SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass der Algorithmus des sozialen Netzwerks X die politischen Ansichten seiner Nutzer nach rechts verschiebt. Diese Veränderung bleibt bestehen, selbst wenn der Algorithmus ausgeschaltet wird, was auf einen dauerhaften Einfluss auf die Informationsumgebung der Nutzer hindeutet.
Die Algorithmen sozialer Medien sind nicht politisch neutral und können aktiv die politischen Ansichten einer Person formen. Eine kürzlich in der Zeitschrift Nature veröffentlichte Studie liefert Beweise dafür, dass das Einschalten des algorithmischen Feeds auf der Plattform X die politischen Ansichten der Nutzer nach rechts verschoben hat. Das Ausschalten des Algorithmus kehrte diesen Effekt nicht um, was darauf hindeutet, dass Algorithmen einen bleibenden Eindruck auf die Informationsumgebung einer Person hinterlassen können.
X, früher bekannt als Twitter, ist eine bedeutende Plattform für politische Nachrichten und öffentliche Gespräche. Die Plattform bietet zwei Hauptmöglichkeiten, Inhalte anzuzeigen. Der chronologische Feed zeigt einfach Beiträge von Konten an, denen ein Nutzer aktiv folgt, in genau der Reihenfolge, in der sie gepostet wurden, mit den neuesten oben.
Der algorithmische Feed basiert auf komplexen mathematischen Regeln, um Inhalte vorzuschlagen und zu ordnen. Er zeigt Beiträge von unbekannten Konten und priorisiert Elemente, die den Nutzer engagiert halten sollen, wie Beiträge mit vielen Likes und Kommentaren. Die Wissenschaftler hinter der neuen Studie wollten verstehen, ob diese maßgeschneiderten Feeds tatsächlich die Sichtweise der Menschen auf die Welt verändern.
Frühere Studien zu anderen sozialen Netzwerken ergaben, dass das vorübergehende Ausschalten des Feed-Algorithmus die politischen Einstellungen nicht veränderte. Die Forscher vermuteten, dass dies geschah, weil die anfängliche Exposition gegenüber einem Algorithmus einen dauerhaften Eindruck auf das Nutzerverhalten hinterlässt. Sie wollten auch eine unabhängige Studie ohne direkte Beteiligung eines Technologieunternehmens durchführen. Diese Unabhängigkeit ermöglichte es ihnen, genau zu sehen, wie der Algorithmus reale Nutzer auf X beeinflusst.
Die Forscher konzentrierten sich speziell auf konkrete politische Präferenzen und Ansichten zu aktuellen Ereignissen, anstatt nur die allgemeine Parteitreue zu betrachten. Um dies zu testen, führten sie im Sommer 2023 ein Feldexperiment über sieben Wochen durch.
Sie rekrutierten 4.965 aktive X-Nutzer mit Sitz in den Vereinigten Staaten. Alle Teilnehmer füllten zu Beginn der Studie eine Umfrage aus, um Basisdaten zu ihren politischen Zugehörigkeiten, sozialen Mediengewohnheiten und ihrem allgemeinen Wohlbefinden zu sammeln. Die Stichprobe war vielfältig, neigte jedoch leicht zu einer gut ausgebildeten Demografie.
Etwa sechsundvierzig Prozent der Teilnehmer identifizierten sich als Demokraten, während einundzwanzig Prozent sich als Republikaner identifizierten. Die Teilnehmer wurden zufällig zugewiesen, entweder den algorithmischen Feed oder den chronologischen Feed für die gesamten sieben Wochen zu verwenden. Sie erhielten eine finanzielle Entschädigung für die Einhaltung ihrer zugewiesenen Feed-Einstellung.
Am Ende der Studie füllten die Teilnehmer eine abschließende Umfrage aus, um etwaige Verschiebungen in ihren Ansichten zu spezifischen politischen Themen und aktuellen Nachrichtenereignissen zu messen. Die abschließende Umfrage enthielt Fragen zu den strafrechtlichen Ermittlungen gegen Donald Trump und dem anhaltenden Krieg in der Ukraine. Die Forscher maßen auch die affektive Polarisierung, ein Begriff, der beschreibt, wie sehr Menschen diejenigen nicht mögen oder ihnen misstrauen, die einer gegnerischen politischen Partei angehören.
Zusätzlich zu den Umfragen sammelten die Wissenschaftler Daten zu den genauen Konten, denen die Teilnehmer während der Studie folgten. Eine kleinere Gruppe von Nutzern installierte auch eine Browsererweiterung auf ihren Computern.
Diese Erweiterung ermöglichte es den Forschern, die genauen Beiträge, die in den Feeds dieser Nutzer angezeigt wurden, sicher aufzuzeichnen, ohne auf interne Daten der Plattform angewiesen zu sein. Das Umschalten der Nutzer von einem chronologischen Feed auf einen algorithmischen Feed erhöhte ihr allgemeines Engagement mit der Plattform. Beispielsweise erhielten Beiträge, die im algorithmischen Feed angezeigt wurden, erheblich mehr Likes, Reposts und Kommentare als diejenigen im chronologischen Feed.
Die Exposition gegenüber diesem hoch engagierenden Feed verschob die politischen Meinungen der Nutzer messbar in eine konservativere Richtung. Nutzer, die zum algorithmischen Feed wechselten, begannen, Themen zu priorisieren, die typischerweise von Republikanern bevorzugt werden, wie Einwanderung und Inflation, gegenüber Themen, die von Demokraten bevorzugt werden.
