Why your feed wants you angry
A couple of weeks ago I was killing ten minutes in a waiting room, doing what everybody does in a waiting room these days - scrolling. I had opened Instagram Reels looking for something light, a cooking video or a dog doing something silly. Twenty minutes later (waiting rooms are never actually ten minutes) I had seen a car crash, a fistfight outside a nightclub, someone ranting about how a whole industry was "lying to your face," and exactly one dog. I left more agitated than when I sat down, and I hadn't searched for any of it.
I think most of us have had that exact experience, on TikTok, on Facebook Reels, on Instagram, on X. And I had always half-assumed it was just my imagination, or bad luck, or maybe just me being a grumpy Belgian. So this time I actually went and looked at the research. Turns out it isn't just me.
The pattern is real, but it's not as simple as "negativity always wins"
There is a growing body of work on exactly this. Short-form video platforms like TikTok, Instagram Reels and YouTube Shorts run on recommendation algorithms that optimize for engagement and watch-time, and several studies have found that this consistently favours viral, high-arousal, emotionally charged content - TikTok's "For You" page in particular has been shown to prioritise viral content in a way that keeps amplifying the same popular creators and themes, round and round.
Zoom out from video specifically and the same shape shows up in text and news sharing too. One widely cited analysis of hundreds of millions of posts on Facebook and X found that people are close to twice as likely to share a negative news article as a positive one. Anger and moral outrage in particular seem to have their own gravity online - researchers studying "moral contagion" have shown that posts using moral-emotional language spread faster and further, especially inside already-polarised communities.
And here's the part that I found genuinely interesting: it isn't just that algorithms notice this pattern and reward it. There's real evidence they can create it. The most striking example is still the Facebook Files - the internal documents that came out through Frances Haugen showed that a 2018 change to the News Feed algorithm, meant to boost "meaningful social interactions" between friends and family, ended up doing more or less the opposite. Internally, it was reported to reward outrage and reward sensationalism - not because anyone at Facebook wanted an angrier platform, but because outrage is what kept people scrolling, and the algorithm was simply built to chase whatever kept people scrolling.
That, to me, is the real story here. It's not that some engineer in Menlo Park sat down and decided the internet needed more rage-bait. It's that engagement-maximising systems have no sense of what they're maximising for. They are, as one researcher at the Decision Lab put it, essentially amoral - they don't know the difference between a video that delights you and one that enrages you, they only know which one keeps your thumb from swiping away. Human psychology already leans toward paying attention to threats and conflict (that's an old evolutionary story, nothing new there). Bolt a genuinely amoral optimization engine onto that existing human bias, run it at the scale of billions of daily users, and you get exactly the feed I scrolled through in that waiting room.
Before you conclude the internet is just doom now - a caveat
Now, I promised myself I wouldn't write a Positron editorial that just piles on more negativity about negativity (that would be a bit rich, wouldn't it), so let me add the caveat that actually made me feel a bit better.
Not all the research agrees that negative content wins, full stop. A recent study looking at news posts across six different countries found that negative posts were actually less common, and generated lower overall engagement, than non-negative ones - directly cutting against the simple "outrage sells" narrative. The same researchers point to older work showing there's a general positivity bias baked into human language itself, found consistently across dozens of text corpora and ten different languages. So it's not that we are all secretly starving for misery. It's more that negative content, when it does land, tends to land harder and spread faster in certain contexts - politically charged ones especially - even while positive and neutral content still makes up most of what we see and share day to day.
That distinction matters, I think. It reframes the problem from "humans are drawn to the worst of everything" to something narrower and, honestly, more fixable: platforms have built specific incentive structures - watch-time, shares, comments - that happen to reward our worst impulses disproportionately, in specific moments, on specific topics. That's a design choice, not a law of nature. Which means it can, in principle, be a different design choice.
I'll be exploring that "different design choice" idea properly in the next piece, where I want to zoom out from the algorithm itself to the business model sitting underneath it - something Cory Doctorow has given a wonderfully rude name to.
For now, next time your feed leaves you more wound up than when you opened the app, know that it's not just you, and it's not entirely your fault either. It's a machine doing exactly what it was built to do. Whether we want it to keep doing that is a different question.
Some of the sources that shaped this piece, if you want to go down the rabbit hole yourself:
Hope this was useful, or at least made your next scroll a little more self-aware.
