Twitter-Algorithmus verstärkt die rechten Parteien
Die algorithmische Sortierung von Nachrichten auf der Twitter-Timeline verstärkt tatsächlich die Sichtbarkeit von Tweets der "politischen Rechten". Das hat eine hauseigene Studie ergeben, berichtet Twitter im Unternehmens-Blog http://bit.ly/2ZbcC05. Warum das so ist, bleibt vorerst aber unklar. Auch trat der Effekt bei gewählten Politikern nur in sechs von sieben untersuchten Ländern auf. Deutschland blieb der Studie zufolge davon verschont.
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Ob durch Echokammern oder Verstärkungseffekte: Kritiker werfen Twitter vor, wohl mit zur politischen Radikalisierung beizutragen. In der aktuellen Studie räumt Twitter nun selbst ein, dass es auf der Plattform offenbar zu unerwünschten Verstärkungseffekten kommt. Denn der Algorithmus, der die Sortierung der Timeline übernimmt, pusht demnach Tweets rechter Politiker stärker als jene von Linken. Ebenso verstärkt er eher Nachrichten rechtsgerichteter Medien mehr als jene linker Nachrichtenquellen.
All das hat ein Vergleich der algorithmischen Timeline-Sortierung mit einer umgekehrt chronologischen Reihung gezeigt. Die Twitter-Forscher haben dafür Tweets von 1. April bis 1. August 2020 aus sieben Ländern (Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Japan, Kanada, Spanien, USA) genutzt. Sie betrachteten dabei Accounts von Medien sowie gewählten Politikern. Grundsätzlich verstärkt der Algorithmus demnach Tweets aller Politiker, aber in den meisten Ländern eben jene der Rechten stärker. Die einzige Ausnahme war im Studienzeitraum Deutschland.
Unklare Ursache
Die aktuelle Studie befasst sich allerdings nur damit, ob es beim Twitter-Algorithmus tatsächlich Verstärkungseffekte für politische Botschaften gibt. Warum der Algorithmus rechte Tweets zumeist stärker pusht, bleibt aber weiterhin unklar, ebenso wie der Grund dafür, weshalb der Effekt nicht in allen Ländern gleich ist. "Weitere Ursachenforschung ist nötig, um das zu klären. Eine weitere Ursachenanalyse ist erforderlich, um festzustellen, welche Änderungen gegebenenfalls erforderlich sind, um negative Auswirkungen unseres Startseiten-Timeline-Algorithmus zu reduzieren", schreibt das Team im Twitter-Blog.