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xxxx

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Ideen: #socialforfuture
#realsocial

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Beispiel & Vorlagen für Ihre individuellen Online Umfragen

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Beispiele & Vorlagen für Online Umfragen mit dem Umfrage Tool LamaPoll → Finden Sie jetzt mehr über Ihr Kunden & Mitarbeiter heraus. Eigene Online Umfragen erstellen!

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In der heutigen Zeit werden die Sozialen Medien ein immer größerer Teil unseres Lebens und auch ihr Einfluss steigt, vor allem unter Jüngeren.
Im Laufe dieser Umfrage soll dir bewusst werden wie viel Einfluss die Sozialen Medien auf dich haben und wie sie deine Meinung beeinflussen können.
Anstoßpunkt für die Entwicklung dieser Umfrage war die Debatte um den Artikel 13 und der Dokumentationsfilm „The Cleaners“ , der von den sogenannten  Contentmoderatoren auf den Phillipinen, deren Aufgabe es ist gemeldete Bilder und Videos im Auftrag von großen Social Media Firmen aus den Netzwerken entfernen.

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Im Februar 2019 hat unsere Klasse den Film „the cleaners“ angeschaut. Darin ging es um Contentmoderatoren, die entscheiden, welche Inhalte auf Social Media Seiten gelöscht werden müssen und warum. Zu diesem Thema haben wir gemeinsam eine Umfrage erstellt, die bewusst auf den Einfluss sozialer Medien auf ihre Nutzer aufmerksam machen soll.Im Folgenden werden dazu vier Rubriken angesprochen.
Viel Spaß bei der Umfrage!

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28. Glaubst du, dass du in deiner politischen Meinung durch Filter, Zensur und Fake News beeinflusst bist?

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28. Glaubst du, dass du in deiner politischen Meinung durch Filter, Zensur und Fake News beeinflusst bist?

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Meine Freunde

Alle die mir folgen wollen

Niemand

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Meinen Alltag.

Fashion

Politische Inhalte

Fanpages

Kunst

# data[].attributes.headline
20. Vertraust du den Inhalten deines Netzwerks?

# data[].attributes.subject
20. Vertraust du den Inhalten deines Netzwerks?

# data[].attributes.body
Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

# data[].attributes.body
Einfachauswahl

nur mit bestimmten Freunden

mit allen Followern / Freunden

öffentlich, mit allen

Kommentarfeld

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16. Warum folgst du jemandem und verbindest du dich mit jemandem?

# data[].attributes.subject
16. Warum folgst du jemandem und verbindest du dich mit jemandem?

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Mehrfachauswahl

einfach so

neue Kontakte knüpfen /pflegen

große Reichweite

aus Interesse

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29. Was kannst du selbst tun, um Filter, Zensur und Fake News zu entlarven?

# data[].attributes.subject
29. Was kannst du selbst tun, um Filter, Zensur und Fake News zu entlarven?

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Quellen und Inhalte von Journalisten gegenprüfen zu lassen.

Selbst recherchieren

Mehrere Quellen zum Vergleich von Informationen heranziehen.

Experten befragen.

Öffentlich diskutieren

Tools nutzen, die Quellen prüfen.

Kommentarfeld

# data[].attributes.body
Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

# data[].attributes.body
"Give everyone the power to share anything with anyone."

# data[].attributes.headline
18. Was machst du, wenn du eine Freundschaftsanfrage oder Followeranfrage erhältst? 

# data[].attributes.subject
18. Was machst du, wenn du eine Freundschaftsanfrage oder Followeranfrage erhältst? 

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Ich schaue, ob Freunde von mir dieser Person folgen.

Gar nichts. Ich nehme sie einfach an. Neue Follower sind immer gut.

Ich nehme grundsätzlich nur Leute an, die ich persönlich kenne.

# data[].attributes.headline
30. Wie bewertest du politische Informationen – auch extremistische und hetzerische Postings –,  die dir über die Netzwerke zugänglich sind?

# data[].attributes.subject
30. Wie bewertest du politische Informationen – auch extremistische und hetzerische Postings –,  die dir über die Netzwerke zugänglich sind?

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Bewertungsskala
oder Mehrfachauswahl

Ich halte sie für Meinungsmache.

Sie sind sehr einseitig.

Parteien und Politiker gehen oft auf Wählerfang.

Die Informationen muss man aus überprüfen und differenzierter betrachten.

Es gilt zu hinterfragen, welches Ziel die Uploader.innen verfolgen.

# data[].attributes.body
"Unsere Aufgabe ist es, den Dreck im Internet aufzuräumen. Die Welt sollte wissen, dass wir hier sind"

# data[].attributes.body
Der Begriff der Filterblase (auch Informationsblase) kommt aus der digitalen Welt und beschreibt das Phänomen, dass Webseite und Plattformen mit Hilfe entsprechender Algorithmen den Einzelnen nur oder hauptsächlich Informationen und Meinungen einblenden, die mit den bisherigen Ansichten und Interessen weitgehend übereinstimmen.

(Quelle: http://www.digitalwiki.de/filterblase/)

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Der Begriff der Filterblase (auch Informationsblase) kommt aus der digitalen Welt und beschreibt das Phänomen, dass Webseite und Plattformen mit Hilfe entsprechender Algorithmen den Einzelnen nur oder hauptsächlich Informationen und Meinungen einblenden, die mit den bisherigen Ansichten und Interessen weitgehend übereinstimmen. Dieser Artikel zur Filterblase wird noch ergänzt.

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

# data[].attributes.headline
31. Welche Quellen benutzt du, um dir politisch eine Meinung zu bilden?

# data[].attributes.subject
31. Welche Quellen benutzt du, um dir politisch eine Meinung zu bilden?

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Mehrfachauswahl

traditionelle Medien (Radio, Zeitung, TV)

Social Media-Kanäle

Kommentarfeld

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Content-Moderator.innen entscheiden bei kritischen Inhalten darüber, ob sie online gehen oder gelöscht werden. Delete oder ignore.

(Beispiel-Fotos: Aktbild Trump, Airwars-Upload, Foto ertrunkener minderjähriger Geflüchteter)

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Das ist nicht meine Generation.

Das ist doch sinnlose Zeitverschwendung.

Soziale Netzwerke interessieren mich nicht.

Meine Eltern erlauben mir keine sozialen Netzwerke.

Ich bleibe lieber bei der guten alten Zeitung.

Der Austausch mit meinen Freund.innen im echten Leben sind mir wichtiger.

Kommentarfeld

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Facebook

Instagram

Twitter

YouTube

TikTok

Snapchat

Kommentarfeld

# data[].attributes.headline
32. Prüfst du, ob Inhalte, die dir in deinen sozialen Netzwerken begegnen, wahr sind?

# data[].attributes.subject
32. Prüfst du, ob Inhalte, die dir in deinen sozialen Netzwerken begegnen, wahr sind?

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Ja/Nein-Frage

Ja (Anschlussfrage: Wie?)

Nein (Anschlussfrage: Warum nicht?)

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24. Was sind anstößige und unangemessene Inhalte? 

# data[].attributes.subject
24. Was sind anstößige und unangemessene Inhalte? 

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

Gewalt

Nacktheit, Pornografie

Kriegsszenen

Tote

Satire

hetzerische und rechtsextreme Postings

Kommentarfeld

# data[].attributes.headline
3. Wieviel Zeit verbringst du täglich mit Social Media?

# data[].attributes.subject
3. Wieviel Zeit verbringst du täglich mit Social Media?

# data[].attributes.body
Mehrfachauswahl

bis 1 Stunde

2 bis 3 Stunden

mehr als 3 Stunden

# data[].attributes.headline
25. Wie oft bist du schon auf anstößige Inhalte in den sozialen Netzwerken gestoßen?

# data[].attributes.subject
25. Wie oft bist du schon auf anstößige Inhalte in den sozialen Netzwerken gestoßen?

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Bewertungsskala

sehr oft

häufig

gelegentlich

selten

gar nicht

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33. Es gibt Tools zur Erkennung von Fake News. Nutzt du solche Tools?