Cheers / Rik
Waarom je feed je boos wil maken
Een paar weken geleden zat ik tien minuten te doden in een wachtkamer, bezig met wat iedereen tegenwoordig in een wachtkamer doet - scrollen. Ik had Instagram Reels geopend op zoek naar iets lichts, een kookvideo of een hond die iets geks deed. Twintig minuten later (wachtkamers duren nooit echt tien minuten) had ik een auto-ongeluk gezien, een vuistgevecht buiten een nachtclub, iemand die zich uitliet over hoe een hele industrie "je recht in je gezicht liegt," en precies één hond. Ik verliet de wachtkamer meer geagiteerd dan toen ik ging zitten, en ik had er niets van gezocht.
Ik denk dat de meesten van ons die exacte ervaring hebben gehad, op TikTok, op Facebook Reels, op Instagram, op X. En ik had altijd half aangenomen dat het gewoon mijn verbeelding was, of pech, of misschien gewoon dat ik een chagrijnige Belg ben. Dus deze keer heb ik daadwerkelijk de onderzoeken bekeken. Blijkt dat het niet alleen mij is.
Het patroon is echt, maar het is niet zo simpel als "negativiteit wint altijd"
Er is een groeiende hoeveelheid werk over precies dit onderwerp. Korte video-platforms zoals TikTok, Instagram Reels en YouTube Shorts draaien op aanbevelingsalgoritmes die optimaliseren voor betrokkenheid en kijktijd, en verschillende studies hebben aangetoond dat dit consequent de voorkeur geeft aan virale, hoog-arousal, emotioneel geladen inhoud - TikTok's "Voor jou"-pagina heeft in het bijzonder aangetoond dat het virale inhoud prioriteert op een manier die dezelfde populaire makers en thema's blijft versterken, keer op keer.
Als je verder kijkt dan video, verschijnt dezelfde vorm ook in tekst- en nieuwsdeling. Een veel geciteerde analyse van honderden miljoenen berichten op Facebook en X vond dat mensen bijna twee keer zo waarschijnlijk een negatief nieuwsartikel delen als een positief. Woede en morele verontwaardiging lijken online een eigen zwaartekracht te hebben - onderzoekers die "morele besmetting" bestuderen hebben aangetoond dat berichten met moreel-emotionele taal sneller en verder verspreiden, vooral binnen al gepolariseerde gemeenschappen.
En hier is het deel dat ik echt interessant vond: het is niet alleen dat algoritmes dit patroon opmerken en belonen. Er is echt bewijs dat ze het kunnen creëren. Het meest opvallende voorbeeld zijn nog steeds de Facebook-bestanden - de interne documenten die naar buiten kwamen via Frances Haugen toonden aan dat een wijziging in 2018 van het News Feed-algoritme, bedoeld om "betekenisvolle sociale interacties" tussen vrienden en familie te bevorderen, uiteindelijk meer of minder het tegenovergestelde deed. Intern werd gerapporteerd dat het verontwaardiging beloonde en sensationalisme beloonde - niet omdat iemand bij Facebook een bozer platform wilde, maar omdat verontwaardiging is wat mensen bleef scrollen, en het algoritme was simpelweg gebouwd om te jagen op wat mensen bleef scrollen.
Dat, vind ik, is het echte verhaal hier. Het is niet dat een ingenieur in Menlo Park ging zitten en besloot dat het internet meer woede-bait nodig had. Het is dat systemen die engagement maximaliseren geen besef hebben van waar ze voor maximaliseren. Ze zijn, zoals een onderzoeker van het Decision Lab het verwoordde, in wezen amorale - ze weten niet het verschil tussen een video die je blij maakt en een die je woedend maakt, ze weten alleen welke je duim tegenhoudt om weg te vegen. De menselijke psychologie leunt al naar het letten op bedreigingen en conflicten (dat is een oud evolutionair verhaal, daar is niets nieuws aan). Bevestig een oprecht amorale optimalisatie-engine op die bestaande menselijke bias, draai het op de schaal van miljarden dagelijkse gebruikers, en je krijgt precies de feed waar ik doorheen scrolde in die wachtkamer.
Voordat je concludeert dat het internet nu gewoon doom is - een waarschuwing
Nu, ik had mezelf beloofd dat ik geen Positron-editoriaal zou schrijven dat alleen maar meer negativiteit over negativiteit ophoopt (dat zou een beetje rijk zijn, nietwaar), dus laat me de waarschuwing toevoegen die me eigenlijk een beetje beter deed voelen.
