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Social Media Algorithmen –
Großer Einfluss auf unsere
Meinungsbildung?!
Eine Untersuchung der
Meinungsbildung über Merkels Eva Babilon
Führungsstil in der Corona-Krise Eva.babilon@smail.th-koeln.de
auf
Prof. Dr. Ivonne Preusser
M1 Wissenschaftstheorie
(* Abbildung zu Gestaltungszwecken)
Ziel der Arbeit
Relevanz Ziel der Arbeit
• Die Nutzung Sozialer Medien nimmt immer weiter zu (Vor dem Esche/Hennig-Thurau 2014). Ziel dieser Arbeit ist zu untersuchen, ob es einen
• Allein Facebook, als größte Plattform, zählt bereits 2,6 Milliarden aktive Nutzer (Statista 2020). Zusammenhang zwischen der Stärke bzw. dem Grad von
• Täglich erscheinen Millionen neuer Informationen, die es für Nutzer schwierig machen, die für sie relevanten Social Media Algorithmen und der daraus resultierenden
und interessanten Beiträge herauszufiltern. einseitigen Meinungsbildung von Nutzern gibt. In Bezug
• Aufgrund dessen nutzt Facebook einen personalisierten Algorithmus, der den Nutzern auf die Person darauf soll ebenfalls untersucht werden, ob sich die Nutzer
zugeschnittene Inhalte anzeigt (Ovens 2019). über die für sie vorgefilterten Social Media Inhalte bewusst
•Der Algorithmus nutzt dafür personenbezogene Daten, wie z.B. sind. Die Ergebnisse sollen einen Hinweis auf die Wichtigkeit
Nutzerbeziehungen (Interaktion mit Freunden) oder Nutzerinteressen von Aufklärung und Transparenz bezüglich dieser Algorithmen
(Kommentare, Likes, etc.). geben. Meinungsvielfalt sowie die Auseinandersetzung mit
•Facebook verfolgt damit das Ziel, das Interesse des Nutzer zu treffen und unterschiedlichen Weltbildern soll geschützt werden.
ihn dadurch möglichst lange auf der Plattform zu halten, denn je länger ein
Nutzer verweilt, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieser auf
interessante Werbeanzeigen stößt (Cooper 2019). Forschungsfrage
•Folgend erhalten Nutzer größtenteils Inhalte, die ihrem Meinungsbild Inwiefern hat der Grad eines personalisierten Social Media
(*) entsprechen und die zu ihrem individuellen Weltbild passen (Pariser 2011). Algorithmus Einfluss auf eine einseitige Meinungsbildung? Ist
• Es ist anzunehmen, dass je stärker der Grad des personalisierten Algorithmus, desto mehr entsprechen auch die sich der Nutzer über den auf ihn zugeschnittenen
angezeigten Informationen der individuellen Meinung sowie den Interessen des Nutzers (Schweiger et al. 2018). Algorithmus bewusst?
• Durch die algorithmische Personalisierung verliert der Nutzer jedoch den Zugang zu fremden,
Hypothese
meinungsgegensätzlichen Inhalten. Er setzt sich weniger mit konträren Meinungsbildern auseinander und
gesellschaftliche Diskussionen werden möglicherweise eingeschränkt.
• Die Beschäftigung mit anderen Sichtweisen und das Abwägen unbekannter Aspekte ist eine wichtige Je stärker der Grad eines Social Media Algorithmus, desto
Kompetenz, die besonders bei jungen Leuten nicht verloren gehen sollte (Zweig et al. 2017). einseitiger das Meinungsbild der Nutzer.
Methode
Rekrutierung, Stichprobe, Voraussetzungen Verfahren, Maßnahmen Die Versuchsteilnehmer sollen in einem Textfeld in 2-3 Sätzen
Rekrutierung durch Aufruf an der TH Köln Durchführung der Studie im Rahmen eines 2 beschreiben, wie sie die Darstellung Merkels in den Facebook-Beiträgen
Incentive: 5 Euro Laborexperiments, Kontrolle der Störvariablen wahrgenommen haben, damit soll das Ausmaß der Manipulation
N = 100 (n = 50, n = 50) Dauer: etwa 10-15 Minuten verstärkt werden.
♀
♂
Alter: Range 18-44 Jahre Online-Fragebogen Abfrage des Meinungsbilds der Versuchsteilnehmer anhand spezifischer
Voraussetzung: Facebook-Nutzer Ablauf des Online-Fragebogens 3 Fragestellungen.
Randomisierte Gruppenzuteilung Schritte 1 - 4
Die Testpersonen schauen sich manipulierte Facebook-Beiträge in Ruhe etwa 5 Minuten lang an. Sie 1. Merkel wurde bei der Bewältigung der Corona-Krise
1 können durch den Facebook Feed scrollen und auch Artikel anklicken, um diese zu lesen. zurecht kritisiert
Experimentalgruppe Kontrollgruppe 2. Merkels Leistung bei der Bewältigung der Corona-
Pro Merkel Pro / Contra Merkel Krise war vorbildlich
3. Ein Großteil der Bevölkerung kritisiert Merkel
aufgrund ihrer Vorgehensweise in der Corona-Krise
Abb. 3. Ausschnitt des Fragebogens zur Abfrage des Meinungsbilds der Versuchspersonen
4 Überprüfung der Wahrnehmung der (viel)einseitigen Inhalte, auch
bezogen auf ihr persönliches Facebook-Profil zu Hause.
