Ein Team von Verhaltensforschern, die Big Data und ein simulationsbasiertes Modell zur Analyse von Social-Media-„Tweets“ rund um die Präsidentschaftswahl 2020 nutzten, stellte fest, dass die Verbreitung von Verschwörungstheorien zum Wahlbetrug auf Twitter (jetzt X genannt) durch eine negative Tendenz verstärkt wurde. Unter der Leitung von Mason Youngblood, Ph.D., einem Postdoktoranden am Institute for Advanced Computational Science der Stony Brook University, werden die Ergebnisse in veröffentlicht Geistes- und sozialwissenschaftliche Kommunikation.
Die Forscher simulierten das Verhalten von rund 350.000 echten Twitter-Nutzern. Sie fanden heraus, dass die Muster des Teilens von rund 4 Millionen Tweets zum Thema Wahlbetrug damit übereinstimmen, dass Menschen viel häufiger soziale Beiträge retweeten, die stärkere negative Emotionen enthalten.
Die Daten für ihre Studie stammten von der VoterFraud2020-Datensatzgesammelt zwischen dem 23. Oktober und dem 16. Dezember 2020. Dieser Datensatz umfasst 7,6 Millionen Tweets und 25,6 Millionen Retweets, die in Echtzeit mithilfe der Streaming-Anwendungsprogrammschnittstelle von X gemäß den festgelegten Richtlinien für die Verwendung ethischer und sozialer Mediendaten gesammelt wurden.
„Verschwörungstheorien über groß angelegten Wahlbetrug verbreiteten sich während der US-Präsidentschaftswahl 2020 auf Twitter schnell und weit verbreitet, aber es ist unklar, welche Prozesse für ihre Verbreitung verantwortlich sind“, sagt Youngblood.
Vor diesem Hintergrund führte das Team Simulationen durch, bei denen einzelne Benutzer unter verschiedenen Ebenen und Formen kognitiver Voreingenommenheit einander twitterten und retweeteten, und verglich die Ergebnisse mit realen Retweet-Verhaltensmustern von Befürwortern von Verschwörungstheorien zum Wahlbetrug während und um die Wahl herum.
„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verbreitung von Wahlbetrugsbotschaften auf Twitter durch eine Vorliebe für Tweets mit negativeren Emotionen vorangetrieben wurde, und dies hat wichtige Auswirkungen auf aktuelle Debatten darüber, wie der Verbreitung von Verschwörungstheorien und Fehlinformationen in sozialen Medien entgegengewirkt werden kann“, sagte Youngblood fügt hinzu.
Durch ihre Simulationen und numerischen Analysen stellten Youngblood und Kollegen fest, dass ihre Ergebnisse mit früheren Untersuchungen anderer übereinstimmen, die darauf hindeuten, dass emotional negative Inhalte in sozialen Medien in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich Berichterstattung und politischem Diskurs, einen Vorteil haben.
Das Modell zeigte auch, dass Zitat-Tweets tendenziell moderater waren als die Original-Tweets, obwohl die Wahrscheinlichkeit, dass sie retweetet wurden, bei negativen Tweets höher war, da die Leute dazu neigten, die Negativität nicht zu verstärken, wenn sie etwas kommentierten.
Youngblood sagt, dass das auf Simulationen basierende Modell des Teams die Muster in den tatsächlichen Daten recht gut nachbildet und möglicherweise für die Simulation von Interventionen gegen Fehlinformationen in der Zukunft nützlich sein könnte. Das Modell könnte beispielsweise leicht modifiziert werden, um die Art und Weise widerzuspiegeln, mit der Social-Media-Unternehmen oder politische Entscheidungsträger versuchen könnten, die Verbreitung von Informationen einzudämmen, indem beispielsweise die Häufigkeit reduziert wird, mit der Tweets in die Chronik der Menschen gelangen.
Mehr Informationen:
Mason Youngblood et al., Negativitätsvoreingenommenheit bei der Verbreitung von Tweets zur Wahlbetrugs-Verschwörungstheorie während der US-Wahlen 2020, Geistes- und sozialwissenschaftliche Kommunikation (2023). DOI: 10.1057/s41599-023-02106-x