Studie zeigt, dass Online-Fehlinformationen am ehesten von ideologischen Extremisten geglaubt werden

Politische Beobachter sind über die Zunahme von Fehlinformationen im Internet beunruhigt – eine Besorgnis, die mit dem Näherrücken des Wahltags zunimmt. Obwohl die Verbreitung gefälschter Nachrichten eine Bedrohung darstellen kann, kommt eine neue Studie zu dem Schluss, dass ihr Einfluss nicht universell ist. Vielmehr ist die Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer mit extremen politischen Ansichten auf falsche Nachrichten stoßen und diese auch glauben, größer als bei anderen.

„Fehlinformationen sind ein ernstes Problem in den sozialen Medien, aber ihre Auswirkungen sind nicht einheitlich“, sagt Christopher K. Tokita, der Hauptautor der Studie, die vom Center for Social Media and Politics (CSMaP) der New York University durchgeführt wurde.

Die Erkenntnisse, die erscheinen In PNAS-Nexusweisen auch darauf hin, dass die derzeitigen Methoden zur Bekämpfung der Verbreitung von Fehlinformationen wahrscheinlich nicht praktikabel sind – und dass der effektivste Weg, dagegen vorzugehen, darin besteht, schnell Maßnahmen zu ergreifen und sie auf Benutzer auszurichten, die am wahrscheinlichsten für diese Unwahrheiten anfällig sind.

„Da diese extremen Nutzer auch dazu neigen, Fehlinformationen frühzeitig zu erkennen, haben aktuelle Social-Media-Interventionen oft Schwierigkeiten, ihre Auswirkungen einzudämmen – sie sind in der Regel zu langsam, um zu verhindern, dass diejenigen, die dafür am empfänglichsten sind, an die Öffentlichkeit gelangen“, fügt Zeve Sanderson, Geschäftsführer von CSMaP, hinzu.

Bestehende Methoden zur Bewertung der Gefährdung und Auswirkung von Online-Fehlinformationen basieren auf der Messung von Ansichten oder Anteilen. Diese erfassen jedoch nicht vollständig die wahren Auswirkungen von Fehlinformationen, die nicht nur von der Verbreitung abhängen, sondern auch davon, ob Benutzer die falschen Informationen tatsächlich glauben.

Um dieses Manko zu beheben, entwickelten Tokita, Sanderson und ihre Kollegen einen neuartigen Ansatz, bei dem sie Twitter-Daten (jetzt „X“) nutzten, um nicht nur abzuschätzen, wie viele Nutzer einer bestimmten Nachricht ausgesetzt waren, sondern auch, wie viele wahrscheinlich daran glaubten.

„Besonders innovativ an unserem Ansatz in dieser Forschung ist, dass die Methode Social-Media-Daten, die die Verbreitung sowohl wahrer Nachrichten als auch Fehlinformationen auf Twitter verfolgen, mit Umfragen kombiniert, die beurteilen, ob Amerikaner an den Inhalt dieser Artikel glauben“, erklärt Joshua A. Tucker, ein Co-Direktor von CSMaP und ein NYU-Professor für Politik sowie einer der Autoren des Papiers. „Dadurch können wir sowohl die Anfälligkeit für den Glauben an falsche Informationen als auch die Verbreitung dieser Informationen in denselben Artikeln in derselben Studie verfolgen.“

Methodik

Die Forscher erfassten 139 Nachrichtenartikel (November 2019–Februar 2020) – 102 davon wurden von professionellen Faktenprüfern als wahr und 37 als falsch oder irreführend eingestuft – und berechneten die Verbreitung dieser Artikel auf Twitter ab dem Zeitpunkt ihre Erstveröffentlichung.

Diese Stichprobe beliebter Artikel wurde aus fünf Arten von Nachrichtenströmen gezogen: Mainstream-Publikationen der linken Ausrichtung, Mainstream-Publikationen der rechten Ausrichtung, minderwertige linksgerichtete Veröffentlichungen, minderwertige rechtsgerichtete Veröffentlichungen und minderwertige Veröffentlichungen ohne Erscheinungsform ideologische Neigung. Um die Richtigkeit der Artikel festzustellen, wurde jeder Artikel innerhalb von 48 Stunden nach Veröffentlichung an ein Team professioneller Faktenprüfer gesendet. Die Faktenprüfer bewerteten jeden Artikel als „wahr“ oder „falsch/irreführend“.

Um die Exposition gegenüber und den Glauben an diese Artikel abzuschätzen, kombinierten die Forscher zwei Arten von Daten. Zunächst nutzten sie Twitter-Daten, um zu ermitteln, welche Nutzer auf Twitter möglicherweise mit den einzelnen Artikeln in Berührung kamen; Sie schätzten außerdem die ideologische Positionierung jedes potenziell exponierten Benutzers auf einer liberal-konservativen Skala ein, indem sie eine etablierte Methode verwendeten, die aus den prominenten Nachrichten und politischen Berichten, denen er folgt, auf die Ideologie eines Benutzers schließt.

Um zweitens die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass diese exponierten Benutzer einen Artikel für wahr halten würden, führten sie Echtzeitumfragen durch, während jeder Artikel online verbreitet wurde. In diesen Umfragen wurden Amerikaner, die regelmäßig das Internet nutzen, gebeten, den Artikel als wahr oder falsch einzustufen und demografische Informationen, einschließlich ihrer Ideologie, anzugeben.

Aus diesen Umfragedaten berechneten die Autoren den Anteil der Personen innerhalb jeder ideologischen Kategorie, die den Artikel für wahr hielten. Mit diesen Schätzungen für jeden Artikel konnten sie die Anzahl der Twitter-Nutzer berechnen, die dem Artikel ausgesetzt waren und dafür empfänglich waren, zu glauben, dass der Artikel wahr sei.

Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Insgesamt zeigten die Ergebnisse, dass falsche Nachrichten zwar Nutzer im gesamten politischen Spektrum erreichten, Menschen mit extremeren Ideologien (sowohl konservativ als auch liberal) jedoch weitaus eher dazu neigten, sie sowohl zu sehen als auch zu glauben. Entscheidend ist, dass diese Nutzer, die für Fehlinformationen empfänglich sind, dazu neigen, schon früh bei ihrer Verbreitung über Twitter darauf zu stoßen.

Das Forschungsdesign ermöglichte es den Autoren der Studie auch, die Auswirkungen verschiedener Arten von Interventionen zu simulieren, die darauf abzielen, die Verbreitung von Fehlinformationen zu stoppen. Eine Erkenntnis aus diesen Simulationen war, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Interventionen wirksam waren, umso größer war, je früher sie angewendet wurden. Ein weiterer Grund war, dass „Sichtbarkeits“-Interventionen – bei denen eine Plattform die Wahrscheinlichkeit verringert, dass gemeldete Falschinformationsbeiträge in den Feeds der Benutzer erscheinen – die Reichweite von Fehlinformationen für anfällige Benutzer eher verringern als Interventionen, die darauf abzielen, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Benutzer Fehlinformationen weitergeben.

„Unsere Forschung zeigt, dass es für die Entwicklung besserer Strategien zur Bekämpfung von Fehlinformationen im Internet von entscheidender Bedeutung ist, zu verstehen, wer wahrscheinlich empfänglich für Fehlinformationen ist und nicht nur, wer ihnen ausgesetzt ist“, rät Tokita, heute Datenwissenschaftlerin in der Technologiebranche.