Diese Nutzer wurden auch kritischer gegenüber den strafrechtlichen Ermittlungen gegen Donald Trump, die zu dieser Zeit prominent in den Nachrichten diskutiert wurden. Sie neigten dazu, die Ermittlungen als inakzeptabel oder im Widerspruch zum Rechtsstaat zu betrachten. Ihre Ansichten zum Krieg in der Ukraine verschoben sich ebenfalls in relativ pro-kremlische Positionen.
Die Hauptaussage ist, dass die Algorithmen der sozialen Medien-Feeds nicht politisch neutral sind. In unserem Experiment mit US-amerikanischen X-Nutzern im Sommer 2023 verschob das Einschalten des algorithmischen Feeds von X die politischen Meinungen nach rechts.
In Bezug auf standardisierte Effektgrößen reichen unsere Schätzungen für politische Meinungen von etwa 0,08 bis 0,12 Standardabweichungen, d. h. kleine Effekte nach Cohens Konventionen. Es ist jedoch bemerkenswert, dass diese Effekte nach nur sieben Wochen auftraten. Menschen sind seit Jahren algorithmischen Feeds ausgesetzt. Als Forscher haben wir aus praktischen und finanziellen Gründen selten die Möglichkeit, Menschen länger als ein paar Wochen zu beobachten. Über diesen relativ kurzen Zeitraum hinweg fanden wir Verschiebungen in den Meinungen zu aktuellen politischen Themen.
Die Browserdaten halfen, die spezifischen Mechanismen hinter dieser Verschiebung zu erklären. Mithilfe von Sprachverarbeitungstools zur Analyse der gesammelten Beiträge fanden die Forscher heraus, dass der Algorithmus von X aktiv konservative Inhalte und Beiträge von politischen Aktivisten förderte. Insbesondere Beiträge, die als konservativ annotiert waren, erschienen häufiger im algorithmischen Feed als liberale Beiträge.
Gleichzeitig begrub oder degradierte der Algorithmus Beiträge von traditionellen Nachrichtenmedien. Beiträge von Nachrichtenorganisationen erschienen im algorithmischen Feed signifikant seltener als im chronologischen Feed.
Überraschenderweise hatte das Umschalten vom algorithmischen Feed zurück zum chronologischen Feed fast keinen Einfluss auf die politischen Meinungen.
Die Forscher schlagen vor, dass dieser einseitige Effekt aufgrund neu gefolgter Konten auftritt. Der Algorithmus platzierte hoch engagierte rechte Aktivisten direkt vor den Nutzern, und die Menschen begannen, diesen spezifischen Profilen zu folgen. Als die Teilnehmer zurück zur chronologischen Einstellung wechselten, zeigten ihre Feeds weiterhin Beiträge von den Konten, denen sie aktiv folgten.
Da die Nutzer bereits neuen konservativen Aktivisten gefolgt waren, während der Algorithmus aktiv war, blieb ihr chronologischer Feed mit dieser Perspektive gefüllt. Die Änderungen an ihrer täglichen Informationsdiät blieben bestehen und hinterließen einen bleibenden Einfluss auf das, was sie jeden Tag sahen.
Unser vorgeschlagener Mechanismus ist daher, dass Nutzer den Konten, denen der Algorithmus sie ausgesetzt hat, weiterhin folgen, selbst wenn der Algorithmus ausgeschaltet ist. Daher kann der Algorithmus einen bleibenden Eindruck auf die Informationsumgebung der Nutzer hinterlassen.
Für die Leser bedeutet dies, dass das, was Sie in sozialen Medien sehen, keine neutrale Reflexion der Welt oder sogar der Konten ist, denen Sie folgen. Algorithmen formen aktiv Ihre Informationsdiät, und diese Änderungen können bestehen bleiben, d. h. sie sind nicht leicht umkehrbar.
Wie bei allen Forschungen gibt es einige Einschränkungen zu beachten. Die Studie wurde speziell im Sommer 2023 auf X mit Nutzern in den Vereinigten Staaten durchgeführt. Wir möchten nicht, dass die Leser annehmen, dass jeder Algorithmus auf jeder Plattform die gleichen Effekte erzeugt oder dass die gleichen Effekte unbedingt in anderen Zeiträumen oder in anderen Kontexten gefunden werden würden. Verschiedene Algorithmen werden mit unterschiedlichen Zielen entwickelt, und die Effekte könnten in anderen Zeiträumen oder unter anderer Unternehmensführung variieren.
Die Studie konzentrierte sich auch auf aktive Nutzer, die sich regelmäßig einloggen. Der Einfluss ist wahrscheinlich geringer für Menschen, die die Plattform nur gelegentlich nutzen und weniger Inhalte ausgesetzt sind. Idealerweise sollte zukünftige Forschung Menschen über mehrere Monate oder Jahre beobachten, um zu sehen, ob eine längere Exposition schließlich tiefere Identitäten verändert.
Diese Studie wurde vollständig unabhängig von X durchgeführt und durch öffentliche Forschungsgelder (den Schweizerischen Nationalfonds) finanziert. Wir hatten keine Zusammenarbeit mit der Plattform und keinen Zugang zu internen Daten.
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