イエネコがヨーロッパに到達したのはこれまで考えられていたよりはるかに最近であると考えられる。到達は約2,000年前で、それをもたらしたのは新石器時代 における中近東の農民の拡散ではない。この研究結果により、人類にとって最も謎の多いペットのひとつに関する新たな知見が得られ、北アフリカが現代のイエネコの発祥地であることも確認された。イエネコには、明確にはなっていないものの、長く複雑な歴史がある。遺伝学的研究により、全ての現代ネコは北アフリカと中近東で今日見られるアフリカヤマネコの子孫であることが判明している。しかし、考古学的遺物が少ない上に、骨だけを頼りにイエネコと野生のネコ科動物を見分けるのは難しいことから、初期のイエネコの起源と拡散ついての私たちの知識は非常に乏しい。紀元前7,500年頃のキプロスでの人とネコの埋葬はレバント地方における初期の家畜化を示唆し、一方、後のエジプトの美術や動物埋葬はファラオ時代のエジプト、より遅い時期を起源とする可能性を指摘している。古代DNAについての最近の遺伝学的研究では、ネコは新石器時代の農民と共に現代のトルコからヨーロッパへと拡散した可能性が示されており、これは、ネコの家畜化は6,000年前、農耕の隆盛期にレバント地方で始まったという説を支持するものである。しかし、これらのネコが真に家畜化されたネコであったのか、若しくは異なる系統のノネコであったのかは依然としてわかっていない。 これらの謎の一部の解明を助けるべく、Marco de Martinoらは87の古代及び現代のネコゲノムについて古ゲノム解析を行った。彼らは、10,000年以上（紀元前9,000年から19世紀まで）にわたる考古学的標本から70の低カバレッジゲノムを、ヨーロッパ、北アフリカ、アナトリアの現代及び博物館所蔵のノネコから17の高カバレッジゲノムを生成した。これまでの研究に反して、彼らは、イエネコはレバント地方ではなく北アフリカのノネコに由来する可能性が最も高いことを発見し、真の家畜化されたネコは新石器時代から数千年後ようやくヨーロッパと南西アジアに出現したと考えられるとしている。ヨーロッパとトルコの初期のネコは遺伝子学的にヨーロッパのノネコで、初期の家畜化ではなく古代の交雑を示している。北アフリカのイエネコは、導入後、ヨーロッパ全域に急拡散し、多くの場合はローマ軍の経路を辿り、1世紀にはイギリスに到達した。さらにde Martinoらは、サルデーニャのノネコ - 古代も現代も - はイエネコより北アフリカのノネコと近い関係にあることも明らかにし、これは、ノネコが自然には発生しない島々に人間がノネコを持ち込んだこと、そしてそれらは初期のイエネコが野生化した集団の子孫ではないことを示している。関係するPerspectiveではJonathan Lososが、「de Martinoらの研究は、ネコの家畜化に関する他の未解明の疑問にも取り組むことを目標にした現在進行中のProject Felixの一環である」と書いている。「これまで謎を秘めていたネコたちが、渋々ながらその秘密を明かしている。」

X（旧ツイッター）のフィードを並び替えるAI搭載ブラウザー拡張機能を用いた新たな実験がXプラットフォームのアルゴリズムからは独立して実施され、敵対的な政治的コンテンツへの露出を少し変えるだけでも、Xへの露出から数日以内に、対立政党への感情にかなりの影響が表れうることが示された。この結果は、アルゴリズムで制御されているSNSフィードの投稿の順位付けが及ぼす影響について、直接的な因果関係を示す証拠となるものである。世界中の多くの人にとってSNSは政治情報の重要な情報源となっている。ところがそのプラットフォームのアルゴリズムは、よく分からない仕組みで、SNS使用時に我々が目にするものに強い影響を与え、知らぬ間に思考や感情、行動を誘導している。こうした順位付けアルゴリズムがどう我々に影響するのかについて多くの説明が提案されてきたが、それらの説を検証するのは極めて難しい。なぜならアルゴリズムの挙動を制御できるのは、その所有者であるプラットフォーム運営者のみであり、様々なフィード設計で実験を行いその因果効果を評価できるのも、そうした運営者のみだからである。これらの課題を回避するために、Tiziano Piccardiらは、プラットフォーム自体に許可されずとも、閲覧時にリアルタイムでSNSフィードを並び替えることのできる新たな方法を開発した。Piccardiらが作製したのは広告ブロッカーによく似た軽快な非侵入型ブラウザー拡張機能であり、投稿をそのコンテンツに従って評価し並び替える大規模言語モデルに基づく分類器を活用し、リアルタイムでXのウェブフィードを傍受し再構築する。このツールにより著者らは、反民主主義的態度と党派的敵意（AAPA：antidemocratic attitudes and partisan animosity）を表現しているコンテンツがユーザーのフィードに表示される仕組みを体系的に特定して変更し、管理された実験条件下でその影響を観察することができた。 2024年の米国大統領選挙戦という不安定な期間に実施された、参加者1,256人を対象とした10日間のXでのフィールド実験で、参加者らはAAPAコンテンツの度合いを高くするフィード、低くするフィード、又は変えないフィードにランダムに割り付けられた。その結果、対照群に比べてAAPAコンテンツへの露出が低い群の人では、対立政党への感情が温かくなり、その基準点は100点満点で2点以上変化した。露出が高い群では、対立政党への感情が冷たい方向へ同程度変化した。著者らによると、これらの影響が長期間持続するかどうかは依然として不明であるが、観察された影響はかなり大きく、介入期間にわたる感情的分極化のおよそ3年分の変化に相当する。さらに、これらの変化は特定のユーザー集団に偏ってはいないようであった。また、こうした変化は感情的経験にまで及び、参加者はインフィード調査が行われていた短い期間中、怒りや悲しみに変化があったと報告し、政治的敵意への露出をアルゴリズムが仲介することで感情的分極化とプラットフォーム使用時のその瞬間瞬間の感情的反応の両方を形成できることが実証された。 「1件の研究――又は一連の研究――で、SNSが政治姿勢にどのような影響を及ぼすかについて最終的な結論は出せない。フェイスブックに当てはまることがTikTokには当てはまらないかもしれないし、4年前のツイッターで真実であったことが今日のXには無関係かもしれない」と、関連するPerspectiveでJennifer AllenとJoshua Tuckerは述べている。「前進する方法は、創造的な研究を受け入れ、現時点に合った手法を構築することである。Piccardiらは、それをするための実行可能なツールを提示している。」