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Nachrichten-Quellen, die für Falschinformationen bekannt sind, erhalten auf Facebook sechsmal so viele Likes, Shares und Interaktionen wie vertrauenswürdige Organisationen wie “CNN” oder die Weltgesundheitsorganisation.
Das zeigt eine Studie der New York University und der Université Grenoble Alpes, berichtet die “The Washington Post”. Das dürfte Kritik an Facebooks Algorithmen weiter befeuern.
Starke Reaktionen
Die Forscher haben für die Studie Daten von August 2020 bis Januar 2021 untersucht, in den unter anderem die US-Wahlen 2020 sowie der Kapitolsturm am 6. Januar 2021 gefallen sind. In diesem Zeitraum haben Fake News-Quellen viel mehr User-Reaktionen geerntet als echte News. Die Studie trage zu einer wachsenden Evidenzlage bei, “dass Falschinformationen trotz einer Vielzahl von Eindämmungsbemühungen auf Facebook ein angenehmes Zuhause – und ein engagiertes Publikum – gefunden haben”, urteilt daher Rebekah Tromble, Direktorin des Institute for Data, Democracy and Politics an der George Washington University.
Die Studie stützt sich auf NewsGuard und Media Bias/Fact Check, um einzuschätzen, welche News-Quellen als Falschinformation-Schleudern einzustufen sind. Sie kommt dabei zu dem Ergebnis, dass im politischen Bereich sowohl extrem rechte wie extrem linke Quellen eher Falschinformationen verbreiten und damit starke User-Reaktionen auslösen. Allerdings neigen Publisher am rechten Ende des Spektrums viel eher zu Falschinformations-Verbreitung als andere.
Undurchsichtige Reichweite
“Dieser Bericht befasst sich hauptsächlich damit, wie die Leute mit Inhalten interagieren; was nicht damit zu verwechseln ist, wie viele Leute sie tatsächlich auf Facebook sehen”, kritisiert Facebook-Sprecher Joe Osborne gegenüber “The Washington Post”. Wenn man sich ansehe, welche Inhalte die größte Reichweite auf der Plattform haben, sei das etwas völlig anderes, als die Studie nahelege.
Freilich ist Osbornes Verteidigung schwer objektivierbar. Dann wie “The Washington Post” betont, sind Daten über sogenannte Impressions, also darüber, wie viele Nutzer einen Inhalt tatsächlich zu sehen bekommen haben, nicht frei für Forscher verfügbar. Diese sind also effektiv gezwungen, die Wirkung von fragwürdigem Content über sichtbare Reaktionen abzuschätzen.
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