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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

Author

Stefan Fuchs

Interviewee

Michael Mäs

Participating institute

Studium Generale. Forum Wissenschaft und Gesellschaft (FORUM)
Institut für Technikzukünfte (ITZ)

Genre

Beiträge rund ums KIT

Description

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

Keywords

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

Duration (hh:mm:ss)

00:14:39

Series

Campus-Report

Published on

28.02.2024

Subject area

Sociology

License

Creative Commons Attribution 4.0 International

Audio bitrate 88551 bps
Audio channels 1
Audio Codec mp3
Audio Sample Rate 44100 Hz
Total Bitrate 88552 bps
Container mp3
Duration 878.576327 s
Filename DIVA-2024-51_mp3.mp3
File Size 9.725.015 byte

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