Von sozialen Algorithmen manipuliert? Schon länger wird befürchtet, dass Facebook und Co eine „Filter-Blase“ um ihre Nutzer erzeugen – sie zeigen ihm nur das, was er sehen will. Ob das stimmt, haben nun US-Forscher untersucht. Ihr Ergebnis: Die Algorithmen haben – zumindest noch – einen eher geringen Einfluss auf die Meinungsvielfalt der Posts. Viel entscheidender ist dagegen der Freundeskreis, wie die Forscher im Fachmagazin „Science“ berichten. Grund zur völligen Entwarnung ist dies aber nach Ansicht anderer Wissenschaftler nicht.
Wenn wir soziale Medien wie Facebook oder Twitter nutzen, sehen wir einen auf uns zugeschnittenen Ausschnitt der Welt. Ausgeklügelte soziale Algorithmen zeigen uns die Posts und Nachrichten zuerst, die unseren Vorlieben entsprechen und auch Google listet Suchergebnisse basierend auf unserem vergangenen Suchverhalten. „Der Kontakt mit Nachrichten oder anderer Information wird immer stärker durch soziale Netzwerke und Personalisierung bestimmt“, erklären auch Eytan Bakshy vom Facebook-Forschungszentrum in Menlo Park und seine Kollegen.
Leben in der Filter-Blase?
Das aber birgt die Gefahr, dass wir uns immer weniger mit rivalisierenden und damit unbequemen Meinungen auseinandersetzen – wie leben in einer „Filter-Blase“, wie Forscher es nennen. Theoretisch könnte dies sogar dazu führen, dass sich Ansichten und Positionen verhärten – weil man sich nur mit Gleichgesinnten und bestätigenden Meldungen umgibt, besteht keine Chance, die eigene Meinung zu korrigieren oder zu verändern.
Ob dies bei Facebook tatsächlich der Fall ist, haben Bakshy und seine Kollegen von der University of Michigan in Ann Arbor nun untersucht. Sie nahmen dafür ein halbes Jahr lang die anonymisierten Facebook-Accounts von mehr als zehn Millionen US-Nutzern unter die Lupe. Neben der im Profil angegebenen politischen Haltung – konservativ oder liberal – untersuchten die Forscher vor allem, welche Einträge der Freundeskreis postete und wie deren Posts dann von Algorithmus beim Nutzer gelistet wurden. Sie analysierten auch, welche Nachrichten die Nutzer bevorzugt anklickten.