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Die Neue Digitale Öffentlichkeit — Wie Algorithmen die Meinungsbildung beeinflussen.
Mitgründer KoDorf / Summer of Pioneers - Neues Leben und Arbeiten auf dem Land
Geht seit zehn Jahren, drei Startups (tame, Krautreporter, piqd) und vielen Stunden Berichterstattung vor allem der Frage nach, wie sich die Öffentlichkeit durch das Netz verändert. Wer bestimmt, was relevante Informationen sind? Wie stellen wir sicher, dass relevante Informationen noch eine Öffentlichkeit erreichen? Wie können Alternativen zu Facebook, Twitter und Co. aussehen?
Frederik ist Vorstandsmitglied von Vocer, einem Think Tank für Medieninnovationen und journalistische Nachwuchsförderung. Er studierte Volkswirtschaft und Journalismus in Hannover, Aarhus, Amsterdam und London.
Ganz ohne Medienbezug ist er als Mitgründer der #KoDorf-Bewegung unterwegs. Ko-Dörfer bestehen aus vielen kleinen ökologisch gebauten Holzhäusern und einigen größeren Gemeinschaftsgebäuden wie einem Coworking Spaces, einer Küche mit langer Tafel und Veranstaltungsflächen. Mehr zu den KoDörfern und Transformationsprogrammen im ländlichen Raum: www.kodorf.de
Keine gewagte Behauptung ist: Google, Facebook und andere sogenannte „Intermediäre“ verändern unsere Öffentlichkeit und beeinflussen Meinungen. Unklar ist jedoch, wie genau sie dies tun und wie groß ihr Einfluss ist.
Auch Konrad Lischka und Christian Stöcker können in ihrem Arbeitspapier für die Bertelsmann Stiftung diese Fragen nicht im Detail beantworten. Wie auch? Teil des Problems ist ja die Intransparenz der Plattformen, der fehlende Zugang zu deren Daten. „Digitale Öffentlichkeit“ ist trotzdem eine große Bereicherung für die Diskussion über den Umgang mit den Plattformen. Die Autoren bieten einen leicht zugänglichen aber fundierten Einstieg in die komplexe Problematik und versuchen in erfreulich unhysterischem Ton (wo möglich) die emotionale Debatte mit Fakten zu unterfüttern.
Die drei Kernerkenntnisse:
1.) Intermediäre haben einen großen aber keinen entscheidenden Einfluss auf die öffentliche Meinungsbildung
2.) Die Relevanzbewertung richtet sich nicht wie in der alten Öffentlichkeit nach redaktionellen Standards, sondern basiert auf der algorithmischen Auswertung von Nutzerfeedback. Dieses Feedback ist als Grundlage für die Relevanzbewertung aber in vielfacher Hinsicht ungeeignet. So werden Nutzer durch Designentscheidungen bewusst manipuliert, damit sie mehr Zeit auf den Plattformen verbringen und wertvolle Daten produzieren (dazu auch dieser piq). Umgekehrt deuten die Algorithmen Nutzerfeedback häufig falsch. Beispiel: Wer (außer unseren piqern natürlich) liest schon jeden Text, bevor er/sie ihn teilt? Die Algorithmen können die Qualität eines „Shares“ nicht bewerten. Hat hier einfach jemand „blind“ geteilt oder sich ausführlich mit dem Text beschäftigt?
3.) Mögliche Lösungsansätze könnten die Verankerung von verbindlichen Leitwerten bei der Entwicklung von Filtern sein, oder die Sensibilisierung für die Wirkungsweise der Algorithmen durch die Verpflichtungen der Plattformen verschiedene Filter anbieten zu müssen.
Quelle: Konrad Lischka, Christian Stöcker bertelsmann-stiftung.de
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