# data[].attributes.subject
33. Es gibt Tools zur Erkennung von Fake News. Nutzt du solche Tools?

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

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Mehrfachauswahl

um mich zu informieren

Außenwirkung / Image

Kontakte knüpfen

um mich mit anderen auszutauschen

Zeitvertreib / Spaßfaktor

Kommentarfeld

# data[].attributes.headline
34. Wirst du diese Tools künftig einsetzen?

# data[].attributes.subject
34. Wirst du diese Tools künftig einsetzen?

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

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25. a Was lösen anstößige Inhalte bei dir aus? 

# data[].attributes.subject
25. a Was lösen anstößige Inhalte bei dir aus? 

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Mehrfachauswahl

Trauer und Entsetzen

Gleichgültigkeit

Erkenntnis

Kommentarfeld

# data[].attributes.headline
6. In wieweit beeinflusst Social Media dein Leben?

# data[].attributes.subject
6. In wieweit beeinflusst Social Media dein Leben?

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Bewertungsskala

extrem

stark

kaum

überhaupt nicht

# data[].attributes.headline
25. aa. Was machst du, wenn du auf anstößige Inhalte triffst?

# data[].attributes.subject
25. aa. Was machst du, wenn du auf anstößige Inhalte triffst?

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Mehrfachauswahl

Ich habe den Inhalt gemeldet.

Ich habe die Person blockiert.

Ich habe die Person aus meinem Netzwerk entfernt.

Gar nichts.

Kommentarfeld

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4. Wie wichtig ist es für dich, in sozialen Netzwerken präsent zu sein?

# data[].attributes.subject
4. Wie wichtig ist es für dich, in sozialen Netzwerken präsent zu sein?

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Bewertungsskala

sehr wichtig

wichtig

eher unwichtig

total unwichtig

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Teile die hashtags mit Freuden

# data[].attributes.headline
Infotext: Uploadfilter / Artikel 13 (26.03.2019)

# data[].attributes.subject
Infotext: Uploadfilter / Artikel 13 (26.03.2019)

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Fake News sind spätestens seit dem US-Wahlkampf ein großes Thema, das Nutzer verunsichert. Doch wie kann man Fake News erkennen? Die schlechte Nachricht: Es gibt nicht das eine Tool, mit dem man zweifelsfrei Falschmeldungen entlarven kann. Es gibt aber viele kleine Helfer, mit denen Sie Fake News auf die Spur kommen können. Das Problem bei der Enttarnung von Fake News ist, dass sie Zeit kostet. Die muss man selbst mit den einfachsten Helfer-Tools investieren.

Über die Google Bildersuche zum Beispiel können Sie viele Fakes aufspüren. Google hat aber keine Alarmglocken eingebaut, die Fakes zweifelsfrei identifizieren. Sie können aber ähnliche Bilder aufspüren und Webseiten, die das Bild auch verwenden. Dafür stehen zwei Wege offen: Entweder die Bild-URL eingeben oder das Foto bzw. einen Screenshot davon hochladen und Google suchen lassen. Google listet jetzt ähnliche Bilder auf. Was bringt das? Bei angeblich aktuellen Ereignissen kann man zum Beispiel feststellen, dass es sich um ältere Bilder handelt. Auch Bildmanipulationen lassen sich unter Umständen erkennen. Oder man kommt über die Suchtreffer zu Webseiten, auf denen man weiterführende Infos rund um das aufgenommene Bild findet und es somit als Fake enttarnen kann. Wer sich nicht nur auf Google allein verlassen will, kann auch mehrere Bildersuchen nutzen. Die Erweiterung ReviewMeta erledigt das für Chrome und Firefox.

Hat man über die Bildersuchmaschinen kein Glück, kann man tiefer ins Detail gehen. Fotoanalyse ist auch nicht nur zur Enttarnung von Fälschungen nützlich, aber eben auch dafür einsetzbar. Der Dienst Fotoforensics erledigt das. Auch hier müssen Sie eine Bild-URL oder Datei angeben und dann wird das Bild analysiert. Ein Blick in die Metadaten kann zum Beispiel anzeigen, wann das Bild aufgenommen wurde. Die Fehleranalyse markiert nachträglich bearbeitete Teile im Bild farblich. Im Bild oben sieht man, der Mond wurde nachbearbeitet.

Einen Tick schwerer zu entlarven sind Fake-Videos. Mit dem YouTube Data Viewer gibt es aber zumindest ein nützliches Werkzeug, mit dem Sie sehen können, wann ein Video bei YouTube hochgeladen wurde. Auch hier gilt: Wird etwas als aktuelles Ereignis verkauft und das Video ist zwei Jahre alt, dann handelt es sich um einen Fake. Weitere Stärke: Das Tool erzeugt Vorschaubilder, die Sie dann wieder durch die Bildersuche jagen können.

Momentan sind Fake News das Thema, aber Fakes sind an vielen anderen Stellen auch anzutreffen. Fangen wir bei A an, Amazon Bewertungen. Manchmal sind die Fake-Bewertungen wirklich offensichtlich, aber eben nicht immer. Das Tool ReviewMeta hilft bei der Erkennung von Fake-Bewertungen. Einfach die Webadresse des Produkts auf Amazon reinkopieren und kurz warten. Werden Fake-Bewertungen entdeckt, korrigiert ReviewMeta die Bewertungen sodass ein 5-Sterne-Produkt recht schnell auf 2,5 Sterne abstürzt.

Natürlich kann man immer auch nach Ereignissen oder Personen googlen sowie Facebook und Twitter durchforsten. Bevor es dort aber wirklich effiziente Fake-Erkennung gibt, können Sie sich mit weiteren Spezial-Tools behelfen. Pipl zum Beispiel trägt Informationen über Personen zusammen, gut zur Hintergrundrecherche. Eine ganz andere Anlaufstelle ist Factcheck.org. Die Seite ist einen Blick wert für alle, die bei der politischen Fake-News-Diskussion in den USA auf dem Laufenden bleiben wollen. Wer kein Problem mit englischer Sprache hat, findet dort immer aktuelles Futter rund um Fake-News.

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Fake-News erkennen: Tools entlarven gefälschte Bilder und Videos

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Fakes gibt es im Internet schon immer. Doch Fake News sind ein politisches Thema geworden und von allen Seiten fluten Falschmeldungen ins Netz. Bis Facebook & Co. mit der Fake-News-Erkennung soweit sind, haben wir ein paar Tools gesammelt, die Ihnen dabei helfen, Fakes zu erkennen.

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19 europäische Medien aus 13 Ländern überprüfen bei der Europawahl im Mai 2019 Fakten

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19 europäische Medien aus 13 Ländern überprüfen bei der Europawahl im Mai 2019 Fakten

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FactCheckEU - 19 europäische Medien überprüfen Fakten für die Europawahl im Mai 2019

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19 europäische Medien aus 13 Ländern überprüfen bei der Europawahl im Mai 2019 Fakten für Sie

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23. Ist dir schon aufgefallen, dass du in einer Filterblase steckst?

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23. Ist dir schon aufgefallen, dass du in einer Filterblase steckst?

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

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36. Mit welchen Einschränkungen rechnest du durch den Uploadfilter?

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36. Mit welchen Einschränkungen rechnest du durch den Uploadfilter?

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Mehrfachauswahl

Meine Meinungsfreiheit sehe ich eingeschränkt.

Meine Informationsfreiheit sehe ich bedroht

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Podcast: Filter Bubble – Echokammer – Fake News | Heinrich-Böll-Stiftung

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Zersplittert unsere Gesellschaft in kleine Gruppen, die von den anderen nichts mehr wissen wollen? Kursieren in digitalen Parallelgesellschaften Fake News? Zeit für eine Bestandsaufnahme.

