Merkmale von Nachrichten und Quellen, die die Verbreitung von Informationen ermöglichen

Die COVID-19-Pandemie hat uns nicht nur eine globale Gesundheitskrise beschert, sondern auch eine Infodemie. Dieser Begriff wurde von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) geprägt, um die überwältigende Flut an Informationen – sowohl zutreffenden als auch irreführenden – zu beschreiben, die die Medienkanäle überschwemmten. Diese Informationen erschwerten das Verständnis und die Reaktion der Öffentlichkeit auf die Pandemie, da die Menschen Schwierigkeiten hatten, Fakten von Fiktion zu unterscheiden.

Forscher Schreiben im Internationale Zeitschrift für fortgeschrittene Medien und Kommunikation deuten darauf hin, dass der Verfolgung und Eindämmung der Verbreitung von Falschinformationen viel Aufmerksamkeit gewidmet wurde, aber weniger Fokus auf die Eigenschaften der Nachrichten und Quellen gelegt wurde, die die Verbreitung von Informationen ermöglichen. Diese Lücke in der Forschungsliteratur hat Auswirkungen darauf, wie wir bessere Strategien entwickeln können, um Falschinformationen entgegenzuwirken, insbesondere in Krisenzeiten.

Ezgi Akar von der University of Wisconsin in den USA untersuchte Social-Media-Updates, „Tweets“, wie sie einst auf der Mikroblogging-Plattform Twitter genannt wurden. Twitter wurde inzwischen in „X“ umbenannt. Zur Zeit der Pandemie war Twitter bekanntlich zu einem mächtigen Instrument aufgestiegen, das den öffentlichen Diskurs beeinflussen konnte und damals eine wichtige Rolle bei der Verbreitung von Informationen und sozialen Interaktionen spielte – und leider auch bei der Verbreitung von Fehlinformationen.

Die Forschung sollte zeigen, wie der Inhalt eines bestimmten Updates und die Glaubwürdigkeit seiner Quelle zu seiner Verbreitung oder Reichweite auf der Social-Media-Plattform und darüber hinaus beitragen könnten. Ziel wäre es herauszufinden, welche Faktoren dann beeinflusst werden könnten, um die Verbreitung falscher Informationen, im damaligen Volksmund oft als Fake News bezeichnet, zu reduzieren.

Akars Modell nutzte drei theoretische Hauptrahmen: die Undeutsch-Hypothese, die die Glaubwürdigkeit von Aussagen untersucht; die Vier-Faktoren-Theorie, die die verschiedenen Aspekte untersucht, die die Glaubwürdigkeit einer Nachricht beeinflussen; und die Quellenglaubwürdigkeitstheorie, die untersucht, wie sich die wahrgenommene Zuverlässigkeit einer Quelle auf die Verbreitung von Informationen auswirkt. Anschließend verwendete er das Modell, um einen Datensatz von Tweets zu analysieren, sowohl wahre als auch falsche, um nach Mustern zu suchen.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass der Inhalt eines Updates – etwa die Verwendung extremer Stimmungen, externer Links und Medien wie Fotos und Videos – die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, dass das Update „geliked“ oder „retweetet“ wird, die Glaubwürdigkeit der Quelle jedoch einen größeren Einfluss darauf hat, wie weit sich die Informationen verbreiten. Dies deutet darauf hin, dass sich Benutzer mehr mit Inhalten aus scheinbar glaubwürdigen Quellen beschäftigen, selbst wenn der Inhalt selbst nicht besonders überzeugend ist.

Ein weiteres Ergebnis ist, dass Updates in Großbuchstaben eher geteilt werden, wenn sie wahre Informationen enthalten. Normalerweise werden Nachrichten in Großbuchstaben als aggressiv, schreiend oder naiv wahrgenommen. Aber „Großbuchstaben“ bei wichtigen und dringenden Nachrichten scheinen in bestimmten Situationen das typische Benutzerverhalten außer Kraft zu setzen.