Zwei Netzwerke, zwei Realitäten, ein großes Problem

Die landesweite Berichterstattung der beiden größten Rundfunkanstalten CNN und Fox News spiegelt nicht nur die wachsende politische Polarisierung in Amerika wider, sondern Forscher der Virginia Tech haben in einer aktuellen Veröffentlichung auch gezeigt, dass die parteiische und hetzerische Berichterstattung im Rundfunk im Laufe der Zeit zugenommen hat und das Wachstum verschärfen kann spaltet sich im neuen öffentlichen Raum der sozialen Medien.

Eugenia Rho ist Assistenzprofessorin am Fachbereich Informatik mit einem Hintergrund in Politikwissenschaft und einer Leidenschaft für den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Menschen und Institutionen besser zu verstehen.

„Wenn wir über Sprache sprechen, die mediatisiert und von einflussreichen Schauspielern immer wieder gespielt wird, wie wirkt sich das auf die Art und Weise aus, wie die Öffentlichkeit über wichtige gesellschaftliche Themen spricht?“ sagte Rho. „Eine gründliche Analyse großer Datenmengen wie dieser eröffnet völlig neue Möglichkeiten, Medien und ihre Auswirkungen zu verstehen.“

Mike Horning ist ein Journalist, der zum außerordentlichen Professor an der School of Communication wurde. Er untersucht, wie sich Fake News und Fehlinformationen auf bürgerschaftliche Debatten und politische Partizipation auswirken. Er arbeitet häufig mit Informatikforschern zusammen.

„Wenn wir in der Vergangenheit eine Frage beantworten würden, die sich mit der Voreingenommenheit der Medien in den letzten 40 Jahren befasst, wird jemand einen Datensatz von vielleicht 500 Artikeln betrachten. Das ist sehr begrenzt“, sagte Horning. „Aber Informatiker sind jetzt in der Lage, uns bei der Bewältigung einiger dieser schwierigen Fragen zu helfen, indem sie riesige Datenmengen analysieren, was uns zuvor noch nie möglich war. Deshalb finde ich es super cool, damit arbeiten zu können.“ ihnen.“

Big Data, differenziertes Wissen

Mithilfe eines Zweigs der künstlichen Intelligenz, der Verarbeitung natürlicher Sprache, analysierten die Forscher fast 300 Milliarden auf CNN und Fox News gesprochene Wörter sowie fast 133.000 Tweets der Sender und ihrer Follower, um festzustellen, ob nationale Rundfunknachrichten parteiische und hetzerische Inhalte enthielten und wie sich diese Parteilichkeit veränderte im Laufe der Zeit und ob parteiische Inhalte die Debatte unter den Followern der Netzwerke in den sozialen Medien beeinflussten.

Sie verwendeten zwei große Datensätze.

  • Transkribierte Untertitel aus Nachrichtensendungen, die vom 1. Januar 2010 bis zum 31. Dezember 2020 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche von CNN und Fox News ausgestrahlt wurden. Die Daten wurden vom Internet Archive und Stanford Cable TV bereitgestellt Nachrichtenanalysator.
  • Alle Tweets zwischen 2010 und 2020, die von Nutzern verfasst wurden, die sowohl @CNN als auch @FoxNews folgten, entweder @CNN oder @FoxNews erwähnten oder darauf antworteten und Schlüsselwörter enthielten, die mit sechs politisch umstrittenen Themen in Zusammenhang standen:

  • Rassismus
  • Black Lives Matter und seine Abkürzung BLM
  • Polizei
  • Einwanderung
  • Klimawandel
  • Gesundheitspflege
  • Demokratie in der Schwebe

    Amerikaner beziehen ihre Nachrichten fünfmal häufiger aus dem Fernsehen als aus Online- und Printmedien, schreiben die Forscher, und die Zuschauer wählen ihre Nachrichtenquelle eher aufgrund parteiischer Ansichten. Sie behalten ihre parteiische Nachrichtendiät auch im Laufe der Zeit bei.

