WINSTON-SALEM / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt: Menschen halten Aussagen eher für wahr, wenn die Quelle „truth-indifferent“ ist – selbst wenn sie als bullshitter eingeordnet wird. Entscheidend ist dabei die Reihenfolge: Warnungen vor der Exposition schwächen den Effekt deutlich, doch ein später Hinweis bremst offenbar kaum. Besonders kritisch ist, dass sich Wiederholung ohne gleiche Abwehrlogik wie bei Lügen in Urteile einschleust. Für Plattformen, Medien und Enterprise-Organisationen bedeutet das: Fact-Checking allein reicht als Schutzkonzept nicht immer aus.
Eine der unangenehmsten Erkenntnisse aus der Psychologie lautet: Nicht jede falsche Aussage wird gleich gut abgewehrt. Forschende um John V. Petrocelli (Wake Forest University) berichten in einer Studie über das Zusammenspiel von „Bullshitting“ und dem illusory truth effect. Der Effekt beschreibt, dass wiederholte Aussagen im Kopf leichter verarbeitet werden und diese mentale Bequemlichkeit fälschlich als Vertrautheit mit „Wahrheit“ verwechselt wird. Neu ist die Beobachtung, dass die Abwehr je nach Art der Quelle unterschiedlich stark anspringt: Lügnerische Irreführung triggert eher Skepsis, während Fakten-Desinteresse die Filterlogik schwächt.
Technisch betrachtet lässt sich das als Problem der kognitiven Signalverarbeitung unter begrenzter Aufmerksamkeitssteuerung einordnen. Wiederholungen erhöhen die Verarbeitungseffizienz: Das Gehirn greift bei bekannten Textmustern schneller zu, und diese „Flüssigkeit“ wird subjektiv mit Korrektheit gleichgesetzt. Während klassische Lügen gezielt gegenprüfbare Merkmale im Urteilssystem auslösen, fehlt bei „Bullshitting“ die aktive Absicht zur Täuschung als eindeutiges Warnsignal. Im Experiment wurden deshalb nicht nur die Inhalte selbst variiert, sondern auch die Zuschreibung zur Quelle: Ein „liar“ wurde definiert als jemand, der die Wahrheit kennt und gezielt täuschen will, ein „bullshitter“ als jemand, der ohne Rücksicht auf die Fakten kommuniziert. Genau diese Quellenlogik entscheidet offenbar darüber, wie stark Wiederholung als „wahr“ durchgeht.
Der Markt spiegelt diese Schwachstelle in der Praxis zunehmend wider. In digitalen Umgebungen reichen heute kurze Textfragmente, Wiederverwendung aus Social-Media-Streams und automatisierte Verbreitung, um Vertrautheit systematisch zu erhöhen – gerade wenn Botschaften emotional anschlussfähig sind. Plattformen wie Meta und Google setzen zwar auf Signale aus Meldungen, Ranking-Features und teilweise auch auf KI-gestützte Erkennung von problematischen Mustern, doch die Studie legt nahe, dass selbst ein „Warnhinweis“ nicht immer die gleiche Wirkung entfaltet wie eine frühzeitige Kontextsetzung. Das ist relevant für Enterprise-Software-Stacks, weil viele Organisationen Content-Moderation und Informationssicherheit entlang von Regelwerken und Check-Prozessen aufbauen. Wenn die kognitive Abwehr aber timing- und quell-spezifisch ist, müssen Governance-Designs diese Asymmetrien stärker berücksichtigen.
Im Kern zeigen die Versuche eine klare Dynamik. In Experiment 1 bewerteten 204 Studierende 42 Aussagen auf einer 11-Punkte-Skala für wahrheitsnahe Einschätzungen. Die Teilnehmenden erhielten für jede Aussage Informationen darüber, ob sie von einer „average person“, einem bekannten Lügner oder einem bekannten Fakten-Desinteressierten stammte. Ergebnis: Aussagen, die dem bullshitter zugeordnet waren, wurden im Mittel als vertrauenswürdiger bewertet als identische Aussagen vom liar. Die Kontrollidee war dabei nicht, dass das Wort „bullshitter“ sprachlich attraktiver klingt; vielmehr hielten die Effekte auch unter kontrollierten Bedingungen stand. Dass der Glaube an Wiederholung gerade bei dieser Quellklasse besonders hartnäckig bleibt, liefert einen empirischen Anker für die von Philosophen umgesetzte „bullshit“-Hypothese, die Harry Frankfurt bereits 1986 formulierte.
