Algorithmus von Twitter bevorzugt die politische Rechte

Auto-Feeds und Inhalte. Die Forscher fanden heraus, dass der Algorithmus die Verstärkung von Tweets aus politisch rechten Quellen signifikant begünstigte. Auch Inhalte aus rechten Medienkanälen werden eher verstärkt. Warum ist das so? (Studie University Essex)

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Der Vogel zwitschert nach rechts
Der Vogel zwitschert nach rechts

Foto: Constanza Hevia/AFP via Getty Images

Wenn Sie ein Twitter-Nutzer sind, wissen Sie, dass Sie beim Scrollen durch Ihren Home-Feed zwischen Beiträgen von Konten, denen Sie folgen, manchmal Tweets sehen, die mit „das könnte Ihnen gefallen“ gekennzeichnet sind. Mit anderen Worten, Twitter empfiehlt Ihnen Inhalte, von denen es glaubt, dass sie Sie ansprechen könnten.

Dies erfolgt mithilfe eines Algorithmus, der auf Ihren bisherigen Aktivitäten auf der Plattform basiert, z. B. den Tweets, die Ihnen gefallen haben oder mit denen Sie sich beschäftigt haben. Es kann auch auf Ihren Präferenzen in Ihrem Profil basieren, wo Sie Themen angegeben haben, die Sie in Ihrem Twitter-Feed sehen möchten. „Maschinelles Lernen“ wird verwendet, um automatisch aus Benutzerpräferenzen zu lernen und diese auf Daten anzuwenden, die das System zuvor nicht gesehen hat.

Da immer mehr Technologien maschinelles Lernen einsetzen, ist eine damit verbundene Herausforderung die Voreingenommenheit, bei der ein Algorithmus Ergebnisse liefert, die eine Reihe von Ergebnissen oder Benutzern gegenüber einer anderen bevorzugen, was häufig menschliche Vorurteile verstärkt.

Twitter wurde bei verschiedenen Gelegenheiten der politischen Voreingenommenheit beschuldigt, wobei Politiker oder Kommentatoren behaupteten, dass der Algorithmus von Twitter die Stimmen ihrer Gegner verstärkt oder ihre eigenen zum Schweigen bringt.

In diesem Klima hat Twitter eine Studie in Auftrag gegeben, um zu verstehen, ob ihr Algorithmus möglicherweise auf eine bestimmte politische Ideologie ausgerichtet ist. Während Twitter die Ergebnisse der Forschung im Jahr 2021 veröffentlichte, wurde die Studie im Peer-Review-Journal PNAS veröffentlicht.

Die Studie untersuchte eine Stichprobe von 4 % aller Twitter-Nutzer, die dem Algorithmus ausgesetzt waren (46.470.596 eindeutige Nutzer). Es umfasste auch eine Kontrollgruppe von 11.617.373 Benutzern, die noch nie automatisch empfohlene Tweets in ihren Feeds erhalten hatten.

Dies war keine manuelle Studie, bei der die Forscher beispielsweise Freiwillige rekrutierten und ihnen Fragen zu ihren Erfahrungen stellten. Es wäre nicht möglich gewesen, eine so große Anzahl von Benutzern auf diese Weise zu untersuchen. Stattdessen ermöglichte ein Computermodell den Forschern, ihre Ergebnisse zu generieren.

Die Autoren analysierten den Effekt der „algorithmischen Verstärkung“ auf Tweets von 3.634 gewählten Politikern großer politischer Parteien in sieben Ländern mit einer großen Nutzerbasis auf Twitter: USA, Japan, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Kanada und Deutschland.

Algorithmische Verstärkung bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Tweet mit größerer Wahrscheinlichkeit in einem regulären Twitter-Feed (bei dem der Algorithmus funktioniert) gesehen wird, im Vergleich zu einem Feed ohne automatisierte Empfehlungen.

