PARIS / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Große Angst von 1789 in Frankreich zeigt eindrucksvoll, wie sich Gerüchte wie ein Virus verbreiten können. Eine neue Studie modelliert die Verbreitung dieser Gerüchte mit epidemiologischen Ansätzen und bietet Einblicke in die Dynamik von Fehlinformationen.
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Die Verbreitung von Informationen in der heutigen digitalen Welt wird oft mit der Geschwindigkeit eines Virus verglichen. Doch diese Analogie ist nicht nur metaphorisch, sondern kann auch wissenschaftlich untermauert werden. Ein bemerkenswertes historisches Beispiel für die virale Verbreitung von Fehlinformationen ist die Große Angst von 1789 in Frankreich. Innerhalb weniger Wochen verbreiteten sich Gerüchte über eine angebliche Verschwörung der Aristokratie, die Bauern zu verhungern, und lösten Panik und Unruhen aus.
Eine kürzlich in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichte Studie hat diese historische Episode mit epidemiologischen Modellen untersucht, die normalerweise zur Analyse der Ausbreitung von Krankheiten verwendet werden. Die Forscher nutzten detaillierte historische Dokumente, um die Verbreitung der Gerüchte zu kartieren und zu digitalisieren. Dabei wurde ein grundlegender Reproduktionswert von 1,5 berechnet, was die rasche Verbreitung der Gerüchte erklärt.
Interessanterweise identifizierte die Studie bestimmte Risikofaktoren, die die Verbreitung der Gerüchte begünstigten. Dazu gehörten bevölkerungsreiche, wohlhabendere und gebildetere Städte sowie Gebiete mit konzentriertem Landbesitz und hohen Weizenpreisen. Die Verbreitung erfolgte häufig entlang von Hauptstraßen und Postrouten und in klaren Wellen der Ansteckung, ähnlich wie bei Infektionskrankheiten.
Die Autoren der Studie betonen, dass die Verbreitung von Gerüchten und Krankheiten in dicht besiedelten Gebieten eine allgemeine Eigenschaft ist. Diese Erkenntnisse könnten nicht nur für das Verständnis historischer Ereignisse, sondern auch für die Analyse moderner Fehlinformationskampagnen von Bedeutung sein. Die Anwendung solcher Modelle auf aktuelle Ereignisse könnte helfen, die Dynamik der Verbreitung von Fehlinformationen besser zu verstehen und zu kontrollieren.
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