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"Die Filterblase oder Informationsblase ist ein Begriff, der vom Internetaktivisten Eli Pariser in seinem gleichnamigen Buch verwendet wird. Laut Pariser entstehe die Filterblase, weil Webseiten versuchen, algorithmisch vorauszusagen, welche Informationen der Benutzer auffinden möchte – dies basierend auf den verfügbaren Informationen über den Benutzer. Daraus resultiere eine Isolation gegenüber Informationen, die nicht dem Standpunkt des Benutzers entsprechen."

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Die Filterblase (englisch filter bubble) oder Informationsblase ist ein Begriff der Medienwissenschaft, der vom Internetaktivisten Eli Pariser in seinem gleichnamigen Buch von 2011 geprägt wurde. Laut Pariser entsteht die Filterblase, weil Webseiten versuchen, algorithmisch vorauszusagen, welche Informationen der Benutzer auffinden möchte - dies basierend auf den verfügbaren Informationen über den Benutzer (beispielsweise Standort des Benutzers, Suchhistorie und Klickverhalten). Daraus resultiere eine Isolation gegenüber Informationen, die nicht dem Standpunkt des Benutzers entsprechen. Die isolierende Wirkung von Filterblasen ist Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen und gilt nicht allgemein als belegt.

Durch die Anwendung dieser Algorithmen neigen Internetseiten dazu, dem Benutzer nur Informationen anzuzeigen, die mit den bisherigen Ansichten des Benutzers übereinstimmen. So wird der Benutzer sehr effektiv in einer „Blase" isoliert, die dazu tendiert, Informationen auszuschließen, die den bisherigen Ansichten des Benutzers widersprechen.

Ein Paradebeispiel dafür sind Googles personalisierte Suchergebnisse und der personalisierte News Stream von Facebook. Nach Parisers Meinung wird der Benutzer so weniger durch gegenteilige Ansichten „belastet" und somit in einer Informationsblase intellektuell isoliert.

Pariser bringt ein Beispiel, in dem der eine Benutzer auf Google mit dem Stichwort „BP" suchte und Nachrichten zu Investitionsmöglichkeiten von British Petroleum erhielt, während ein anderer Nutzer mit der gleichen Suchanfrage Informationen über die von Deepwater Horizon verursachte Ölpest bekam - somit die beiden Suchanfragen also völlig unterschiedliche Ergebnisse brachten. Dieser isolierende Blaseneffekt kann negative Folgen für den Diskurs der Zivilgesellschaft haben, meint Pariser. Jedoch gibt es auch gegenteilige Meinungen, die besagen, dass der Effekt minimal und handhabbar sei.

Das Konzept, mittels Amplifizierungs-Algorithmen die Aufmerksamkeit der Nutzer durch selektiv gefilterte Informationen zu fesseln, die deren Ansichten bestätigen, wird noch durch verstärkende Informationen gesteigert, die über eine Bestätigung hinaus Angst und Wut auslösen. Beispiele sind Hate Speech oder Verschwörungstheorien.

Personalisierung lässt sich wie folgt definieren:

Bei der Web- Personalisierung werden Inhalt und Struktur einer Web-Anwendung den besonderen Bedürfnissen, Zielen, Interessen und Vorlieben eines jeden Nutzers angepasst. Dazu wird ein Benutzermodell (englisch user model) erstellt, das die Annahmen und die Informationen erfasst, die das System über den Benutzer hat. Das System kann so voraussagen, was für den Nutzer relevant sein wird. Es filtert irrelevante Informationen heraus und erhöht so seine persönliche Relevanz für einen Benutzer.

Nach Pariser verwendet Google zum Beispiel diverse „Signale" (frühere Such-Stichworte, Standort, Status-Updates von Kontakten auf Sozialen-Netzwerk-Seiten etc.), um an den Benutzer Suchergebnisse und die geschalteten Anzeigen ( Targeted Advertising) anzupassen. Facebook beobachtet dagegen die Interaktionen eines Benutzers mit anderen Nutzern und filtert Posts von bestimmten Nutzern. Das bedeutet, Benutzeraktivitäten (Klickhistorie) werden in eine einzige Benutzeridentität übersetzt und auf Grundlage dieser Identität werden bestimmte Informationen herausgefiltert. Bis 2011 kam bei Facebook dafür der sogenannte EdgeRank-Algorithmus zum Einsatz, der in Folge durch ein wesentlich komplexeres, maschinenlernendes System abgelöst wurde.

Pariser umschreibt sein Konzept der Filterblase mit der etwas formaleren Beschreibung: „Das persönliche Informations-Ökosystem, das durch diese Algorithmen geschaffen wird." Auch andere Termini wurden verwendet, um dieses Phänomen zu beschreiben, wie „ideologische Rahmen" (engl. ideological frames) oder auch „figurative Sphäre, die einen umgibt, wenn man im Internet sucht".

Der letzte Suchverlauf sammelt sich im Laufe der Zeit an, wenn ein Internetbenutzer Interesse an bestimmten Themen zeigt, indem er auf die passenden Links klickt, Seiten von Freunden besucht, bestimmte Filme in die Warteschlange legt und ausgewählte Schlagzeilen liest und so weiter. Für das Sammeln und die Analyse dieser Daten verwenden Webseitenbetreiber häufig Tracking-Dienste wie z. B. Google Analytics. Internetfirmen verwenden diese Informationen dann, um Werbung auf die Bedürfnisse und den Geschmack des konkreten Benutzers zuzuschneiden oder um die passende Werbung an prominenterer Stelle im Suchergebnis unterzubringen.

Parisers Besorgnis ähnelt den von Tim Berners-Lee 2010 geäußerten Bedenken wegen des Hotel-California-Effekts (etwa: herein geht es, aber nie mehr hinaus), der eintritt, wenn soziale Netzwerke im Internet Inhalte von anderen Konkurrenz-Seiten abblocken und aussperren, um so einen größeren Teil der Netzgemeinde in ihrem Netzwerk zu haben. Je mehr man eingibt, desto mehr ist man eingeschlossen und an die Informationen innerhalb einer spezifischen Website gebunden. Sie wird zum abgeschlossenen „Betonbunker" und es besteht das Risiko der Fragmentierung des World Wide Web, meint Tim Berners-Lee.

Beispielsweise sind die Benutzer von Facebook in gewisser Weise für immer dort „gefangen". Wenn sie sich irgendwann entscheiden sollten, das Netzwerk zu verlassen, wird ihr Benutzerprofil zwar deaktiviert, aber nicht gelöscht. Alle ihre persönlichen Informationen und das Protokoll aller ihrer Aktivitäten auf Facebook bleiben für immer auf den Servern von Facebook erhalten. So können sie die Facebook-Seite nie vollständig verlassen.

In seinem Buch The Filter Bubble warnt Pariser, dass ein potentieller Nachteil der gefilterten Suche ist, dass sie „uns von neuen Ideen, Themen und wichtigen Informationen ausschließt" und den „Eindruck schafft, dass nur die Dinge existieren, die unser enges Selbstinteresse kennt". Dies ist seiner Meinung nach potentiell schädlich, sowohl für den Einzelnen als auch für die Gesellschaft. Er kritisiert Google und Facebook dafür, dass sie auf Inhalte bezogen „zu viele Süßigkeiten und nicht genug Karotten" anbieten. Er warnt davor, dass wir „nur noch eingeschränkt neuen Informationen" ausgesetzt sind und unsere Sichtweise eingeengt wird, dadurch dass „unsichtbare Algorithmen das Netz redaktionell bearbeiten". Pariser denkt, dass die nachteiligen Auswirkungen der Filterblase auch umfassende Beeinträchtigungen für die Gesellschaft im Allgemeinen in dem Sinn mit sich bringen, dass dadurch möglicherweise „der zivile Diskurs untergraben wird" und die Menschen empfänglicher und anfälliger für „ Propaganda und Manipulationen " werden.

