Twitter-Algorithmus verstärkt die Rechten
Unternehmenseigene Studie belegt offensichtlichen Effekt - Ursache bleibt weiterhin unklar
Rechte Tweets: sind laut Twitter wirklich sichtbarer (Foto: geralt, pixabay.de) |
San Francisco (pte014/22.10.2021/10:30)
Die algorithmische Sortierung von Nachrichten auf der Twitter-Timeline verstärkt tatsächlich die Sichtbarkeit von Tweets der „politischen Rechten". Das hat eine hauseigene Studie ergeben, berichtet Twitter im Unternehmens-Blog https://bit.ly/2ZbcC05 . Warum das so ist, bleibt vorerst aber unklar. Auch trat der Effekt bei gewählten Politikern nur in sechs von sieben untersuchten Ländern. Gerade Deutschland blieb der Studie zufolge davon verschont.
Rechtes Echo
Ob durch Echokammern oder Verstärkungseffekte: Kritiker werfen Twitter vor, wohl mit zur politischen Radikalisierung beizutragen. In der aktuellen Studie räumt Twitter nun selbst ein, dass es auf der Plattform offenbar zu unerwünschten Verstärkungseffekten kommt. Denn der Algorithmus, der die Sortierung der Timeline übernimmt, pusht demnach Tweets rechter Politiker stärker als jene von Linken. Ebenso verstärkt er Nachrichten eher rechtsgerichteter Medien mehr als jene eher linker Nachrichtenquellen.
All das zeigte ein Vergleich der algorithmischen Timeline-Sortierung mit einer umgekehrt chronologischen Reihung. Die Twitter-Forschern nutzten dafür Tweets von 1. April bis 1. August 2020 aus sieben Ländern (Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Japan, Kanada, Spanien, USA). Sie betrachten dabei Accounts von Medien sowie gewählten Politikern. Grundsätzlöich verstärkt der Algorithmus demnach Tweets aller Politiker, aber in den meisten Ländern eben jene der Rechten stärker. Die einzige Ausnahme war im Studienzeitraum Deutschland.
Unklare Ursache
Die aktuelle Studie befasste sich allerdings nur damit, ob es beim Twitter-Algorithmus tatsächlich Verstärkungseffekte für politische Botschaften gibt. Warum der Algorithmus rechte Tweets zumeist stärker pusht bleibt aber weiterhin unklar, ebenso wie der Grund dafür, weshalb der Effekt nicht in allen Ländern gleich ist. „Weitere Ursachenforschung ist nötig, um zu klären, Eine weitere Ursachenanalyse ist erforderlich, um festzustellen, welche Änderungen gegebenenfalls erforderlich sind, um negative Auswirkungen unseres Startseiten-Timeline-Algorithmus zu reduzieren", schreibt daher das Team im Twitter-Blog.
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