Falschinformationen funktionieren, und eine Handvoll sozialer „Supersharer“ haben 80 % davon im Jahr 2020 verbreitet

Falschinformationen funktionieren und eine Handvoll sozialer „Supersharer haben 80

Zwei am Donnerstag in der Fachzeitschrift Science veröffentlichte Studien liefern nicht nur Beweise dafür, dass Falschinformationen in den sozialen Medien zu Meinungsänderungen führen, sondern auch dafür, dass eine kleine Gruppe überzeugter „Supersharer“, überwiegend ältere republikanische Frauen, im untersuchten Zeitraum für die überwiegende Mehrheit der „Fake News“ verantwortlich waren.

Die Studien von Forschern am MIT, der Ben-Gurion-Universität, Cambridge und Northeastern wurden unabhängig voneinander durchgeführt, ergänzen sich jedoch gut.

In der MIT-Studie Unter der Leitung von Jennifer Allen weisen die Forscher darauf hin, dass Fehlinformationen oft für die Impfskepsis im Jahr 2020 und darüber hinaus verantwortlich gemacht werden, das Phänomen jedoch nach wie vor schlecht dokumentiert ist. Und das ist verständlich: Nicht nur sind die Daten aus der Welt der sozialen Medien immens und komplex, sondern die beteiligten Unternehmen zögern auch, an Studien teilzunehmen, die sie als Hauptüberträger von Fehlinformationen und anderen Datenkriegen darstellen könnten. Kaum jemand bezweifelt, dass sie das sind, aber das ist nicht dasselbe wie eine wissenschaftliche Überprüfung.

Die Studie zeigt zunächst, dass die Konfrontation mit Fehlinformationen über Impfstoffe (in den Jahren 2021 und 2022, als die Forscher ihre Daten erhoben), insbesondere mit Informationen, die negative Auswirkungen auf die Gesundheit behaupten, die Absicht der Menschen, sich impfen zu lassen, tatsächlich verringert. (Und wie frühere Studien zeigen, korreliert die Absicht mit der tatsächlichen Impfung.)

Zweitens zeigte die Studie, dass Artikel, die von Moderatoren zu diesem Zeitpunkt als Falschinformation gekennzeichnet wurden, einen größeren Einfluss auf die Impfzurückhaltung hatten als nicht gekennzeichnete Inhalte – also gut gemacht, dass Sie diese gekennzeichnet haben. Abgesehen von der Tatsache, dass die Menge der nicht gekennzeichneten Falschinformationen weitaus größer war als die der gekennzeichneten. Auch wenn sie also pro Artikel einen geringeren Effekt hatten, war ihr Gesamteinfluss wahrscheinlich weitaus größer.

Diese Art von Fehlinformation, so stellten sie klar, sei eher mit der Veröffentlichung irreführender Informationen durch große Nachrichtenagenturen vergleichbar, die Risiken oder Studien falsch darstellen. Wer erinnert sich zum Beispiel an die Schlagzeile „Ein gesunder Arzt starb zwei Wochen nach einer COVID-Impfung; die CDC untersucht die Ursache“ aus der Chicago Tribune? Wie Kommentatoren der Zeitschrift betonen, gab es keine Beweise dafür, dass der Impfstoff etwas mit seinem Tod zu tun hatte. Doch obwohl sie ernsthaft irreführend war, wurde sie nicht als Fehlinformation gekennzeichnet, und in der Folge wurde die Schlagzeile rund 55 Millionen Mal aufgerufen – sechsmal so viele Menschen wie die Zahl der Personen, die alle gekennzeichneten Materialien insgesamt gesehen haben.

Die Zahlen zeigen, dass die Menge nicht gekennzeichneter Fehlinformationen die Menge gekennzeichneter Geschichten bei weitem übersteigt.
Bildnachweise: Allen et al

„Dies steht im Widerspruch zur allgemeinen Meinung, dass Fake News auf Facebook für die geringe Impfbereitschaft in den USA verantwortlich sind“, sagte Allen gegenüber Tech. „Es könnte sein, dass die Facebook-Nutzerzahl mit einer geringeren Impfbereitschaft korreliert (wie andere Untersuchungen ergeben haben), aber es könnte sein, dass dieser ‚Grauzonen‘-Inhalt den Effekt verursacht – nicht der unverschämt falsche Kram.“

Das Ergebnis lautet also: Obwohl das Eindämmen offensichtlich falscher Informationen hilfreich und gerechtfertigt ist, war es letztlich nur ein Tropfen auf den heißen Stein des toxischen Durcheinanders, in dem die Social-Media-Nutzer damals schwammen.

Und welche Schwimmer haben diese Fehlinformationen am meisten verbreitet? Das ist eine naheliegende Frage, geht aber über den Rahmen von Allens Studie hinaus.