    Rho und Horning haben gezeigt, dass die in der Rundfunkberichterstattung verwendete Sprache auch vorhersagt, wie Zuschauer in sozialen Medien über wichtige nationale Themen diskutieren. Noch besorgniserregender ist, dass ihre Analyse außerdem zeigte, dass die Zuschauer von CNN und Fox News nicht nur unterschiedliche politische Ansichten vertreten, sondern dieselben Worte auch sehr unterschiedlich interpretieren.

    Wörter wie „illegal“, „Durchsetzung“ und „Anordnung“ tauchten in Einwanderungsdiskussionen auf Fox News oft auf; wohingegen CNN Wörter wie „Eltern“, „Familie“, „Kinder“, „Tochter“ und „Gemeinschaften“ verwendete.

    Wenn es um Rassismus geht, ist in der CNN-Berichterstattung oft von „Protesten“ die Rede, während auf Fox oft von „Verbrechen“ die Rede ist.

    Die Daten zeigen, dass das Publikum auf Twitter, jetzt bekannt als X, innerhalb von zwei bis drei Monaten dieselben Sprachmuster der von ihnen bevorzugten Nachrichtensendungen wiederholte und umgekehrt. Die Forscher fanden heraus, dass unterschiedliche Zielgruppen ihre Medienzeit in parteiischen Echokammern verbringen, die ihre bestehenden Ansichten verstärken.

    „Dieses Land wurde auf der Grundlage der Unabhängigkeitserklärung gegründet. Worte haben eine immense, immense Kraft und einen spürbaren Einfluss auf das Leben der Menschen“, sagte Rho. „Wenn wir dieses konsistente Muster haben, bei dem die großen Rundfunksender völlig voneinander abweichen und eine fast unterschiedliche Realität darstellen, in der Themen diskutiert werden, dann haben wir diese unversöhnliche Spaltung zwischen den Zielgruppen. Das ist etwas, was dieser Artikel meiner Meinung nach widerspiegelt.“ in der Lage, mehr Diskussionen anzustoßen.

    Aus wirtschaftlichen Gründen gibt es möglicherweise keine einfache Möglichkeit, dieser Polarisierung entgegenzuwirken.

    „Ein Grund dafür ist zum Teil der zunehmende Rückgang der Zuschauerzahlen in den Kabelnachrichten. Sie konkurrieren mit allem im Internet“, sagte Horning. „Wie kann man all den Lärm durchdringen? Die Lösung besteht oft darin, ausgefallener und lauter zu werden. Da Fernsehnachrichten von Einschaltquoten bestimmt werden, besteht der Anreiz darin, marktorientierte Entscheidungen zu treffen, die wahrscheinlich nicht demokratisch sind.“

    Auswirkungen auf das wirkliche Leben

    „Der Grund dafür ist, dass parteiische Rundfunknachrichten zur Polarisierung unter den Wählern beitragen“, sagte Horning. „Und wir haben Terabytes an Daten, um das zu beweisen. Es sind nicht nur ein paar Hochschulprofessoren, die zwei Wochen lang etwas studiert haben. Wir haben jetzt Daten aus 10 Jahren. Aber es wird der schwierige Teil sein, die Nachrichten an die Oberfläche zu bringen.“

    Es könnte auch schwierig sein, Rundfunkveranstalter davon zu überzeugen, ihr Geschäftsmodell zu ändern. Diese Forschung könnte den Zuschauern helfen, fundiertere Medienentscheidungen zu treffen.

    „Da ich als Informatiker in der Lage bin, dieses Muster in großem Maßstab darzustellen, hoffe ich, dass es die notwendigen Gespräche darüber anregt, was für die kollektive Gesellschaft gut ist“, sagte Rho. „Denn wenn die Leute einfach nicht auf einer Wellenlänge sein können, um über wichtige Themen zu sprechen, wohin sollen wir dann von hier aus gehen?“

    Mehr Informationen:
    Xiaohan Ding et al. Gleiche Wörter, unterschiedliche Bedeutungen: Semantische Polarisierung in RundfunkmedienSprachprognosen zur Polarität im öffentlichen Online-Diskurs, Vorträge der siebzehnten internationalen AAAI-Konferenz zu Web und sozialen Medien (2023)

    Bereitgestellt von Virginia Tech

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