Niet al het onderzoek is het erover eens dat negatieve inhoud wint, punt uit. Een recente studie die nieuwsberichten in zes verschillende landen onderzocht, vond dat negatieve berichten eigenlijk minder vaak voorkwamen en lagere algehele betrokkenheid genereerden dan niet-negatieve berichten - wat rechtstreeks ingaat tegen het simpele "verontwaardiging verkoopt" narratief. Dezelfde onderzoekers wijzen op ouder werk dat aantoont dat er een algemene positiviteitsbias in de menselijke taal zelf is ingebakken, die consistent wordt gevonden in tientallen tekstcorpora en tien verschillende talen. Dus het is niet zo dat we allemaal stiekem verhongeren naar ellende. Het is meer dat negatieve inhoud, wanneer het aankomt, de neiging heeft om harder aan te komen en sneller te verspreiden in bepaalde contexten - vooral politiek geladen - terwijl positieve en neutrale inhoud nog steeds het grootste deel uitmaakt van wat we dagelijks zien en delen.
Die onderscheiding is belangrijk, denk ik. Het herformuleert het probleem van "mensen worden aangetrokken tot het slechtste van alles" naar iets smallers en, eerlijk gezegd, meer oplosbaars: platforms hebben specifieke prikkelsystemen gebouwd - kijktijd, shares, reacties - die toevallig onze slechtste impulsen onevenredig belonen, in specifieke momenten, over specifieke onderwerpen. Dat is een ontwerpkeuze, geen natuurwet. Wat betekent dat het in principe een andere ontwerpkeuze kan zijn.
Ik zal dat idee van "andere ontwerpkeuze" goed verkennen in het volgende stuk, waar ik wil uitzoomen van het algoritme zelf naar het bedrijfsmodel dat eronder ligt - iets waar Cory Doctorow een prachtig onbeschoft naam aan heeft gegeven.
Voor nu, de volgende keer dat je feed je meer opwindt dan toen je de app opende, weet dan dat het niet alleen jij bent, en het is ook niet helemaal jouw schuld. Het is een machine die precies doet wat het gebouwd is om te doen. Of we willen dat het dat blijft doen, is een andere vraag.
Enkele van de bronnen die dit stuk hebben gevormd, als je zelf het konijnenhol wilt ingaan:
Ik hoop dat dit nuttig was, of op zijn minst je volgende scroll een beetje meer zelfbewust maakte.
Groeten / Rik
Pourquoi votre fil d'actualité veut vous mettre en colère
Il y a quelques semaines, je tuais dix minutes dans une salle d'attente, faisant ce que tout le monde fait dans une salle d'attente de nos jours - défiler. J'avais ouvert Instagram Reels à la recherche de quelque chose de léger, une vidéo de cuisine ou un chien faisant quelque chose de drôle. Vingt minutes plus tard (les salles d'attente ne durent jamais réellement dix minutes), j'avais vu un accident de voiture, une bagarre devant une boîte de nuit, quelqu'un se plaignant de la façon dont toute une industrie "mentait en pleine face", et exactement un chien. Je suis parti plus agité que lorsque je me suis assis, et je n'avais rien cherché de tout cela.
Je pense que la plupart d'entre nous ont eu cette expérience exacte, sur TikTok, sur Facebook Reels, sur Instagram, sur X. Et j'avais toujours à moitié supposé que c'était juste mon imagination, ou un mauvais coup du sort, ou peut-être juste moi étant un Belge grincheux. Alors cette fois, je suis vraiment allé consulter la recherche. Il s'avère que ce n'est pas juste moi.
Le schéma est réel, mais ce n'est pas aussi simple que "la négativité gagne toujours"
Il existe un corpus croissant de travaux sur ce sujet. Les plateformes de vidéos courtes comme TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts fonctionnent avec des algorithmes de recommandation qui optimisent l'engagement et le temps de visionnage, et plusieurs études ont montré que cela favorise systématiquement le contenu viral, à forte excitation, chargé émotionnellement - la page "Pour Vous" de TikTok, en particulier, a montré qu'elle privilégiait le contenu viral d'une manière qui continue d'amplifier les mêmes créateurs et thèmes populaires, encore et encore.
Si l'on prend du recul par rapport aux vidéos spécifiquement, la même forme apparaît également dans le partage de texte et d'actualités. Une analyse largement citée de centaines de millions de publications sur Facebook et X a révélé que les gens sont presque deux fois plus susceptibles de partager un article de presse négatif qu'un positif. La colère et l'indignation morale semblent en particulier avoir leur propre gravité en ligne - des chercheurs étudiant la "contagion morale" ont montré que les publications utilisant un langage moral-émotionnel se propagent plus vite et plus loin, surtout au sein de communautés déjà polarisées.
