Eine aktuelle Untersuchung in der Fachzeitschrift Science belegt, dass die Anordnung von Social-Media-Feeds einen direkten Einfluss auf die politische Feindseligkeit hat. Die Forschenden konnten dies durch einen technischen Ansatz nachweisen, der die Notwendigkeit einer Kooperation mit der Plattform überflüssig machte.
Die Diskussion darüber, ob Social-Media-Algorithmen zur politischen Spaltung der Gesellschaft beitragen, wird seit Jahren geführt. Diese Debatte wird nicht nur durch den Verdacht genährt, sondern auch durch das Fehlen belastbarer Daten, da eine enge Zusammenarbeit mit den Anbietern erforderlich ist. Ein Team von Wissenschaftlern hat nun Ergebnisse eines Feldexperiments veröffentlicht, das einen kausalen Zusammenhang nahelegt.
Die Forschenden manipulierten die Feeds von 1.256 Nutzern der Plattform X (ehemals Twitter) während des US-Wahlkampfs im Sommer 2024 in Echtzeit. Die Ergebnisse zeigten, dass das Ausblenden von Inhalten mit antidemokratischen Haltungen und parteiischer Feindseligkeit (AAPA) durch einen Algorithmus zu einem signifikanten Rückgang negativer Gefühle gegenüber der gegnerischen politischen Partei führte. Im Gegensatz dazu stieg die Abneigung, wenn solche Inhalte gezielt hervorgehoben wurden.
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