Er schreibt:

„Eine Welt, die aus dem Bekannten konstruiert ist, ist eine Welt, in der es nichts mehr zu lernen gibt ... [weil] es eine unsichtbare Autopropaganda gibt, die uns mit unseren eigenen Ideen indoktriniert."

Die Vielfalt an zur Verfügung stehenden Nachrichten und Informationen, die quasi der Umfang einer Filterblase bilden, ist durch individuelle Unterschiede im Umfang des Nachrichtenkonsums schwer zu erfassen und zu quantifizieren. Daher ist es zunächst wichtig zu definieren, welcher Kontext der Medienvielfalt genauer betrachtet werden soll. Laut Webster und Ksiazek (2012) kann hier der Fokus auf einen von drei Bereichen gelegt werden:

1. Medien, d. h. auf die Vielfalt der angebotenen Inhalte

2. Einzelne Individuen und ihre personalisierte Auswahl an Informationen

3. Die Struktur und Vielfalt einer Leser- oder Zuhörerschaft

Außerdem ist es wichtig zu klären, mit welchen Methoden die Nachrichtenvielfalt untersucht wird. Neben der Selbsteinschätzung wird insbesondere auf Datensammlungen zurückgegriffen, weil davon ausgegangen wird, dass Individuen den vollen Umfang des ihnen theoretisch zur Verfügung stehenden Nachrichtenangebots nicht gänzlich überblicken können. Diese Datensammlungen enthalten neben den ausgewählten Informationen also auch die theoretisch zur Auswahl stehenden Informationen. Diese Informationen müssen für eine weitere Analyse zunächst in Kategorien eingeteilt werden, da einzelne Links, Bilder oder Dateien nicht aussagekräftig sind. Nach dieser Einteilung können mittels semantischer Analyse Rückschlüsse auf die vorhandene Informationsvielfalt gezogen werden. Es ist anzumerken, dass die Algorithmen, die den eigentlichen Grund für personalisierte Informationen darstellen, oftmals nicht für eine direkte Analyse zur Verfügung stehen, da die Online-Unternehmen diese nicht veröffentlichen.

Es gibt widersprüchliche Berichte über das Ausmaß, in dem personalisiertes Filtern zur Anwendung kommt, und ob Filtern für den Benutzer von Vorteil ist oder eher Nachteile mit sich bringt.

Der Analyst Jacob Weisberg, der für das Online-Magazine Slate schreibt, führte 2011 ein kleines, nicht repräsentatives Experiment durch, um Parisers Theorie zu überprüfen: Fünf Personen mit unterschiedlichen politischen Einstellungen suchten im Internet nach exakt den gleichen Suchbegriffen. Das Suchergebnis war bei vier Suchanfragen bei allen fünf Personen fast identisch. Daraus schließt er, dass es keinen Filterblasen-Effekt gebe und dass folglich diese Theorie der Filterblase übertrieben sei, wonach wir alle „am Futtertrog des Täglichen Ich (englisch Daily Me) gefüttert werden". Für seine Buchrezension unternahm Paul Boutin einen ähnlichen Versuch mit Personen mit unterschiedlicher Suchhistorie. Er kam zu einem ähnlichen Ergebnis wie Weisberg: fast identische Suchergebnisse. Der Harvard-Informatik- und Juraprofessor Jonathan Zittrain bezweifelt das Ausmaß der Verzerrung des Suchergebnisses, das Google mit seinem personalisierten Filter erreicht. Er sagt, dass der Einfluss der personalisierten Suche auf das Suchergebnis nur gering sei. Außerdem gibt es Berichte, dass der User bei Google die personalisierte Suche umgehen kann, wenn er möchte, indem er die Suchhistorie löscht oder andere Methoden einsetzt. Ein Sprecher von Google sagt, dass zusätzliche Algorithmen in Googles Suchmaschine integriert wurden, um die „Personalisierung zu begrenzen und die Vielfalt der Suchergebnisse zu erhöhen". Um sich grundsätzlich vor Tracking durch Webseitenbetreiber zu schützen, kann der Benutzer Plug-ins im Browser installieren, mit speziellen Einstellungen kann dazu z. B. uBlock Origin verwendet werden.

In einer der bekanntesten wissenschaftlichen Untersuchungen zu Filterblasen untersuchten Bakshy et al. (2015) die Auswirkungen der Personalisierung durch Algorithmen auf die dargebotene Informationsvielfalt von Facebook-Nutzern. Durch eine Zusammenarbeit mit Facebook konnten sie dabei auf eine große Menge an anonymen Daten zugreifen. Die Ergebnisse ihrer Untersuchung zeigen, dass die Auswahl der einem Facebook-Nutzer dargebotenen Informationen nur zu einem geringen Anteil durch Algorithmen beeinflusst wird. Vielmehr scheint hier Social Homophily zu wirken: Demnach umgeben sich Menschen sowohl online als auch offline gerne mit Menschen, die ihnen selbst ähnlich sind. Dadurch entsteht ein soziales Netzwerk, welches aus Individuen mit ähnlichen Ansichten, Einstellungen und Haltungen besteht. Ebenfalls einen großen Einfluss scheint der Selective-Exposure-Effekt zu haben, wonach Menschen bewusst und unbewusst Informationen filtern, die sie überhaupt wahrnehmen und lesen.

Trotzdem gibt es Berichte, dass Google und andere Suchmaschinenbetreiber große Mengen an Informationen besitzen, die sie in die Lage versetzen könnten, zukünftig das „Interneterlebnis" des Users weiter zu personalisieren, wenn sie sich entscheiden würden, dies zu tun. Ein Bericht legt nahe, dass Google selbst dann das frühere Surfverhalten des Users verfolgen kann, wenn dieser kein persönliches Google-Konto hat oder nicht in seinem Google-Konto eingeloggt ist. Ein anderer Bericht spricht davon, dass Google Unmengen an gesammelten Daten habe - im Umfang von zehn Jahren -, die aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise Gmail, Google Maps und anderen von Google neben der eigentlichen Suchmaschine angebotenen Diensten. Dem widerspricht allerdings ein Bericht, wonach der Versuch, das Internet für jeden Benutzer zu personalisieren, eine große technische Herausforderung für eine Internetfirma darstellt - trotz der riesigen Mengen an verfügbaren Web-Daten über den User. Der Analyst Doug Gross von CNN meint, dass die gefilterte Suche für Verbraucher hilfreicher zu sein scheint als für Bürger. Sie hilft dem Konsumenten, der nach „Pizza" sucht, lokale Liefermöglichkeiten zu finden, wobei passenderweise weit entfernt liegende Pizzaservice-Anbieter herausgefiltert werden. Es gibt übereinstimmende Berichte, dass Internetseiten wie die Washington Post, die New York Times und andere sich bemühen, personalisierte Informationsdienste aufzubauen. Diese arbeiten nach dem Prinzip, Suchergebnisse so auf den Benutzer zuzuschneiden, dass sie ihm wahrscheinlich gefallen oder er zumindest mit ihnen einverstanden ist.

Ein Artikel beschäftigt sich genauer mit der Problematik der elektronischen Filter. Danach hat der Benutzer keinen Einfluss auf die Kriterien, nach denen gefiltert wird. Bei den von Google bei der Suche ausgewerteten Signalen verhält es sich ähnlich: Der Nutzer erfährt weder, welche dieser Daten verwendet werden, noch, wie er sie ändern kann. Darüber hinaus fehlt jegliche Transparenz. Der Benutzer weiß weder, wie gefiltert, noch, dass überhaupt gefiltert wird. Aufgrund der großen Menge an Informationen im Internet sind Filtermechanismen jedoch unverzichtbar. Personalisierung wird als Hauptproblem der elektronischen Filter gesehen: Die Gewichtung der Informationen wird individuell an den Nutzer angepasst. Dieser hat nicht die Möglichkeit, die Filter ein- oder auszuschalten und nach selbst bestimmten Kriterien zu kontrollieren. Abschließend verlangt Pariser von den großen Filtern wie Google und Facebook Transparenz und Kontrolle durch den Benutzer. Eine Forschergruppe der Universität Delft empfiehlt Entwicklern von Filtertechnologien eine stärkere Berücksichtigung von Autonomie und Transparenz für den Nutzer.

