字は報告書の中心的な問いを却下するものではない。問題の本質は、明示的な誤情報やヘイトスピーチではなく、プラットフォームのコミュニティガイドラインに抵触しないギリギリの過激コンテンツが大量に流通している点にある。意見・娯楽コンテンツの多くは過激な見解を含みながら、ユーモア・曖昧さ・パロディという修辞的手法によって削除の閾値を回避している。
具体的なコンテンツの例として報告書が挙げるのは、AIが生成したゴリラのキャラクターが差別的・性差別的なジョークを言う動画や、ナチスキャラクターのミームを使ってマイノリティへの極右的見解を間接的に示す投稿である。これらは直接的な暴力扇動や誤情報ではないが、繰り返し接触することで「何が標準的か」という認識（オーバートン・ウィンドウ）を移動させ、過激な見解を正常化するリスクがある、と報告書は行動科学の知見を援用して論じる。
AI生成コンテンツの存在も重要な発見として記録された。政治投稿全体の5%（90件）が明確にAI生成と特定され、さらに2%（39件）でAIの使用が疑われた。AI生成コンテンツのカテゴリは3種類に整理されている。第1に政治家のディープフェイク（例：ドナルド・トランプがグレタ・トゥーンベリを暴行する動画）、第2にAI生成の政治ミーム動画（例：エマニュエル・マクロンらフランスの政治家がラッパーとして登場する動画）、第3に強い政治的意見を表明するAI生成の人間または動物（冒頭のゴリラ動画がこれに該当）。AI生成コンテンツの61%が右派に分類され、左派はわずか7%だった。
Bondataのサーベイと監査データの間には注目すべき乖離がある。監査が記録したヘイトスピーチの発生率は1%だが、サーベイでは37%のユーザーが「定期的または繰り返しヘイトスピーチに接触する」と回答した。この差は、サーベイ回答者が使用する定義や閾値がBITの研究者の基準と異なることを反映している可能性がある。一方で、ユーザーが「問題的」と感じるコンテンツの裾野が、研究者の定義より広いことも示唆する。
EDMOによる再評価：DSA第34条との接続
EDMOのPaula Goriは報告書の序文解説で、この研究がDSA（デジタルサービス法）の規制文脈において持つ意義を二点に整理している。第一に、政治コンテンツはDSAが定める「市民的言論」リスクカテゴリに直接対応しており、プラットフォームはこの領域の体系的リスクを評価・緩和する義務を負う（第34条）。第二に、アバター研究が明らかにしたアルゴリズムの予測不可能性と不透明性は、ユーザーエージェンシーの侵害という民主的問題であると同時に、DSA上の説明責任・透明性要件の未達を示す証拠として機能する。
EDMOのブログ記事（2026年5月27日）でGoriはさらに踏み込み、VLOPSEs（超大規模プラットフォームおよびサーチエンジン）が提出している既存のリスク評価報告書の限界を指摘した。VLOPSEsの報告書に共通する問題として、リスク評価の方法論が不透明であること、リスクの「重大度」の評価基準が各社で異なること、そして報告書の大部分が自社の取り組みリスト（事後的な緩和措置）の列挙にとどまり、実際にどのようなリスクが設計・機能から生じているかの分析が乏しいことを挙げる。DSAが標的とするのは個々の違法コンテンツではなく、プラットフォームの設計と機能から生じる「構造的リスク」だが、プラットフォーム側のリスク評価はその精神に沿っていない、というのがEDMOの立場である。
また、DSA第40条が定める研究者へのデータアクセス制度が有効に機能していない点も批判した。第三者研究者が独立して検証を行うには、レコメンデーションシステムの内部データへのアクセスが不可欠だが、この仕組みが実際には機能しておらず、今回のSitra研究のような外部監査手法が代替的な知見獲得手段となっている状況は、制度設計の観点からも問題だと論じる。
若者の感情的反応と民主的参加
Bondataのサーベイは、政治的コンテンツへの接触が若者にどのような感情的影響を与えるかも調査した。ソーシャルメディア上の政治・社会的議論に接触したときの最も多い反応として「失望」が挙がった（フィンランド28%、フランス20%、ルーマニア33%）。全体では約半数の若者がなんらかのネガティブな感情を経験する——失望27%、怒り11%、恐怖10%、悲しみ6%——のに対し、ポジティブな感情（幸福9%、満足7%、興奮4%）を報告した割合は合計約20%にとどまった。
