LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Auswertung zu überprüften Wahl-„Hoaxes“ im US-Präsidentschaftswahlkampf 2024 zeigt, dass politische Akteure und anonyme Nutzer unterschiedliche Muster nutzen. Laut Datensatz von 374 falschen Meldungen stammten fast 40 % der Hoaxes von anonymen Online-Accounts, während politische Kandidaten und Influencer jeweils etwa 16 % ausmachten. Die Studie unterscheidet dabei nicht nur die Absender, sondern auch die Zielrichtungen und die Mechanik der Täuschung. Außerdem zeichnet sich ein Trend zu konstruktiver Desinformation ab, bei der Unterstützungsinhalte statt reiner Angriffe dominieren.

Im Wahlkampf 2024 ist Desinformation nicht als Randphänomen aufgetaucht, sondern als Teil einer funktionierenden Kommunikationsroutine. Eine Studie mit dem Fokus auf „Issuer“ und „Recipients“ betrachtet dabei weniger, wie schnell Falschmeldungen sich verbreiten, sondern wer sie in die Öffentlichkeit setzt und wen sie treffen. Im Kern geht es um die Beobachtung, dass sich die Art der Täuschung an das Profil der Absender koppelt: Politische Figuren agieren in anderen Formaten, anonyme Nutzer und Influencer setzen stärker auf die operative „Mechanik“ der Kampagne. Damit wird auch klar, warum rein inhaltliche Filter für Unternehmen und Plattformteams allein zu kurz greifen können.
Die Untersuchung wurde von Alba Córdoba-Cabús und Andreu Casero-Ripollé, Kommunikationsforschern an der Universitat Jaume I in Spanien, geleitet. Veröffentlicht ist sie in American Behavioral Scientist. Die Forschenden haben einen Datensatz aus 374 falschen Botschaften analysiert, die im Zeitraum von Januar 2024 bis zur Amtseinführung im Januar 2025 überprüft und als Hoaxes klassifiziert wurden. Als Quelle dienten dabei von einer großen Fact-Checking-Organisation zusammengetragene, verifizierte Fälle; dieses Vorgehen ist methodisch wichtig, weil es die Analyse auf bestätigte Falschbehauptungen begrenzt und damit Verzerrungen durch nicht verifizierbare Gerüchte reduziert, gleichzeitig aber nicht den Anspruch erhebt, „alles“ abzubilden, was online kursierte.
In mehr als 90 % der Fälle konnten die Forschenden die Person oder Gruppe, die den falschen Inhalt ausgegeben hat, eindeutig zuordnen. Das wirkt auf den ersten Blick überraschend, weil man Desinformation häufig mit versteckten Operationen verbindet. Stattdessen zeigt der Datensatz: Das Verbreiten unbestätigter Behauptungen kann als normalisierte, öffentlich sichtbare Taktik auftreten. Der häufigste Absender waren anonyme Online-Accounts: Sie stellten fast 40 % der Hoaxes. An zweiter Stelle lagen politische Kandidaten sowie Prominente beziehungsweise Internet-Influencer, die jeweils rund 16 % der Fälle ausmachten. Außerdem lässt sich ein Kanal-Bias erkennen: Anonyme Nutzer und Influencer nutzten nahezu ausschließlich Social-Media-Plattformen, während Kandidaten ihre unbestätigten Aussagen über ein breiteres Medienrepertoire streuten, etwa über Wahlkampfveranstaltungen, TV-Interviews und Pressemeldungen.
Auch die inhaltliche Ausrichtung folgt dem Absenderprofil. Politische Akteure zentrierten ihre Hoaxes häufiger um öffentliche Politikthemen, insbesondere Wirtschaft, Einwanderung und Kriminalität. Anonyme Nutzer und Influencer dagegen fokussierten stärker auf die „Mechanik“ des Wahlprozesses: Beiträge zielten häufig auf den Ablauf der Stimmabgabe, auf Umfragen und auf Aspekte des Privatlebens politischer Figuren. Entscheidend ist dabei nicht nur das Thema, sondern wie die Täuschung technisch bzw. semantisch funktioniert. Laut Studie verwenden politische Akteure häufiger „misleading content“: Das bedeutet, reale Statistiken zu verdrehen oder Daten so umzudeuten, dass sie in eine gewünschte Erzählung passen. Anonyme Accounts und Influencer setzen dagegen häufiger auf „false context“: reale Bilder, Videos oder Zitate werden mit erfundenen Hintergrundinformationen kombiniert, sodass die ursprüngliche Bedeutung verschoben wird. Für KI-gestützte Erkennungssysteme ist das eine harte Anforderung, weil hier nicht nur Faktenabgleich gefragt ist, sondern auch Kontextkohärenz und Herkunftsnachweise von Medienobjekten.
Die Zuordnung nach Parteirichtung zeigt ebenfalls deutliche Muster. In der Stichprobe gaben Akteure, die der Republikanischen Partei zugeordnet werden, etwa 73 % der Hoaxes aus; Demokraten waren für rund 22 % verantwortlich. Als Zielpersonen standen Kandidaten im Vordergrund: Sie tauchten in 38 % der analysierten Hoaxes als „Recipient“ auf. Demokratische Figuren erhielten etwa 57 % der falschen Behauptungen, während Republikaner bei rund 22 % der Zielscheiben standen. Gleichzeitig berichten die Forschenden von einem Trend, der im klassischen Bild von Desinformation als reines Angriffsinstrument zu kurz greift: „constructive disinformation“. Dabei richteten republikanische Akteure fast 20 % ihrer Falschbehauptungen positiv gegen die eigene Seite aus, um Leistungen aufzublasen oder öffentliche Unterstützung zu erhöhen. Demokratische Akteure nutzten denselben unterstützenden Mechanismus zwar ebenfalls, aber deutlich seltener (rund 7 %). Praktisch heißt das: Detektions- und Moderationsansätze, die nur auf „Angriff“ optimiert sind, könnten Fälle übersehen, die in die Logik von Lob, Bestätigung und scheinbarer Belegführung eingebettet sind.
Für Unternehmen, Plattformteams und Entwickler von KI-gestützten Sicherheits- und Compliance-Workflows ergibt sich daraus ein umsetzungsnaher Handlungsbedarf. Wenn anonyme Akteure besonders häufig mit Kontextmanipulation arbeiten, müssen Systeme Medienherkunft, Bild-/Video-Konsistenz und die Einbettung in die begleitenden Texte stärker gewichten als nur die Behauptung im Satz selbst. Umgekehrt spricht der Befund, dass politische Akteure häufiger reale Daten verdrehen, für zusätzliche Analysen jenseits des Wortlauts: etwa Abgleich mit verlässlichen Quellen, Plausibilitätsprüfungen von Kennzahlen und die Erkennung typischer Interpretationsmuster. Wichtig ist auch der methodische Rahmen der Studie: Da sie sich auf verifizierte Fälle einer einzelnen Fact-Checking-Organisation stützt, deckt der Datensatz wahrscheinlich nicht die gesamte Vielfalt unbestätigter Inhalte ab. Ebenso lässt sich aus einer spezifischen Wahlumgebung nicht automatisch auf andere Länder oder regionale Rennen schließen; dafür bedarf es weiterer Datenerhebungen und Analysen, die zeigen, ob die Muster aus „Issuer“-Profilen tatsächlich stabil bleiben.
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