In der zweiten Studie In einer am Donnerstag veröffentlichten Studie gelangte eine Gruppe mehrerer Universitäten zu dem ziemlich schockierenden Schluss, dass 2.107 registrierte US-Wähler für die Verbreitung von 80 % der „Fake News“ (wie sie diesen Begriff verwenden) während der Wahlen 2020 verantwortlich waren.

Das ist eine große Behauptung, aber die Studie hat die Daten ziemlich überzeugend zusammengefasst. Die Forscher untersuchten die Aktivitäten von 664.391 Wählern, die aktiven X-Nutzern (damals Twitter-Nutzern) zugeordnet waren, und fanden heraus, dass eine Untergruppe von ihnen hinsichtlich der Verbreitung falscher und irreführender Informationen massiv überrepräsentiert war.

Diese 2.107 Nutzer übten (mit algorithmischer Hilfe) einen enorm überproportionalen Netzwerkeffekt aus, indem sie Links zu politisch angehauchten Fake News verbreiteten und teilten. Die Daten zeigen, dass jeder zwanzigste amerikanische Wähler einem dieser Supersharer folgte, was sie in ihrer Reichweite weit vor den durchschnittlichen Nutzern platzierte. An einem bestimmten Tag verlinkten etwa 7 % aller politischen Nachrichten auf zweifelhafte Nachrichtenseiten, aber 80 % dieser Links stammten von diesen wenigen Einzelpersonen. Die Leute interagierten auch viel eher mit ihren Beiträgen.

Dabei handelte es sich jedoch nicht um staatlich geförderte Fabriken oder Bot-Farmen. „Das enorme Volumen der Supersharer schien nicht automatisiert zu sein, sondern wurde eher durch manuelles und anhaltendes Retweeten generiert“, schrieben die Forscher. (Co-Autor Nir Grinberg stellte mir gegenüber klar: „Wir können nicht 100 % sicher sein, dass es sich bei Supersharern nicht um Sockenpuppen handelt, aber wenn man modernste Bot-Erkennungstools verwendet und zeitliche Muster und App-Nutzung analysiert, scheint es, als ob sie nicht automatisiert sind.“)

Sie verglichen die Supersharer mit zwei anderen Gruppen von Nutzern: einer zufälligen Stichprobe und den Personen, die am häufigsten echte politische Nachrichten teilten. Sie fanden heraus, dass diese Fake-News-Händler in der Regel einer bestimmten demografischen Gruppe angehören: älter, weiblich, weiß und überwiegend Republikaner.

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Abbildung, die die Demografie von Supersharern (lila) im Vergleich zu anderen zeigt (grau: gesamtes Panel; gelb: Nicht-Fake-News-Sharer; magenta: gewöhnlicher Fake-News-Sharer)
Bildnachweise: Baribi-Bartov et al

Die Supersharer waren im Vergleich zur gleichmäßigen Aufteilung des Panels nur zu 60 % weiblich und im Vergleich zur ohnehin überwiegend weißen Gesamtgruppe deutlich, aber nicht übermäßig, häufiger weiß. Sie waren jedoch deutlich älter (durchschnittlich 58 gegenüber insgesamt 41) und zu etwa 65 % Republikaner, verglichen mit etwa 28 % in der damaligen Twitter-Gemeinschaft.

Die demografischen Daten sind sicherlich aufschlussreich, aber man sollte bedenken, dass selbst eine große und sehr bedeutende Mehrheit nicht alles ist. Millionen, nicht 2.107, haben den Artikel der Chicago Tribune retweetet. Und selbst Supersharer, der Science-Kommentarartikel weist darauf hin, „sind vielfältig, darunter politische Experten, Medienpersönlichkeiten, Querulanten und Impfgegner mit persönlichen, finanziellen und politischen Motiven für die Verbreitung nicht vertrauenswürdiger Inhalte.“ Es ist nicht Nur ältere Damen in den roten Staaten, obwohl sie eine wichtige Rolle spielen. Eine sehr wichtige Rolle.

Baribi-Bartov et al. kommen zu dem düsteren Schluss: „Diese Erkenntnisse unterstreichen die Anfälligkeit der sozialen Medien für die Demokratie, da dort eine kleine Gruppe von Menschen die politische Realität für viele verzerrt.“

Man erinnert sich an Margaret Meads berühmtes Zitat: „Zweifle nie daran, dass eine kleine Gruppe nachdenklicher, engagierter Bürger die Welt verändern kann. Tatsächlich ist es das Einzige, was jemals etwas bewirkt hat.“ Irgendwie bezweifle ich, dass sie das im Sinn hatte.

tch-1-tech