1. Haben Sie das Gefühl manchmal werden Ihnen
Beiträge von Seiten, die Sie mit „gefällt mir“ markiert
haben angezeigt?
2. Werden Ihnen manchmal Beiträge von befreundeten
Facebook Nutzern zu Themen angezeigt, die sie als
interessant erachten?
Abb. 4. Ausschnitt der Fragen zur Wahrnehmung der personalisierten Inhalte.
Auswertung der Forschungsergebnisse
Einseitige Meinungsbildung
Berechnung einer Auswertung der Fragen
Korrelation um das zur Wahrnehmung eines
(Facebook 2020; WAZ 2020; ZDF 2020) (Facebook 2020; Spiegel 2020; WAZ 2020) Ausmaß des + einseitigen Algorithmus
Abb. 1. Ausschnitt des manipulierten Facebook-Inhalts mit Abb. 2. Ausschnitt des manipulierten Facebook-Inhalts mit einer Grad Social Media Zusammenhangs zwischen und Bezugnahme zum
einer einseitigen Meinungsdarstellung, starker vielseitigen Meinungsdarstellung, schwacher Algorithmusgrad Algorithmus x und y bestimmen. Ergebnis der Korrelation
Algorithmusgrad (Pro Merkel). (Pro / Contra Merkel).
Abb. 5. Veranschaulichung Korrelation
Erwartete Ergebnisse und Ausblick Quellen
• Mehrheitsillusionen verstärken einseitige Cooper, P. (2019). So arbeitet der Instagram-Algorithmus in 2019 (und wie Sie ihn überlisten können). URL: https://blog.hootsuite.com/de/instagram-
algorithmus-organische-reichweite/.
Einseitigere Meinungsbildung. Facebook (2020). Profil Eva Babilon. URL: https://www.facebook.com/.
Facebook-Inhalte mit • Personalisierte Inhalte werden zwar wahrgenommen, Ovens, C. (2017). Filterblasen-Ausgangspunkte einer neuen, fremdverschuldeten Unmündigkeit?. kommunikation@ gesellschaft, 18, 25.
Meinungsbildung zum Pariser, Eli, 2011, The Filter Bubble: What the Internet is Hiding From You. New York. Penguin.
starkem Algorithmus jedoch verhält sich der Nutzer so als sei ihm dies Schweiger, W., Weber, P., Prochazka, F., & Brückner, L. (2018). Algorithmisch personalisierte Nachrichtenkanäle: Begriffe, Nutzung, Wirkung. Springer-
Führungsstil Merkels in Verlag, 76-78.
(Pro Merkel) der Corona-Krise unbewusst. Spiegel (2020). Habecke über Merkel:“ Auf fast tragische Weise haben einzelne Ministerpräsidenten ihre Autorität zerstört“. URL:
https://www.facebook.com/share.php?u=https%3A%2F%2Fwww.spiegel.de%2Fpolitik%2Fdeutschland%2Frobert-habeck-sieht-angela-merkels-
_ autoritaet-als-zerstoert-an-a-3ef30985-54a8-4ff5-
Ausblick und Diskussion a3140b383329ab32&t=Habeck%20%C3%BCber%20Merkel%20in%20der%20Coronakrise%3A%20%22Einzelne%20Ministerpr%C3%A4sidenten%20h
aben%20ihre%20Autorit%C3%A4t%20zerst%C3%B6rt%22
Facebook-Inhalte mit Diverse Meinungsbilder Transparenz gegenüber algorithmischer Filterung wird Statista (2020). Anzahl der monatlich aktiven Facebook Nutzer weltweit vom 1. Quartal 2009 bis zum 1. Quartal 2020. URL:
schwachem Algorithmus zum Führungsstil immer relevanter, je weiter sich die Software entwickelt. https://de.statista.com/statistik/daten/studie/37545/umfrage/anzahl-der-aktiven-nutzer-von-facebook/
Vor dem Esche, Jonas und Thorsten Hennig-Thurau (2014). German Digitalization Consumer Report. Digitalization Think Lab, Marketing Center
Münster, Roland Berger Strategy Consultants.
(Pro / Contra Merkel) Merkels in der Corona- Social Media Algorithmen werden in Zukunft weiter WAZ (2020).“Markus Lanz“: Angela Merkel erhält Lob für Corona-Politik von Sigmar Gabriel. URL:
Krise wachsen, Aufklärung und der verantwortungsvolle https://www.facebook.com/search/top/?q=waz%20angela%20merkel%20erh%C3%A4lt%20lob%20f%C3%BCr%20corona-politik&epa=SEARCH_BOX.
ZDF (2020). Seehofer lobt Merkels Führung in der Coronavirus-Krise. URL:
https://www.facebook.com/search/top/?q=seehofer%20lobt%20merkels%20f%C3%BChrung%20in%20der%20coronavirus-krise&epa=SEARCH_BOX.
Umgang damit sollte gelernt werden (Pariser 2011). Zweig, K. A., Deussen, O., & Krafft, T. D. (2017). Algorithmen und Meinungsbildung. Informatik-Spektrum, 40(4), 318-326.
