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Twitter-Algorithmus verstärkt politische Inhalte rechts der Mitte

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geschrieben von Maria Gramsch

Twitter hat die Ergebnisse einer weiteren internen Untersuchung veröffentlicht. Demnach bevorzugt der Twitter-Algorithmus konservative politische Inhalte. Dieser Effekt trat in allen untersuchten Ländern auf – außer in Deutschland.

Twitter-Algorithmus bevorzugt politisch-rechte Inhalte

Twitter hat in diesem Jahr viel an seinem eigenen Algorithmus geschraubt. Zunächst hat der Kurznachrichtendienst seinen Cropping-Algorithmus für Bilder im Newsfeed angepasst. Denn beim Zuschnitt der Fotos wurden beispielsweise weiße Gesichter gegenüber schwarzen bevorzugt.

Anfang August 2021 veröffentlichte Twitter dann die Ergebnisse der Algorithmic Bias Bounty Challenge. Hier wurde deutlich, dass die Künstliche Intelligenz, die hinter dem Twitter-Algorithmus steckt, ebenfalls mit Vorurteilen behaftet ist.

Nun hat Twitter in einem Blogbeitrag die Ergebnisse einer weiteren internen Untersuchung veröffentlicht. Diese hat die algorithmischen Verstärkungen politischer Inhalte analysiert und ist zu dem Schluss gekommen, dass die Twitter-KI besonders rechte Inhalte pusht.

Was hat Twitter genau untersucht?

Im Mittelpunkt der Studie stand der Newsfeed, den sich Nutzer:innen seit 2016 auch algorithmisch sortiert anzeigen lassen können. Zuvor war nur eine umgekehrt chronologische Reihenfolge möglich.

Bei den Untersuchungen des Twitter-Algorithmus standen sieben Länder im Fokus: Kanada, Frankreich, Deutschland, Japan, Spanien, Großbritannien und die USA.

In einem ersten Teil der Studie untersuchte Twitter die Tweets von Mandatsträger:innen – in Deutschland etwa die von Mitgliedern des Bundestages. Der zweite Teil der Untersuchung bezog sich auf Nachrichteninhalte.

Hunderte von Millionen Tweets analysiert

Im Zeitraum vom 1. April bis zum 15. August 2020 hat Twitter für diese Untersuchung nach eigenen Angaben „Millionen von Tweets“ analysiert.

Die Einordnung der politischen Zugehörigkeit hat der Kurznachrichtendienst über „öffentliche Drittquellen (wie offizielle institutionelle Websites)“ vorgenommen. Dabei betont Twitter, man habe nicht „aus dem Inhalt von Tweets Rückschlüsse auf die politischen Ansichten“ gezogen.

Im Bereich der Nachrichten hat Twitter „Hunderte von Millionen von Tweets“ analysiert. Dabei habe sich Twitter für die Einteilung der Nachrichtenkanäle auf die beiden unabhängigen Organisationen „All Sides“ und „Ad Fontes Media“ gestützt.

Das Ziel der Untersuchung des Twitter-Algorithmus

Rumman Chowdhury, Director Software Engineering bei Twitter, schreibt in ihrem Blog-Beitrag, Twitter wolle mit der Untersuchung zur Diskussion über die Rolle von Algorithmen beim Konsum politischer Inhalte im Internet beitragen.

Ziel dieser Studie war es, ein besseres Verständnis für die Verstärkung der politischen Inhalte von gewählten Vertretern auf unserer algorithmisch gerankten Home-Timeline im Vergleich zur umgekehrt chronologischen Home-Timeline zu gewinnen.

Die Forschungsfragen hinter der Untersuchung

Dafür standen bei der Untersuchung des Twitter-Algorithmus drei Forschungsfragen im Mittelpunkt:

  1. Wie viel algorithmische Verstärkung erhalten politische Inhalte von gewählten Amtsträgern in der algorithmisch gerankten Home-Timeline von Twitter im Vergleich zur umgekehrt chronologischen Timeline? Variiert diese Verstärkung zwischen politischen Parteien oder innerhalb einer politischen Partei?
  2. Werden einige Arten von politischen Gruppen algorithmisch stärker verstärkt als andere? Sind diese Trends länderübergreifend einheitlich?
  3. Werden einige Nachrichtenkanäle stärker durch Algorithmen verstärkt als andere? Begünstigt die algorithmische Verstärkung von Nachrichtenmedien eine Seite des politischen Spektrums mehr als die andere?

Die Ergebnisse der Untersuchung des Twitter-Algorithmus im Detail

Bei den Untersuchungen des Twitter-Algorithmus hat der Kurznachrichtendienst nun festgestellt, dass politische Inhalte von gewählten Amtsträgern in der algorithmischen Timeline im Vergleich zur umgekehrt chronologischen verstärkt werden.

Da die Parteizugehörigkeit oder Ideologie kein Faktor ist, den unsere Systeme bei der Empfehlung von Inhalten berücksichtigen, würden zwei Personen, die derselben politischen Partei angehören, nicht unbedingt die gleiche Verstärkung erfahren.

Dieser Effekt sei unabhängig von der Partei und sogar unabhängig davon, ob die jeweilige Partei die Regierung bildet.

Dabei erhielten Tweets von politischen Rechten mehr algorithmische Verstärkung als die der politischen Linken. Dieser Effekt trat in sechs der sieben untersuchten Länder auf – nur in Deutschland nicht. Außerdem sei der Effekt auch bei den rechtsgerichteten Nachrichtenseiten aufgetreten.

Twitter will nun die Ursachen für diesen Effekt analysieren. Denn „algorithmische Verstärkung“ sei besonders problematisch, wenn die Bevorzugung von Inhalten davon abhängt, „wie der Algorithmus konstruiert“ ist.

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Über den Autor

Maria Gramsch

Maria ist freie Journalistin und seit 2021 freie Autorin bei BASIC thinking. Sie hat einen Bachelor in BWL von der DHBW Karlsruhe und einen Master in Journalistik von der Universität Leipzig. Neben dem Studium hat sie als CvD, Moderatorin und VJ bei dem Regionalsender Leipzig Fernsehen und als Content-Uschi bei der Bastei-Lübbe-App oolipo gearbeitet. Im letzten Studienjahr war sie Mitgründerin, CvD und Autorin der Leipzig-Seite der taz. Maria lebt und paddelt in Leipzig und arbeitet unter anderem für turi2.de und die Leipziger Produktionsfirma schmidtFilm.

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