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„Filterbubble oder Hate Speech: was radikalisiert mehr?“ – KIT Forschungen untersuchen die demokratiegefährdenden Wirkungen von Social Media - Campus-Report am 27.02.2024

Autor

Stefan Fuchs

Interviewter

Michael Mäs

Beteiligtes Institut

Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft und Studium Generale (ZAK)
Institut für Technikzukünfte (ITZ)

Genre

Beiträge rund ums KIT

Beschreibung

2024 ist ein Superwahljahr. Rund die Hälfte der Weltbevölkerung ist zu Abstimmungen aufgerufen. Gleichzeitig hat die Reichweite der sozialen Medien enorm zugenommen. Mit Desinformationskampagnen versuchen unterschiedliche Akteure Einfluss auf das Wahlverhalten der Menschen zu nehmen. Tatsächlich stehen Social Media Plattformen wie X, Facebook oder Instagram im Verdacht zur Spaltung demokratischer Gesellschaften beizutragen. Der Vorwurf: Algorithmen, die dafür sorgen, dass UserInnen möglichst lange auf den Plattformen verweilen, wirken als Radikalisierungsmaschinen. Sie funktionieren wie virtuelle Stammtische. Gleichgesinnte bestärken sich gegenseitig in ihren vorgefassten Meinungen. Es entstehen Informationsblasen, in denen Vorurteile wuchern können wie in einem Treibhaus. Computermodelle zu den Vorgängen im Cyberspace zeigen aber auch, dass möglicherweise das Gegenteil richtig ist: erst die Konfrontation mit konträren Meinungen sorgt für Emotionen und Radikalität.
https://cordis.europa.eu/project/id/101095095

Schlagwörter

Social Media, X, Twitter, Facebook, Instagram, Computational Social Sciences, Filterbubble, Hate Speech, Selbstradikalisierung, Polarisierung, Populismus, Filterblase, Emotionalisierung, virtuelle Stammtische, Regulierung von Social Media, demokratiegefährdend, Digital Twins von Social Media, TWON European Research Project

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:14:39

Serie

Campus-Report

Publiziert am

28.02.2024

Fachgebiet

Soziologie

Lizenz

Creative Commons Namensnennung 4.0 International

Audiobitrate 88551 bps
Audio Kanäle 1
Audio Codec mp3
Audio Abtastrate 44100 Hz
Gesamtbitrate 88552 bps
Container mp3
Dauer 878.576327 s
Dateiname DIVA-2024-51_mp3.mp3
Dateigröße 9.725.015 byte

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