Wenn also beispielsweise die algorithmische Verstärkung der Tweets einer bestimmten politischen Gruppe 100 % betrug, bedeutet dies, dass in Feeds, die den Algorithmus verwenden, die Tweets dieser Partei von doppelt so vielen Benutzern gesehen wurden wie von Benutzern, die ohne die automatischen Empfehlungen scrollen (die Kontrollgruppe).

Die Forscher berechneten die Verstärkung basierend auf Zählereignissen, die als „Linger Impressions“ bezeichnet werden. Diese Ereignisse werden jedes Mal registriert, wenn mindestens 50 % des Bereichs eines Tweets für mindestens 0,5 Sekunden sichtbar sind, und liefern einen guten Hinweis darauf, dass ein Benutzer einem Tweet ausgesetzt war.

Twitter verwendet einen Algorithmus, um Nutzern automatisch personalisierte Inhalte zu empfehlen.

Die Forscher fanden heraus, dass in sechs von sieben Ländern der Algorithmus die Verstärkung von Tweets aus politisch rechten Quellen signifikant begünstigte.

Insgesamt war der Amplifikationstrend bei einzelnen Politikern bestimmter Parteien nicht signifikant, wohl aber, wenn sie als Gruppe zusammengenommen wurden. Die stärksten Kontraste wurden in Kanada (die Tweets der Liberalen wurden um 43 % verstärkt, gegenüber denen der Konservativen um 167 %) und im Vereinigten Königreich (die Tweets der Labour Party wurden um 112 % verstärkt, während die der Konservativen um 176 % verstärkt wurden) zu beobachten.

Verstärkung rechtsgerichteter Nachrichten.

In Anbetracht der Tatsache, dass Tweets von gewählten Amtsträgern nur einen kleinen Teil der politischen Inhalte auf Twitter darstellen, untersuchten die Forscher auch, ob der Algorithmus Nachrichteninhalte aus einem bestimmten Punkt des ideologischen Spektrums unverhältnismäßig verstärkt.

Zu diesem Zweck maßen sie die algorithmische Verstärkung von 6,2 Millionen politischen Nachrichtenartikeln, die in den USA geteilt wurden. Um die politische Ausrichtung der Nachrichtenquelle zu bestimmen, verwendeten sie zwei unabhängig voneinander kuratierte Datensätze zur Bewertung von Vorurteilen der Medien.

Ähnlich wie die Ergebnisse im ersten Teil der Studie stellten die Autoren fest, dass Inhalte aus rechten Medienkanälen extensiver verstärkt werden als aus Kanälen von anderen Stellen des ideologischen Spektrums.

Dieser Teil der Studie ergab auch, dass ganz linksgerichtete und rechtsextreme Kanäle im Vergleich zu politisch gemäßigten Kanälen nicht signifikant verstärkt wurden.

Obwohl dies eine sehr große Studie ist, die relevante Schlussfolgerungen zieht, müssen wir bei der Interpretation der Ergebnisse einige Dinge beachten. Wie die Autoren betonen, könnten die Algorithmen von der Arbeitsweise verschiedener politischer Gruppen beeinflusst werden. So könnten beispielsweise einige politische Gruppen bessere Taktiken und Strategien anwenden, um ihre Inhalte auf Twitter zu erweitern.

Die nächsten Schritte sollten darin bestehen, detailliertere Daten zu sammeln, um zu verstehen, warum der Twitter-Algorithmus die politische Rechte bevorzugt, und was man tun könnte, um dieses Problem zu entschärfen.

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Überarbeitet aus dem Englischen, nach Schoaib Jameel, University of Essex

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2025334119

https://theconversation.com/twitters-algorithm-favours-the-political-right-a-recent-study-finds-175154

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„Wenn einer, der mit Mühe kaum, gekrochen ist auf einen Baum, schon meint, daß er ein Vogel wär, so irrt sich der.“ ... permakultur@startmail.com
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