Et voici la partie que j'ai trouvée vraiment intéressante : ce n'est pas seulement que les algorithmes remarquent ce schéma et le récompensent. Il existe de réelles preuves qu'ils peuvent le créer. L'exemple le plus frappant reste les Facebook Files - les documents internes qui ont été révélés par Frances Haugen ont montré qu'un changement en 2018 de l'algorithme du fil d'actualité, censé favoriser les "interactions sociales significatives" entre amis et famille, a fini par faire plus ou moins l'opposé. En interne, il a été rapporté qu'il récompensait l'indignation et le sensationnalisme - non pas parce que quelqu'un chez Facebook voulait une plateforme plus en colère, mais parce que l'indignation est ce qui maintenait les gens en train de défiler, et l'algorithme était simplement construit pour poursuivre ce qui maintenait les gens en train de défiler.
Cela, pour moi, est la véritable histoire ici. Ce n'est pas qu'un ingénieur à Menlo Park se soit assis et ait décidé qu'Internet avait besoin de plus de contenu qui provoque la colère. C'est que les systèmes maximisant l'engagement n'ont aucune idée de ce qu'ils maximisent. Ils sont, comme l'a dit un chercheur du Decision Lab, essentiellement amoraux - ils ne savent pas faire la différence entre une vidéo qui vous ravit et une qui vous met en colère, ils savent seulement laquelle empêche votre pouce de glisser vers le bas. La psychologie humaine a déjà tendance à prêter attention aux menaces et aux conflits (c'est une vieille histoire évolutive, rien de nouveau là-dedans). Si vous ajoutez un moteur d'optimisation véritablement amoral à ce biais humain existant, que vous le faites fonctionner à l'échelle de milliards d'utilisateurs quotidiens, vous obtenez exactement le fil que j'ai parcouru dans cette salle d'attente.
Avant de conclure que l'Internet est juste une catastrophe maintenant - un avertissement
Maintenant, je me suis promis de ne pas écrire un éditorial Positron qui ne ferait qu'accumuler plus de négativité sur la négativité (ce serait un peu riche, n'est-ce pas), alors laissez-moi ajouter l'avertissement qui m'a en fait fait me sentir un peu mieux.
Toutes les recherches ne s'accordent pas à dire que le contenu négatif gagne, point final. Une étude récente examinant les publications d'actualités dans six pays différents a révélé que les publications négatives étaient en réalité moins courantes et généraient moins d'engagement global que celles non négatives - contredisant directement la simple narration "l'indignation se vend". Les mêmes chercheurs pointent vers des travaux plus anciens montrant qu'il existe un biais général de positivité intégré dans la langue humaine elle-même, trouvé de manière cohérente dans des dizaines de corpus textuels et dix langues différentes. Donc, ce n'est pas que nous soyons tous secrètement affamés de misère. C'est plutôt que le contenu négatif, lorsqu'il atterrit, a tendance à avoir un impact plus fort et à se propager plus rapidement dans certains contextes - ceux politiquement chargés en particulier - même si le contenu positif et neutre constitue toujours la majeure partie de ce que nous voyons et partageons au quotidien.
Cette distinction est importante, je pense. Elle reformule le problème de "les humains sont attirés par le pire de tout" à quelque chose de plus étroit et, honnêtement, de plus réparable : les plateformes ont construit des structures d'incitation spécifiques - temps de visionnage, partages, commentaires - qui récompensent de manière disproportionnée nos pires impulsions, à des moments spécifiques, sur des sujets spécifiques. C'est un choix de conception, pas une loi de la nature. Ce qui signifie qu'en principe, cela peut être un choix de conception différent.
J'explorerai cette idée de "choix de conception différent" correctement dans le prochain article, où je veux prendre du recul par rapport à l'algorithme lui-même pour examiner le modèle commercial qui se trouve en dessous - quelque chose que Cory Doctorow a donné un nom merveilleusement grossier.
Pour l'instant, la prochaine fois que votre fil d'actualité vous laisse plus tendu que lorsque vous avez ouvert l'application, sachez que ce n'est pas juste vous, et que ce n'est pas entièrement de votre faute non plus. C'est une machine qui fait exactement ce pour quoi elle a été construite. Que nous voulions qu'elle continue à faire cela est une question différente.
Quelques-unes des sources qui ont façonné cet article, si vous voulez explorer le sujet vous-même :
J'espère que cela a été utile, ou au moins que cela a rendu votre prochain défilement un peu plus conscient de soi.
À bientôt / Rik