Ein 2020 erschienenes Paper des Complexity Science Hub Vienna spricht klar von der Existenz von Filterblasen und findet Hinweise einer Tendenz zur destruktiven gesellschaftlichen Fragmentierung, für die es laut Stefan Thurner bisher keine realistischen Vorbeugungsmaßnahmen gebe.

Kritiker halten die These von der Filter Bubble für eine Aussage aus einer Fehlperspektive. Angesichts der Informationsflut gäbe es keine Alternative zu Filtertechniken. Selektion von Information habe immer schon stattgefunden und es sei zwangsläufige Folge, dass andere Informationen nicht selektiert werden. Gerade das Internet würde sonst abseitige Diskussionen gut zugänglich machen, indem es dafür digitale Räume öffne. Zudem sei die Theorie naiv, da Inhalt nicht einfach gefiltert oder ungefiltert sei, sondern von vielen Akteuren auf vielfältige Weise verarbeitet, angereichert oder verschoben werde.

Paul Resnick, Professor an der Universität Michigan, fasst die Diskussion um die Filterblase folgendermaßen zusammen: Personalisierung sei nicht per se als schlecht zu bewerten. Seiner Ansicht nach sei akkurate Personalisierung weniger bedenklich als nicht zu personalisieren oder minderwertig zu personalisieren. Filterer hätten Macht und deshalb Verantwortung der Öffentlichkeit gegenüber. Zu den Pflichten von Filterern zählt er insbesondere, keine versteckte Personalisierung durchzuführen und Personalisierung nicht einseitig zu manipulieren.

Resnick macht für eine bessere Personalisierung folgende Vorschläge:

Mehrdimensionale Präferenzen

Thema, Standort, Sichtweise/Ideologie, Publikum u. a.

Das Verhältnis von Erforschung der Nutzerinteressen und -vorlieben und kommerzieller Verwertung optimieren.

Portfolio-Präferenzen

Mischung aus herausfordernden und bestätigenden Informationen ermöglichen.

Zeitversetzter Präferenz-Indikator

Zur Unterscheidung von Kurzzeit- und Langzeit-Präferenzen.

Impuls in Richtung Langzeit-Präferenzen

Unterhaltung (kurzfristiges Interesse) vs. Bildung (langfristiges Interesse).

Gemeinsames Referenzpunkt-Feature

Integration von beliebten Themen, für die sich der Nutzer sonst nicht so sehr interessiert.

Features, die eine Perspektive einnehmen

Um Meinungen anderer Menschen leichter verstehen zu können.

Forscher der Universität Delft beschäftigen sich mit ethischen Fragen der Personalisierung und arbeiteten zum Thema folgenden unverbindlichen Vorschlag aus:

Leitfaden für die Gestaltung von Filter-Algorithmen zur Personalisierung

1. Gehen Sie sicher, dass pro Benutzer verschiedene Identitäten möglich sind, die sich je nach Kontext unterscheiden können.

2. Legen Sie [den Filter-Algorithmus] auf Autonomie aus, so dass der Benutzer den Filter an seine Bedürfnisse anpassen und die Identität, die auf Grundlage seiner früheren Interaktionen erstellt wurde, verändern kann.

3. Legen Sie [den Filter-Algorithmus] auf Transparenz aus, so dass der Benutzer sich bewusst ist, dass gefiltert wird. Der Nutzer muss in der Lage sein, zu sehen, welche Kriterien für das Filtern verwendet werden und welche Identität des Benutzers das System verwendet.

Ähnliche Konzepte

Das Konzept der Filterblase ähnelt einem anderen Phänomen, welches als Relevanzparadoxon (englisch relevance paradox) beschrieben wird. Demzufolge suchen Personen und Organisationen Informationen, die von Anfang an für relevant gehalten werden, sich dann aber als nutzlos erweisen oder nur von teilweisem Interesse sind. So werden Informationen nicht berücksichtigt, die für irrelevant gehalten werden, die aber eigentlich nützlich sind. Das Problem tritt auf, weil die wirkliche Relevanz einer bestimmten Tatsache oder eines Konzeptes in solchen Fällen offenbar wird, nachdem der Fakt überhaupt bekannt wurde. Davor wurde der Gedanke, einen bestimmten Fakt überhaupt zu erfahren, aufgrund der falschen Wahrnehmung seiner Irrelevanz verworfen. Folglich ist der Informationssuchende in einem Paradoxon gefangen und er versagt darin, Dinge zu erfahren, die er eigentlich unbedingt benötigt. So wird er Opfer seines „intellektuellen blinden Flecks". Das Phänomen des Relevanzparadoxons trat während der intellektuellen Entwicklung des Menschen in vielen Situationen in Erscheinung und ist deshalb ein wichtiges Thema in Wissenschaft und Bildung. Ein Buch mit dem Titel The IRG Solution beschäftigte sich 1984 mit diesem Problem und schlug allgemeine Lösungsansätze vor.

Ein verwandtes Konzept ist der Echokammer-Effekt (auch Echoraum genannt, englisch Echo Chamber Effect) in der Kommunikationswissenschaft, der beschreibt, wie es durch den verstärkten virtuellen Umgang mit Gleichgesinnten in sozialen Netzwerken zu einer Verengung der Weltsicht kommt, die zu Bestätigungsfehlern führen kann. Im Unterschied zu Filterblasen, bei welchen die Personalisierung vor allem durch Algorithmen hervorgerufen wird (pre-selected personalization), wird beim Echokammer-Effekt die Personalisierung vom Individuum selbst vorgenommen (self-selected personalization). Das heißt, eine potentielle Verengung der Weltsicht rührt daher, dass bestimmte Medieninhalte konsumiert und andere nicht konsumiert werden, dass also ein selektiver Nachrichtenkonsum stattfindet. Da für diese Art von Personalisierung individuelle Entscheidungen die tragende Rolle spielen und nicht beispielsweise Algorithmen, steht das Phänomen auch schon länger zur Diskussion als das der Filterblasen und ist nicht notwendigerweise auf den Onlinekontext beschränkt. Auch im Offlinekontext können Phänomene wie soziale Homophilie dazu führen, dass sich beispielsweise politisch homogene Gruppen bilden, in welchen die Mitglieder untereinander hauptsächlich konsonante und bestätigende Informationen teilen und sich gegenseitig weiter bestärken. Dies würde wiederum nicht nur dazu führen, dass kein offener Diskurs unter verschiedenen Menschen mit unterschiedlichen Vorstellungen mehr stattfindet, sondern auch, dass die Öffentlichkeit weiter polarisiert und fragmentiert werden würde.

Elisabeth Noelle-Neumann formulierte für den politischen Raum den Begriff der Schweigespirale. Darunter wird die freiwillige Zurückhaltung der eigenen Meinung verstanden, wenn man der Ansicht ist, dass sie der Mehrheitsmeinung widerspricht - was in der Konsequenz Minderheitsmeinungen immer mehr zurückdränge. Dieser Effekt werde durch die Rolle der Medien als Gatekeeper verstärkt, da sie aufgrund eigener politischer Ansichten eine Mehrheitsmeinung vortäuschen können (siehe auch Politische Haltung der Journalisten).