フィンランドではジェンダー差が顕著で、政治的コンテンツへの接触でネガティブな感情を経験するのは女性58%に対し男性37%と21ポイントの開きがあった。フランス（女性54% vs 男性51%）やルーマニア（60% vs 53%）ではこの差がずっと小さい。
一見矛盾するように見えるのは、ネガティブな感情を抱きながらも41%が「政治的コンテンツへの接触が公的議論への参加意欲を高める」と回答していることだ。報告書はこれを健全な市民的議論の指標として単純に解釈することを戒める。怒りや恐怖に動かされた参加は、コメントや対立的シェアといった反応的な行動様式を取りがちで、熟慮的・討議的な関与を必ずしも意味しない。参加量の増加と民主的議論の質的向上は別問題という論点は、「エンゲージメントの最大化」を収益モデルとするプラットフォームの設計思想への根本的な批判につながる。
7つの政策提言
報告書が導く7項目の提言は、「個別のコンテンツ」ではなく「プラットフォームの設計と機能」を標的とする構造的アプローチを一貫して主張する。
第1に、DSAの透明性・ユーザーコントロール要件の厳格な執行。プラットフォームは推薦システムの主要なランキングパラメータを平易な言語で開示し、プロファイリングなしのフィードオプションを提供すべきとする。第2に、DSA第40条に基づく独立した長期的システムリスク監査の確立。研究者・規制当局が有効にデータアクセスできる環境の整備を求める。第3に、オンライン選択アーキテクチャの改革によるユーザーエージェンシーの強化。自動再生やプッシュ通知のデフォルト設定の変更、設定変更を困難にする「スラッジ（抵抗的設計要素）」の除去を要求する。第4に、デジタルリテラシー・認識論的権利・シビックテック（市民参加技術）を通じた民主的レジリエンスの強化。第5に、AI生成政治コンテンツへの対応としてのDSAとAI法の執行協調。ラベリング・追跡可能性の確保を求める。第6に、構造的なロックイン（特定プラットフォームへの依存）の軽減と多元的デジタルエコシステムの支援。データポータビリティの拡大と公的機関による代替プラットフォームへのコミュニケーション分散を提言する。第7に、未成年者保護のためのプライバシー保護型年齢確認システムの義務化。
報告書の結論部分は、2026年2月に欧州委員会がTikTokについて「中毒性設計」（無限スクロール・自動再生・パーソナライズされた推薦システム）がDSA違反にあたる可能性があるという暫定的判断を示したことに言及する。この動きを、「個別の投稿」ではなく「設計上の選択」が民主的監視の対象となりうることを示す重要な一歩として位置づけ、ソーシャルメディアをタバコ産業のアナロジーで語る——中毒性の高い製品が開発され、害が矮小化され、研究知見が隠蔽され、規制介入に対するロビイングが行われた末に、ようやく潮目が変わりつつある——という診断で閉じている。
方法論上の留意点
本報告書を読む際に意識すべき制約点がいくつかある。監査は新規作成アカウントを使用しているため、長年にわたって蓄積された既存ユーザーのフィードとは条件が異なる。Bondataのサーベイは実際の主観的認知を測定するものであり、BITの観察ベースの客観的記録とは直接比較できない。右派コンテンツの偏りが「アルゴリズムの意図的バイアス」か「コンテンツ供給の偏り」か「ユーザーの潜在的嗜好の集積」かを判別するには、より長期的な実験設計が必要であり、本研究単独では因果関係の確定には至らないと報告書自身が認めている。また、国別・プラットフォーム別のコーディングを担当した研究者が異なるため、分類の一貫性について一定の限界があることも明記されている。
それでもこの研究が持つ独自の価値は、商業プラットフォームに依存せずに独立した外部監査として実施された点と、BITの行動実験とBondataのサーベイを組み合わせて複眼的に検証した点にある。VLOPSEsのDSA対応を批判的に評価するための実証的ベンチマークとして、また第34条リスク評価の方法論的基準を議論するための参照点として、この研究は政策・研究双方のコミュニティに活用可能な素材を提供している。
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