Een grootschalige analyse van 110 miljoen berichten op het sociale mediaplatform Parler heeft een paradoxaal effect van sociale goedkeuring op online haat blootgelegd. De studie van onderzoekers David M. Markowitz en Samuel Hardman Taylor, gepubliceerd in de derde versie van het paper op arXiv van 10 augustus 2026, toont aan dat upvotes haat op korte termijn kunnen verminderen maar op langere termijn juist versterken.
Volgens de arxiv.org vertoont sociale goedkeuring een duidelijk tijdspatroon. Wanneer gebruikers upvotes ontvingen op haatdragende posts — berichten die via hun profiel naar de feeds van volgers worden uitgezonden — daalde de kans op een volgend haatgedicht op korte termijn. Rond een week na de upvotes nam die kans echter significant toe. Dit patroon werd consistent waargenomen in zowel analyses binnen individuele gebruikers als tussen verschillende gebruikers.
De sociale-goedkeuringstheorie aan de basis van het onderzoek stelt dat signalen van goedkeuring op haatberichten leiden tot meer haat en toxiciteit. De resultaten bevestigen deze theorie slechts gedeeltelijk en leggen een genuanceerder beeld. Bij reacties — berichten ingebed in conversatiedraden — voorspelden upvotes een afname van haatdragende taal in de direct volgende reactie, maar een toename van toxiciteit in de week en maand daarna.
Een belangrijke nuance is de rol van sociale afkeuring, of downvotes. Volgens de onderzoekers matigt deze negatieve feedback de relatie tussen goedkeuring en haat. In reacties zorgden downvotes ervoor dat het positieve langetermeneffect van opvolgen op haat minder sterk werd op wekelijkse tot kwartaalbasis, en zelfs negatief werd over een periode van zes maanden. Wanneer gebruikers zowel up- als downvotes ontvingen, verminderde de kans op langdurige haatdragende taal aanzienlijk.
De keuze voor Parler als onderzoeksplatform is tekenend gezien de reputatie van het platform as een toevluchtsoord voor gebruikers die vanwege haat eerder van andere netwerken werden verwijderd. De dataset van 110 miljoen berichten over een periode van 2018 tot 2021 biedt een stevige empirische basis. De methodologie combineert computationele tekstanalyse en statistische modellen om zowel onmiddellijke als vertragende effecten te meten, zoals guru99.com in feite ook leert het proces van verifiëren en valideren van complexe datastromen.
De uitkomsten hebben bredere implicaties voor sociale platforms wereldwijd. Het verwondelijke effect — dat upvotes op korte termijn terughoudend werken maar na langere tijd haat oproepen — bemoeilijkt het beleidsdebat over zichtbaarheid van engagement statieken. Tegelijkertijd bewijst de moderrende invloed van downvotes dat mogelijkheden tot negatieve feedback een effectieve interventie kunnen zijn voor escalatie van haat.
Het onderzoek werd ingediend bij de afdeling Computation and Language van arXiv, met een secundaire classificatie voor sociale netwerkanalyse. De publicatie datum van de derde versie is 10 augustus 2026.
De bevinding onderstrepen dat eenvoudige interventies, zoals de verwijdering van engagement knoppen, waarschijnlijk niet volstaan. Het netwerk van sociale feedback heeft effectafhankelijk van context, berichttype en tijdsdimensie.