Das von Noam Chomsky und Edward S. Herman 1988 entworfene Propagandamodell stellt die These auf, dass zivilgesellschaftlicher Konsens real durch deren organisierte Teile wie Nichtregierungsorganisationen und Verbände sowie die Schlüsselposition der Massenmedien entstehe und daher nicht die reale Vielfalt der existierenden Meinungen in der Bevölkerung abbilde. Es wurde 1991 durch Chomsky präzisiert und in Folge vielfach als empirisch bestätigt beschrieben.

„Filterblase" wurde im Jahr 2016 zum Wort des Jahres in der Deutschschweiz gekürt.

1. Eli Pariser: ↑ The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. Penguin Press, New York, 2011, ISBN 978-1-59420-300-8.

2. ↑ What is a Filter Bubble? - Definition from Techopedia. Abgerufen am 5. Dezember 2021 (englisch).

3. Judith Moeller, Natali Helberger: ↑ Beyond the filter bubble: concepts, myths, evidence and issues for future debates, Report der Universität von Amsterdam, 25. Juni 2018.

4. ↑ Lynn Parramore: a The Filter Bubble. In: The Atlantic. Zitat: "Google has been personalized for everyone. So when I had two friends this spring Google 'BP,' one of them got a set of links that was about investment opportunities in BP. The other one got information about the oil spill."b c

5. ↑ Jacob Weisberg: a Bubble Trouble: Is Web personalization turning us into solipsistic twits? b c d e f g h

6. ↑ Doug Gross: a What the Internet is hiding from you. In: CNN. Zitat: "I had friends Google BP when the oil spill was happening. These are two women who were quite similar in a lot of ways. One got a lot of results about the environmental consequences of what was happening and the spill. The other one just got investment information and nothing about the spill at all."b c

7. ↑ a b c d e

8. Zhang Yuan Cao, Diarmuid Ó Séaghdha, Daniele Quercia, Tamas Jambor: ↑ Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation. (PDF; 645 kB)

9. ↑ a b c d e

10. Rene Pickhardt: ↑ What are the 57 signals google uses to filter search results? (Memento des Originals vom 13. April 2013 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis. Abgerufen am 30. September 2011.

11. ↑ a b c d

12. Roman Tschiedl: ↑ The most powerful channel - zur (algorithmischen) Gouvernementalität sozialer Medien am Beispiel Facebooks News Feed. Universität Wien, 2015, S. 102. abgerufen am 15. Mai 2015.

13. ↑ a b c

14. Peter Neugebauer: ↑ Schutz vor Trackingdiensten die das Nutzerverhalten analysieren. In: knowhow.ngbonline.de, abgerufen am 5. Februar 2021.

15. ↑ a b

16. ↑ Anmerkung: im engl. Originaltext „candy and carrots", etwa „Süßigkeiten und Karotten" als Symbol für eine „ausgewogene Informations-Diät": „The best editing gives us a bit of both. It gives us a little bit of Justin Bieber and a little bit of Afghanistan. ... some information vegetables and ... some information dessert."

17. Eli Pariser: ↑ Invisible sieve: Hidden, specially for you. In: The Economist. 30. Juni 2011; Zitat: „Mr Pariser's book provides a survey of the internet's evolution towards personalisation, examines how presenting information alters the way in which it is perceived and concludes with prescriptions for bursting the filter bubble that surrounds each user."

18. Dimitar Nikolov, Diego F. M. Oliveira, Alessandro Flammini, Filippo Menczer: ↑ Measuring online social bubbles. In: PeerJ Computer Science. Band1, 2. Dezember 2015, ISSN 2376-5992, S.e38, doi:peerj.com [abgerufen am 23. März 2020]).10.7717/peerj-cs.38 (

19. ↑ a b

20. ↑ a b

21. Pablo Barberá, John T. Jost, Jonathan Nagler, Joshua A. Tucker, Richard Bonneau: ↑ Tweeting From Left to Right. In: Psychological Science. Band26, Nr.10, 21. August 2015, ISSN 0956-7976, S.1531-1542, doi:10.1177/0956797615594620 (DOI=10.1177/0956797615594620 [abgerufen am 23. März 2020]).

22. ↑ Tanja Messingschlager, Peter Holtz: a Filter Bubbles und Echo Chambers. In: Markus Appel (Hrsg.): Die Psychologie des Postfaktischen: Über Fake News, „Lügenpresse", Clickbait & Co. Springer, Berlin, Heidelberg 2020, ISBN 978-3-662-58695-2, S.91-102, doi:10.1007/978-3-662-58695-2_9 (DOI=10.1007/978-3-662-58695-2_9 [abgerufen am 23. März 2020]).b

23. Eli Pariser: ↑ Filter Bubble : wie wir im Internet entmündigt werden. Hanser, München 2012, ISBN 978-3-446-43034-1.

24. Anmerkung: im englischen Originaltext „Daily Me", der Begriff wurde von ↑ Nicholas Negroponte in Being Digital (Alfred A. Knopf, 1995, ISBN 0-679-43919-6) und Cass Sunstein in Republic.com (Princeton University Press, 2002) geprägt.

25. ↑ Google Personalization on Your Seach Results Plus How to Turn it Off (Memento des Originals vom 17. August 2011 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.; NGNG; Zitat: „Google customizing search results is an automatic feature, but you can shut this feature off."

26. Daniel Berger: ↑ Firefox: uBlock Origin schützt vor versteckten Trackern. heise online, 26. November 2019, abgerufen am 18. Oktober 2020 (Es geht hier insbesondere um von bisher nicht aufspürbare "First Party Tracker").

27. ↑

28. ↑

29. ↑ New Theory of Social Fragmentation. In: Complexity Science Hub Vienna. 19. November 2020, abgerufen am 2. Dezember 2020 (englisch).

30. Christoph Kappes: ↑ Menschen, Medien und Maschinen - Warum die Gefahren der "Filter Bubble" überschätzt werden. In: Merkur. 03/2012, Text im Blog des Autors

31. ↑ a b

32. David Andrews: ↑ The IRG Solution - Hierarchical Incompetence and how to overcome it. Souvenir Press, London, 1984, ISBN 0-285-62662-0.

33. ↑ Auswirkungen von Echokammern auf den Prozess der Meinungsbildung. (PDF; 545 kB), Media Perspektiven, 2/2019, S. 82 ff

34. ↑ Hannah Lühmann: Das Geheimnis der Echokammer. In: FAZ. 6. Mai 2013, abgerufen am 2. November 2016.

35. Frederik J. Zuiderveen Borgesius, Damian Trilling, Judith Möller, Balázs Bodó, Claes H. de Vreese: ↑ Should we worry about filter bubbles? In: Internet Policy Review. 31. März 2016, ISSN 2197-6775 (policyreview.info [abgerufen am 17. Mai 2021]).

36. Natalie Jomini Stroud: ↑ Selective Exposure Theories. Band1. Oxford University Press, 1. Mai 2014, doi:10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.009_update_001 (oxfordhandbooks.com [abgerufen am 17. Mai 2021]).

37. ↑ Die Echokammer-Hypothese: Fragmentierung der Öffentlichkeit und politische Polarisierung durch digitale Medien? Abgerufen am 17. Mai 2021.

38. ↑ Julia Bähr: Wer stellt die Mehrheit? In: faz.net, abgerufen am 12. Juli 2015.

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Die Filterblase (englisch filter bubble) oder Informationsblase ist ein Begriff der Medienwissenschaft, der vom Internetaktivisten Eli Pariser in seinem gleichnamigen Buch von 2011 geprägt wurde. Laut Pariser entsteht die Filterblase, weil Webseiten versuchen, algorithmisch vorauszusagen, welche Informationen der Benutzer auffinden möchte - dies basierend auf den verfügbaren Informationen über den Benutzer (beispielsweise Standort des Benutzers, Suchhistorie und Klickverhalten).

