Studie: Algorithmen sozialer Medien können Nutzern unerwünschte Inhalte liefern
Neue Forschungsergebnisse in den Proceedings of the National Academy of Sciences deuten darauf hin, dass Algorithmen sozialer Medien Inhalte bevorzugen könnten, die im Widerspruch zu den Werten der Nutzer stehen. Die Studie zeigt, dass Antworten stärker gewichtet werden und Nutzer eher Inhalte kommentieren, mit denen sie nicht übereinstimmen.
Algorithmen von Social-Media-Plattformen können Nutzer unbeabsichtigt Inhalte aussetzen, die im Widerspruch zu ihren persönlichen Werten stehen, so eine neue Studie. Eine in den Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlichte Untersuchung zeigt, dass Algorithmen Online-Beiträge, auf die Nutzer antworten, stark gewichten. Die Forschung deutet darauf hin, dass Nutzer eher Inhalte kommentieren, mit denen sie ein Problem haben, als solche, denen sie zustimmen.
Die Studie, die sich auf die Plattform X (ehemals Twitter) konzentrierte, stellte fest, dass Algorithmen zwar sowohl demokratischen als auch republikanischen Nutzern Inhalte präsentierten, die ihren Werten widersprachen, dieser Effekt bei Demokraten jedoch stärker ausgeprägt war. Die Analyse ergab, dass der Algorithmus Beiträge bevorzugte, die sich auf die Wahrung von Traditionen, die Einhaltung von Regeln oder die Sicherheit der Gesellschaft bezogen, während er Beiträge über die Fürsorge für Menschen, die Sorge um weit entfernte Personen, Zuverlässigkeit oder den Schutz der Natur herabstufte.
Die Forscher stellten fest, dass Nutzerinteraktionen, insbesondere Kommentare, für den Algorithmus ein stärkeres Signal darstellen als einfache Likes. Da Nutzer dazu neigen, mehr Inhalte zu kommentieren, die zu Meinungsverschiedenheiten führen, lernen Algorithmen, mehr von diesem widersprüchlichen Material anzuzeigen. Dies schafft eine Rückkopplungsschleife, die die Präsentation von Werten widersprechendem Inhalt im Feed eines Nutzers verstärkt.
Bemerkenswerterweise ergab die Studie, dass diese Tendenz bei Demokraten im Vergleich zu Republikanern stärker war. Die Forscher vermuten, dass dies daran liegt, dass Demokraten auf Inhalte, die sie kommentieren, stärker reagieren, was eine wirksamere Rückkopplungsschleife schafft, bei der der Algorithmus mehr widersprüchliche Beiträge liefert. Die Diskrepanz zwischen den Werten des Inhalts und den Werten des Nutzers war bei Demokraten viermal so groß wie bei Republikanern.
Die Autoren der Studie schlagen vor, dass Plattformen die Abstimmung mit den Werten der Nutzer verbessern könnten, indem sie die Nutzer direkt nach ihren Werten fragen und die Feeds entsprechend anpassen. Sie warnen davor, dass Algorithmen, die ausschließlich auf Engagement optimiert sind, die Polarisierung verstärken könnten. Stattdessen könnte das Hervorheben von verbindendem Inhalt, der politische Linien überspannt und gleichzeitig die Werte des Nutzers anspricht, sowohl die Nutzerautonomie als auch konstruktive Gespräche fördern.