Was dir in deinem Instagram, TikTok oder Facebook Feed angezeigt wird, ist das Ergebnis eines Algorithmus. Wie genau dieser funktioniert, ist für die Nutzer:innen meist nicht nachvollziehbar, aber es hat damit zu tun, wer du bist, was dich interessiert, was du likest und was du dir wie lange und wie oft ansiehst. Es spielen aber auch andere Faktoren mit rein: etwa, ob viele andere einen Beitrag gut fanden oder auf ihn reagiert haben.

Forschende der Universität Kopenhagen, des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung und der TU Dresden wollten nun die vieldiskutieren Fragen genauer beleuchten, ob Algorithmen dazu beitragen, dass Menschen falsche Überzeugungen entwickeln oder sich zwischen unterschiedlichen Meinungen leichter größere Gräben auftun. Dafür schufen sie eine Art Mini-Social Media Modell, an dem sie verschiedene Arten der Inhaltsauswahl und ihre Wirkung experimentell überprüften.

Zunächst ließen sie 500 Personen kurze Beiträge zu politischen und gesellschaftlichen Themen bewerten, um zu sehen, welche Themen bei unterschiedlichen Gruppen Zustimmung oder Ablehnung erfahren. Anschließend erhielten rund 1.000 weitere Teilnehmende Feeds, die aus diesen Beiträgen zusammengestellt wurden.

Dabei kamen verschiedene Algorithmen zur Inhaltsauswahl zum Einsatz. Vor und nach dem Lesen der Beiträge gaben die Teilnehmenden ihre Einschätzungen zu den behandelten Themen ab. So konnten die Forscher:innen untersuchen, wie durch die Auswahl die Meinungsbildung beeinflusst wurde und wie genau die Einschätzungen waren.

Viele Reaktionen bedeutet nicht unbedingt Qualität

Dabei kam heraus, dass die Art, wie Inhalte sortiert werden, messbare Effekte darauf haben, was Menschen glauben. Ein weiteres zentrales Ergebnis war, dass die Teilnehmenden Beiträge als besonders interessant, qualitativ hochwertig und aufschlussreich bewerteten, wenn es viele Reaktionen darauf gab.

Gleichzeitig ergaben sich aus solchen Beiträgen bei den Teilnehmenden aber eher polarisierte Meinungen und weniger zutreffende Überzeugungen. Die Wahrnehmung, dass ein Beitrag qualitativ hochwertig ist und die tatsächliche Informationsqualität stimmte häufig nicht überein, schreiben die Forscher:innen.

Was ihr sehen wollt? Wirklich?

„Die Plattformen argumentieren häufig, dass ihre Algorithmen lediglich dabei helfen sollen, den Nutzerinnen und Nutzern die Inhalte zu zeigen, die sie sehen möchten“, sagt Erstautor Jason William Burton, Assistenzprofessor an der Universität Kopenhagen und assoziierter Wissenschaftler am Forschungsbereich Adaptive Rationalität des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung in Berlin. „Unsere Ergebnisse zeigen jedoch, dass die Art und Weise, wie diese Algorithmen funktionieren, potenziell schädliche Auswirkungen darauf haben kann, wie Menschen Überzeugungen über die Welt bilden.“

Es würde auch anders gehen

Positiv bewerteten die Forschenden aber, dass ihr Experiment auch Lösungen aufzeigt. Es gibt also Möglichkeiten, Algorithmen so zu gestalten, dass sie nicht Streit und Gegensätzliches provozieren, sondern eher gemeinsame Perspektiven fördern. So werden beim sogenannten Bridging-based Ranking Inhalte bevorzugt, die von unterschiedlichen gesellschaftlichen Gruppen positiv bewertet werden.

Ein anderer Ansatz, das Intelligence Ranking, zielt darauf ab, Inhalte zu bevorzugen, die realistischere kollektive Einschätzungen fördern. Auch hier fanden die Forschenden Hinweise darauf, dass sich die Genauigkeit von Überzeugungen verbessern kann – insbesondere bei Fragen, die einen überprüfbaren Ausgang haben.

Die Wissenschaftler:innen betonen, dass sie mit ihrer Forschung erst am Anfang stehen und dass es auch nicht darum gehe, bestehende Empfehlungssysteme komplett zu ersetzen. Es müssten aber Wege gefunden werden, wie man die Interessen der Nutzer:innen bedient, aber gleichzeitig gesellschaftlich wünschenswerte Ziele stärker berücksichtigt - zum Beispiel, dass die Menschen meinungsmäßig nicht immer radikaler auseinanderdriften und unkorrekte Überzeugungen übernehmen.

Quelle

• Social-Media-Algorithmen beeinflussen, was Menschen glauben