Experiment 2 mit 293 Teilnehmenden prüfte dann den illusory truth effect unter unterschiedlichen Warnzeitpunkten. In einer ersten Phase sahen die Teilnehmenden 66 Aussagen, teils nur einmal, teils zweimal, und bewerteten zunächst, wie „interessant“ sie die Statements finden. Vor der abschließenden Wahrheitsbewertung wurden Gruppen unterschiedlich instruiert: Eine Gruppe erhielt Hinweise, dass der Autor offensichtliche Lügen einbauen sollte, die andere Hinweise auf Aussagen ohne Rücksicht auf die Wahrheit. Zusätzlich variierte man, wann eine Warnung kam: Vor der Exposition oder erst bevor die endgültige Wahrheitsbewertung erfolgte. Hier zeigte sich die zentrale Asymmetrie: Frühzeitige Warnungen schwächten den Effekt breit, eine spätere Warnung korrigierte aber vor allem Lügen und Kontrollaussagen – während die bullshitter-Gruppe den Wiederholungs-„Truth“-Schein offenbar stärker behielt.
Experiment 3 mit 318 Studierenden bestätigte das Muster unter einer stärkeren Kontrolle der Häufigkeiten. Damit sollte verhindert werden, dass die Ergebnisse nur auf impliziten Annahmen über die Verteilung von Täuschung in den Szenarien beruhen. Die Forschenden stellten sicher, dass jeweils genau die Hälfte der Aussagen als falsch, als Lüge oder als Bullshit klassifiziert wurde – wodurch Frequenzen über Gruppen hinweg vergleichbar blieben. Auch unter dieser strengeren Bedingung fanden sie den gleichen Effekt: Wiederholte, facts-ignorierende Aussagen umgehen eher kritisches Denken, weil der mentale Sperrmechanismus nicht mit der gleichen Konsequenz wie bei klaren Lügen aktiviert wird. In der Schlussfolgerung des Teams passt das zu Frankfurt: Gesellschaftliche Toleranz gegenüber „truth-indifference“ kann langfristig die Qualität von öffentlichem Wissen eher unterminieren als bewusstes Lügen, weil weniger Widerstand entsteht.
Für die Zukunft ergeben sich daraus konkrete Implikationen. Die Studie adressiert bewusst nur eine kognitive Manifestation der „Insidiosität“: den Einfluss wiederholter Exposition auf wahrheitsbezogene Urteile. Petrocelli weist zudem darauf hin, dass die Manipulation auf Zuschreibungen über Anweisungen basierte – also auf Erwartungen an die Quelle, nicht auf nachweislich bullshittendes Verhalten in freier Wildbahn. Künftige Forschung soll deshalb realistischer werden: weg von neutralen Trivia-Statements hin zu emotional aufgeladenen Themen wie Politik, Gesundheit oder anderen Feldern, in denen „motivated reasoning“ die Effekte verstärken oder dämpfen kann. Ebenso interessant ist der nächste Schritt, Interventionen zu prüfen: Können Medienkompetenz-Programme speziell „truth-indifference“ adressieren, statt sich nur auf generische Fact-Checking- oder Lie-Detection-Trainings zu verlassen?
Aus Unternehmenssicht ist das besonders relevant, weil viele Abteilungen sich bei der Informationshygiene auf das Erkennen „klarer“ Unwahrheiten fokussieren. Wenn aber die kognitive Abwehr gegen bullshitterartige Inhalte zeitlich und quellseitig schwankt, sollte Governance nicht nur auf Korrektur am Ende setzen, sondern auf frühe Kontextsignale. Das betrifft nicht nur Redaktionen, sondern auch Produktteams, die AI-gestützte Recherche oder automatische Zusammenfassungen ausgeben, sowie Compliance-Prozesse in Unternehmen, die dokumentenbasierte Entscheidungsgrundlagen freigeben. Praktisch heißt das: Wiederholte Claims ohne sauberen Quellenbezug verdienen mindestens die gleiche Skepsis wie umstrittene Informationen – selbst wenn die Quelle „nicht eindeutig böse“ wirkt. Wer das berücksichtigt, reduziert das Risiko, dass sich falsche Vertrautheit als scheinbare Wahrheit festsetzt.
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