Dos equipos de investigación, con algunos autores comunes, muestran en dos trabajos separados que la interacción con chatbots que utilizan inteligencia artificial (IA) puede cambiar significativamente la opinión de un votante sobre un candidato presidencial o sobre una propuesta política. Uno de los estudios, publicado en Nature, se realizó en tres países (EE.UU., Canadá y Polonia), mientras que el otro se desarrolló en Reino Unido y se publica en Science. Las conclusiones de ambos coinciden: la capacidad de persuasión de estas herramientas no se debe tanto a una manipulación psicológica como a la acumulación de afirmaciones basadas en hechos que respaldan su postura. Sin embargo, esta información no es siempre precisa y cuanto más aumenta la persuasión, también lo hacen la imprecisión y la invención.  

Un equipo de Estados Unidos ha ideado un método que permite, mediante una extensión en el navegador, alterar el algoritmo de X (antes Twitter) para estudiar su repercusión en el comportamiento de los usuarios. En un experimento de 10 días con 1.256 voluntarios durante la campaña presidencial estadounidense de 2024, usaron el método para variar el contenido que expresa actitudes antidemocráticas y hostilidad partidista. Según los autores, los resultados —que se publican en Science— proporcionan evidencia causal de que una mayor o menor exposición a este tipo de contenido altera en el mismo sentido la polarización. Sus conclusiones contradicen una investigación anterior publicada en la misma revista y que no encontraba dicha relación en las redes Facebook o Instagram. En ese caso, el estudio se hizo en colaboración y con financiación de la empresa Meta. 

Un equipo de investigadores de la Universidad de California (EEUU) ha analizado la presencia de discursos de odio en la red social X (antes Twitter) desde su compra por parte de Elon Musk en octubre de 2022 hasta junio de 2023. Sus conclusiones son que este tipo de discursos racistas, homófobos y transfóbicos aumentaron aproximadamente en un 50 % durante todo este periodo. Además, la presencia de bots y cuentas falsas no se redujo, en contra de lo prometido por el propio Musk. Los resultados se publican en la revista Plos One. 

Un estudio liderado por investigadores de las Universidades del Nordeste y de Stanford, en Boston (Estados Unidos), ha analizado el origen de la exposición a noticias partidistas o poco fiables cuando se realizan búsquedas en Google. Tras seguir el consumo de información de aproximadamente 1.000 personas en los periodos electorales estadounidenses de 2018 y 2020, sus conclusiones son que dicha exposición viene más determinada por la búsqueda activa de los propios usuarios que por los contenidos mostrados por el algoritmo del buscador. Los resultados se publican en la revista Nature.