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Willkommen in der Echokammer - Politische Debatten in Zeiten des Internet

Pegida-Anhänger schimpfen auf die „Lügenpresse" und haben sich im Internet ihre kleine Welt geschaffen, in der sie unter sich bleiben und kommunikative Inzucht betreiben. Dabei imitieren sie jedoch auf ihre Art und Weise doch nur die Kommunikationsstrategien und -fehler der Eliten. Das Internet hat im Guten wie im Schlechten die private und auch die politische Kommunikation revolutioniert. Die Chancen, die sich daraus ergeben, stehen den Risiken in nichts nach. Auch linke Netzwerke sind davor nicht gefeit. Wer Pegida etwas entgegensetzen will, der darf ihre Anhänger nicht ausgrenzen. Ein Debattenbeitrag von Jens Berger

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Früher war nicht alles besser aber doch bedeutend einfacher. Politisch und gesellschaftliche Extrempositionen wurden durch einen Effekt abgepuffert, den die deutsche Kommunikationswissenschaftlerin Elisabeth Noelle-Neumann als Schweigespirale charakterisierte. Demnach hängt die Bereitschaft, öffentlich politische und gesellschaftliche Positionen zu äußern, von der persönlichen Einschätzung ab, ob diese Positionen der Mehrheitsmeinung entsprechen. Da der Mensch Furcht davor empfindet, sozial isoliert zu sein, hat er demnach auch Hemmungen, Positionen offen kundzutun, die von der Gemeinschaft nicht akzeptiert werden. Eine besondere Rolle fällt bei dieser Theorie natürlich den Massenmedien zu, da sie die Mehrheitsmeinung definieren und in bestimmten Fällen sogar in der Lage sind, Positionen einer interessierten Minderheit als Mehrheitsmeinung darzustellen.

Bis zum Siegeszug des Internet und der sozialen Netzwerke hat diese Strategie auch auf erstaunliche Art und Weise funktioniert. Die Massenmedien definierten den gesellschaftlichen Konsens und Positionen, die mal mehr, mal weniger von diesem Konsens abwichen, wurden allenfalls in kleinen dezentralen Zirkeln goutiert, in denen man mit Gleichgesinnten unter sich war. Am Stammtisch wurde die Schweigespirale gebrochen, jedoch gab sich kein Stammtischbruder der Illusion hin, dass sein „Stammtisch-Konsens" mehr als eine Minderheitsmeinung sei.

Der moderne Stammtisch sind die sozialen Netzwerke. Pegida ist beispielsweise nicht nur eine wöchentlich in Dresden stattfindende rechte Demonstration, sondern auch eine Facebook-Seite mit fast 200.000 Unterstützern. Und diese Unterstützer haben ihrerseits ihre eigenen Facebook-Freundeskreise, in denen mediale Inhalte geteilt und diskutiert werden. Wobei man jedoch mit dem Begriff „Diskutieren" vorsichtig sein sollte. Es ist natürlich nicht so, dass abweichende Positionen oder Fakten, die dem eigenen Weltbild zuwiderlaufen, dort im Rahmen eines kritischen Diskurses ergebnisoffen debattiert werden. Ganz im Gegenteil. Der weltanschauliche Konsens ist vielmehr das vereinende Element dieser Gruppen. Man filtert Inhalte, die diesem Konsens widersprechen, bereits vorher aus und ist sich vor allem darin einig, dass man sich einig ist.

Kommunikationswissenschaftler bezeichnen diesen Effekt als Echokammer. Mit Echokammer wird dabei das Phänomen beschrieben, dass viele Menschen in den sozialen Netzwerken dazu neigen, sich mit Gleichgesinnten zu umgeben und sich dabei gegenseitig in der eigenen Position zu verstärken. In den Netzwerken selbst bildet sich dadurch eine fatale Dynamik. Befeuert durch die Echokammer verbreiten sich nicht nur konsensfähige Inhalte, sondern auch Kommentare innerhalb der Netzwerke wie ein Lauffeuer. Wer den Konsens der Gruppe am Besten trifft, wird „geteilt" und „gelikt" und kriegt aus anderen, harmonierenden Kreisen Freundschaftsanfragen. Die Echokammer wächst und damit auch der Eindruck, man sei selbst keine Minderheit, sondern eine gesellschaftlich relevante Mehrheit. Facebook und Co. unterstützen und verstärken diesen Effekt dadurch, dass die Algorithmen dafür sorgen, dass man prioritär Inhalte angezeigt bekommt, die von Gleichgesinnten stammen oder von ihnen „gelikt" wurden. Informatiker bezeichnen diesen Effekt als Filterblase. Das Netz sorgt dafür, dass man vor allem Dinge zu sehen bekommt, die das eigene Weltbild stützen, während unbequeme, dem Weltbild zuwiderlaufende Informationen herausgefiltert werden. Der moderne Nutzer sozialer Netzwerke befindet sich also in einem bequemen Informationskokon.

Die sozialen Netzwerke sind somit der Gegenentwurf zur Schweigespirale. Es spielt keine Rolle mehr, ob die Mehrheit bestimmte politische und gesellschaftliche Positionen teilt oder akzeptiert. In der Echokammer ist man selbst in der Mehrheit und dreht den Spieß einfach um - nun wird innerhalb der abgesteckten Kreise der sozialen Netzwerke derjenige isoliert, der Positionen vertritt, die in der jeweiligen Echokammer kein mehrheitsfähiger Konsens sind. In den pegidaaffinen Netzwerken ist es dann beispielsweise Konsens, dass Einwanderung generell eine Bedrohung sei und eines der größten gesellschaftlichen Probleme in einer drohenden Überfremdung bestehe. Befeuert wird diese Konsensbildung dabei nicht nur von innen, sondern auch von außen. So passieren auch zahlreiche pegidaaffine Artikel oder Kommentare aus den klassischen Medien den Filter, die dann freilich nicht als „Lügenpresse" wahrgenommen werden. So schafft es jeder Artikel des WELT-Journalisten Henryk M. Broder mühelos in die Echokammern der Pegidisten, wo er dann natürlich - „Endlich sagt mal jemand die Wahrheit" - als gemeinschaftsstiftendes Gruppenbekenntnis gefeiert wird. Auch fremdenfeindliche Beiträge rechter Blogs und konsensfähige Kommentare von anderen Mitgliedern der jeweiligen Gruppen werden positiv aufgenommen und weiterverbreitet.

Darüber kann man nun natürlich die Nase rümpfen. Dies macht die Sache jedoch auch nicht besser. Und abgesehen von den Inhalten funktionieren ja auch andere Kommunikationsnetzwerke nach dem gleichen Muster. Nehmen wir da ruhig die klassischen Medien selbst als Beispiel. Was sich als Kern des Hauptstadtjournalismus herausgebildet hat, ist in gewisser Art und Weise auch eine Echokammer. Man ist sich in den wesentlichen Punkten einig, ignoriert Positionen, die dem gemeinsamen Konsens zuwiderlaufen, zitiert sich mit Vorliebe selbstreferentiell selbst und bleibt im Netzwerk am liebsten unter sich. Natürlich rümpft der selbsternannte Qualitätsjournalismus über reale und virtuelle Stammtische nur die Nase. Aber ist ein nobler Gentlemen´s Club nicht auf gewisse Art und Weise auch nur ein Stammtisch?

Während Pegida auf die „Lügenpresse" schimpft und dabei auch gleich mehr oder weniger elegant einen Vorwand gefunden hat, sich nicht mit Informationen zu beschäftigen, die dem eigenen Weltbild zuwiderlaufen, klagt die Bel Etage über ihre schwindende Meinungsmacht und schimpft ihrerseits über die bösen sozialen Netzwerke und „Verschwörungstheoretiker". Na klar, das Netz wimmelt nur so von Wirrköpfen und Hetzern (z.B. Politically Incorrect, der Kopp Verlag und Jürgen Elsässers Compact). In seiner Pauschalität ist dieser Vorwurf jedoch genau so unzutreffend, wie der „Lügenpresse-Vorwurf" der Pegidisten. Beide Vorwürfe sind vielmehr eine Abwehrstrategie, um sich gar nicht erst mit Informationen, Positionen und Deutungen beschäftigen zu müssen, die nicht mit dem eigenen Weltbild zusammenpassen.

