Wie bestimmte Medien über KI sprechen, hat möglicherweise alles mit politischer Ideologie zu tun

Auch wenn künstliche Intelligenz (KI) in alle Bereiche unseres täglichen Lebens integriert wird – von der Sprachübersetzung bis hin zu virtuellen persönlichen Assistenten – ist sie weiterhin ein kontroverses Thema. Mit zunehmender Reichweite versuchen Forscher der Virginia Tech herauszufinden, welche Teile der Gesellschaft möglicherweise empfänglicher für KI sind und welche möglicherweise eher abgeneigt sind.

In der kürzlich veröffentlichten Studie „Partisan Media Sentiment Toward Artificial Intelligence“ untersuchten die Autoren des Virginia Tech Pamplin College of Business – Angela Yi, Shreyans Goenka und Mario Pandelaere – die unterschiedlichen Reaktionen auf KI, indem sie die parteiische Medienstimmung analysierten. Ihre Arbeit war veröffentlicht im Tagebuch Sozialpsychologie und Persönlichkeitswissenschaft.

Die Forscher fanden heraus, dass Artikel aus liberal ausgerichteten Medien eine negativere Einstellung gegenüber KI haben als Artikel aus konservativen Medien. Mit anderen Worten, liberal ausgerichtete Medien neigen dazu, KI stärker abzulehnen als konservativ ausgerichtete Medien.

Diese Opposition kann den Ergebnissen zufolge darauf zurückgeführt werden, dass liberal ausgerichtete Medien stärker darauf bedacht sind, dass KI soziale Vorurteile in der Gesellschaft, wie Rassen-, Geschlechter- und Einkommensunterschiede, verstärkt, als konservativ ausgerichtete Medien. Die Forscher untersuchten auch, wie sich die Stimmung der Medien gegenüber KI nach dem Tod von George Floyd veränderte.

„Da Floyds Tod eine landesweite Diskussion über soziale Vorurteile in der Gesellschaft auslöste, verstärkte sein Tod die Besorgnis über soziale Vorurteile in den Medien“, sagte Yi, ein Ph.D. Studentin in der Marketingabteilung. „Dies wiederum führte dazu, dass die Medien KI in ihrem Storytelling noch negativer gegenüberstanden.“

Auswirkungen auf politische Entscheidungsträger und darüber hinaus

Laut Goenka und Yi könnten ihre Ergebnisse wichtige Implikationen für zukünftige politische Diskussionen rund um KI haben. Da die Medienstimmung als Indikator für die öffentliche Stimmung dienen kann, die sich wiederum auf die Haltung der politischen Entscheidungsträger auswirken kann, können die beobachteten parteipolitischen Medienunterschiede anschließend zu Unterschieden in der öffentlichen Meinung gegenüber KI führen.

„Die Stimmung in den Medien ist ein starker Einflussfaktor für die öffentliche Meinung, und oft blicken politische Entscheidungsträger auf die Medien, um die öffentliche Meinung zu umstrittenen Themen vorherzusagen“, sagte Yi. „Vielleicht besteht der nächste Schritt unserer Forschung darin, herauszufinden, wie sich die Gespräche in den sozialen Medien über KI als Funktion der parteipolitischen Unterschiede, die wir in unserem Artikel sehen, verändern.“

Wie die Daten erfasst wurden

Um die parteiische Stimmung der Medien gegenüber KI zu untersuchen, stellten die Forscher eine Sammlung von Artikeln zusammen, die in mehreren Medien über KI geschrieben wurden. Die parteiische Stimmung für jedes verwendete Medium wurde anhand der Bewertungen im Media Bias Rating Chart von AllSides ermittelt, einem Unternehmen, das die wahrgenommene politische Voreingenommenheit von Inhalten in Online-Nachrichtenagenturen misst. Befragt wurden eine Mischung aus liberal ausgerichteten Medien wie der New York Times und der Washington Post sowie eher konservativ ausgerichteten Medien wie dem Wall Street Journal und der New York Post.

Von dort luden die Forscher Artikel aus den ausgewählten Medien nach bestimmten Kriterien herunter, darunter die Verwendung bestimmter Schlüsselbegriffe wie „Algorithmus“ oder „künstliche Intelligenz“ sowie einen Zeitraum von Mai 2019 bis Mai 2021.

Mit einem Datensatz von mehr als 7.500 Artikeln führten sie mithilfe eines automatisierten Textanalysetools eine emotionale Tonanalyse für jede Geschichte durch. Mit diesem Tool konnten sie den emotionalen Ton jedes Artikels erfassen, der aus der Differenz zwischen dem Prozentsatz positiver Emotionswörter und dem Prozentsatz negativer Emotionswörter in einem Text berechnet wird. Dieser Unterschied wird dann auf einer Skala von 0 bis 100 standardisiert, um das emotionale Tonmaß zu ermitteln.

Goenka, Assistenzprofessor für Marketing, betonte, dass diese Forschung eher deskriptiv als präskriptiv sei und es keine Stellungnahme dazu gebe, wie KI richtig diskutiert werden könne.

„Wir sagen nicht, ob die liberalen Medien optimal handeln oder die konservativen Medien optimal“, sagte er. „Wir zeigen nur, dass diese Unterschiede in der Medienstimmung bestehen und dass es wichtig ist, diese Unterschiede zu quantifizieren, zu sehen und zu verstehen.“