Und auch linke Netzwerke sind vor derlei kommunikativem Inzest keineswegs gefeit. So sind sich die linken „Freundeskreise" in den sozialen Netzwerken beispielsweise darin einig, dass es verschenkte Zeit ist, sich mit dem politischen Gegner ernsthaft auseinanderzusetzen. Auch in linken Kreisen gibt es einen gemeinsamen Konsens, der als gegeben vorausgesetzt wird. Positionen außerhalb der Echokammer werden dabei ignoriert und verdrängt. So ist es für viele linke Facebook-Nutzer vollkommen unverständlich, wie man überhaupt erwägen kann, die CDU zu wählen oder gar Angela Merkel gut zu finden. Nun gut, diese Fragen stelle ich mir selbst auch immer wieder. Wer Antworten darauf sucht, wird sie jedoch nicht innerhalb der eigenen Echokammer finden.

Wer die Gesellschaft zum Positiven verändern will, muss auch und vor allem Andersdenkende überzeugen. Wie will man jemanden überzeugen, den man noch nicht einmal verstehen will? Das Leben in der Echokammer ist bequem, da man plötzlich nur noch von Gleichgesinnten umgeben ist und keine ernsthaften Debatten mehr führen muss. Dummerweise ist die Außenwirkung dieses internen Schulterschlusses gleich null. Die Welt nimmt es vielmehr überhaupt nicht zur Kenntnis, wenn diese oder jene Echokammer wieder einmal einer Meinung ist.

Echte politische Debatten finden innerhalb dieser Netzwerke gar nicht mehr statt; ja sie können überhaupt nicht stattfinden, da Debatten mit Personen, die ohnehin einer Meinung sind, per se fruchtlos sind. Wer überzeugen will, der darf nicht das dünnste Brett bohren, sondern sollte sich wenn möglich das dickste Brett heraussuchen. Raus aus der Echokammer! Raus aus der Filterblase! „Entfreunden" Sie Pegidisten nicht, sondern überzeugen Sie sie. Bombardieren Sie sie mit den Informationen, Positionen und Deutungen, die sie ansonsten herausfiltern und gar nicht an sich heranlassen. Das wäre ein echter politischer Diskurs. Wer sich diesem Diskurs versagt, muss sich nicht wundern, wenn Pegida vor allem virtuell immer mehr Zulauf bekommt.

Hörempfehlung: Frank und Fefe beschäftigten sich in der Folge 35 ihres Podcasts „Alternativlos" mit der Facebook-Löschdebatte und der Diskurskultur im Internet. Dabei greifen sie ähnliche Argumente auf. In jedem Falle: Sehr hörenswert!

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Willkommen in der Echokammer - Politische Debatten in Zeiten des Internet

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Pegida-Anhänger schimpfen auf die „Lügenpresse" und haben sich im Internet ihre kleine Welt geschaffen, in der sie unter sich bleiben und kommunikative Inzucht betreiben. Dabei imitieren sie jedoch auf ihre Art und Weise doch nur die Kommunikationsstrategien und -fehler der Eliten. Das Internet hat im Guten wie im Schlechten die private und auch die politische Kommunikation revolutioniert.

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23.a.Woran hast du das gemerkt, dass du in einer Filterblase steckst?

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23.a.Woran hast du das gemerkt, dass du in einer Filterblase steckst?

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Mehrfachauswahl

Ich habe es in den Medien gehört.

Mir werden immer nur ähnliche Beiträge angezeigt.

Ich hab bei meinen Freunden gesehen, dass sie komplett andere Beiträge angezeigt oder vorgeschlagen bekommen als
ich.

Kommentarfeld

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37. Wie stark siehst du die Demokratie durch Filter, Zensur und Fake News gefährdet?

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37. Wie stark siehst du die Demokratie durch Filter, Zensur und Fake News gefährdet?

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Bewertungsskala (Schieberegler)

100 % = sehr stark. gefährdet

0% = überhaupt nicht gefährdet

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38. Was bedeutet für dich Demokratie in der digitalen Welt?

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38. Was bedeutet für dich Demokratie in der digitalen Welt?

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Das Internet kann demokratische Beteiligung stärken.

Es braucht Regeln und einer Ethik der Verantwortung.

Die Grundlagen der Freiheit, wie Menschenrechte und  Respekt voreinander müssen unbedingt erhalten bleiben.

Das Internet bietet die Freiheit, Regeln zu umgehen. Demokratie aber lebt von Regeln.

Es muss verhindert werden, dass mächtige Staaten und Konzerne das Internet dazu benutzen, um Regeln zu brechen, Rechte zu beugen und damit die Demokratie zu schwächen.

Das Internet darf nicht die totale Überwachung schaffen und die Herrschaft des Mobs (Hater, Hassprediger, Pöbel) unterstützen.

Kommentarfeld

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26. Nach welchen Kriterien sollten Inhalte als "unangemessen"  gelöscht werden?

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26. Nach welchen Kriterien sollten Inhalte als "unangemessen"  gelöscht werden?

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Mehrfachauswahl / Reihenfolge

1. Sexueller Inhalt

2. Gewalt

3. Bloßstellung

4. Freizügigkeit

5. Verbrechen

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27. Wie empfindest du diese Zensur durch das Löschen von Inhalten? 

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27. Wie empfindest du diese Zensur durch das Löschen von Inhalten? 

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Mehrfachauswahl

Es ist ein Eingriff in die Meinungsfreiheit und Meinungsvielfalt.

Ich weiß nie, was wirklich alles passiert.

Ich bilde meine Meinung und meine Einstellungen auf falschen Tatsachen oder Halbwahrheiten.

Man bekommt eine einseitige Sicht auf die Dinge.

Ich fühle mich manipuliert.

Kommentarfeld

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Einfachauswahl
15, 16, 17,18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41 – 50, 51– 60, 60+

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Zitat Hans Block / Moritz Riesewieck über ihren Film THE CLEANERS

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Zitat Hans Block / Moritz Riesewieck über ihren Film THE CLEANERS

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"Wir wollen zeigen, dass es kein Zufall ist, wenn weltweit eine Politik auf dem Vormarsch ist, die einfach beseitigen oder ausgrenzen lässt, wer oder was "stört", anstatt sich der zugrunde liegenden Probleme anzunehmen. [...] Die Bequemlichkeit, alle Verantwortung »outzusourcen«, können wir uns nicht länger leisten."

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23. aa. Findest du es schlimm in einer Filterblase zu stecken?

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23. aa. Findest du es schlimm in einer Filterblase zu stecken?

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

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Einfachauswahl

weiblich

männlich

divers

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Einfachauswahl

Deutschland

Österreich

Schweiz

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Kommentarfeld

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Ja/Nein-Frage

Ja

Nein

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12. Welchen Schulabschluss strebst du an?

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12. Welchen Schulabschluss strebst du an?

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Einfachauswahl

Abitur / Matura

Fachhochschulreife

Mittlerer Schulabschluss / Mittlere Reife

Hauptschulabschluss

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Einfachauswahl
9, 10, 11, 12, 13

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14. Was ist dein höchster Bildungsabschluss?

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14. Was ist dein höchster Bildungsabschluss?

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Einfachauswahl

Hauptschulabschluss

Mittlere Reife

Abgeschlossene Ausbildung

Abitur / Fachabitur / Matura

Hochschulabschluss (Diplom / Bachelor / Master / Magister / Staatsexamen)

Promotion

Ich habe keinen Schulabschluss