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Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag

Informationen zur Untersuchung

Algorithmen in digitalen Medien und ihr Einfluss auf die Meinungsbildung

Themenbereich: Informationstechnik
Analyseansatz: TA-Projekt
Themeninitiative: Ausschuss für Kultur und Medien
Status: laufend
Bearbeitungsstand: Auswertung von externen Gutachten
Laufzeit: 2017 bis 2018

Thematischer Hintergrund

Eine wichtige Quelle politischer Informationen und Grundlage für die Meinungsbildung sind Onlinemedien, über die sich in den letzten Jahren immer mehr Menschen zu wichtigen gesellschaftlichen Themen informieren. Dabei sind auch Suchmaschinen von Bedeutung, die wie Internetportale und soziale Netzwerke heute fester Bestandteil der alltäglichen Mediennutzung vieler Menschen sind.

Die Funktionsweise digitaler Medien wird durch Algorithmen bestimmt. Algorithmen entscheiden beispielsweise, welche Webseiten für eine Suchanfrage als relevant angesehen werden und in welcher Reihenfolge die Ergebnisse präsentiert werden. Sie legen auf der Grundlage von Mediennutzungsdaten fest, welche Auswahl von Meldungen (und Werbung) ein Nutzer wann angezeigt bekommt. Auf diese Weise können sie die Meinungsbildung beeinflussen.

Doch nicht nur die sozialen Medien, auch die traditionelle Medienberichterstattung wird zunehmend durch Algorithmen geprägt. Journalisten – wie auch weitere Akteure, die zur Meinungsbildung beitragen – werden bei Kernaufgaben wie Recherchieren, Gewichtung und Auswahl von Informationen, Produktion und Distribution von Beiträgen etc. durch Algorithmen unterstützt. Noch sind maschinelle Nachrichten auf Bereiche beschränkt, zu denen standardisierte Daten (z. B. Sporttabellen, Unternehmensberichte) vorliegen. Aber vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklung lernender Algorithmen ist mit einer Ausweitung auf andere Bereiche zu rechnen.

Der Einsatz von Algorithmen dient auch dazu, die Präferenzen der Rezipienten zu erkunden: So zeigen die Washington Post oder das US-Nachrichtenportal Upworthy Testpersonen vor der Veröffentlichung unterschiedliche Versionen eines Beitrags. Eine Software ermittelt daraufhin, welche Kombination von Titelei, Bildern und Textbausteinen von der Leserschaft am besten akzeptiert wird.

Es ist davon auszugehen, dass Algorithmen eine zunehmend wichtige Rolle für die Meinungsbildung spielen. Auf der einen Seite ermöglicht ihr Einsatz den Medienkonsumenten einen gegenüber vordigitalen Medien erheblich leichteren Zugriff auf ein breites Spektrum an Informationen und (auch politischen) Stellungnahmen. Auf der anderen Seite besteht die Gefahr, dass die Meinungsbildung durch häufig nicht klar erkennbare algorithmische Mechanismen (z. B. den Facebook-Newsfeed-Algorithmus bzw. das Suchmaschinenranking) beeinflusst oder sogar manipuliert wird.

Das Wirkungsgefüge von Algorithmen und digitalen Medien ist in den vergangenen Jahren zunächst in Fachkreisen, zunehmend aber auch in den Massenmedien in den Fokus der Aufmerksamkeit geraten. Dabei werden u. a. folgende Fragen diskutiert: Welche Inhalte bekommen Facebooknutzende zu sehen, welche Ergebnislisten werden bei der Googlesuche eingeblendet? Wie nutzen Medienanbieter die neuen Möglichkeiten beispielsweise zur Priorisierung und Erstellung von Medienberichten? Welche Bedeutung haben algorithmisch unterstützte Medienangebote für die Meinungsbildung bzw. die Herstellung von (politischer) Öffentlichkeit? Wirken sich Falschmeldungen, Hasskommentare oder »Filterblasen« auf demokratische Entscheidungen aus?

Gleichwohl stellte ein interdisziplinäres Wissenschaftlerteam 2016 im Wissenschaftsmagazin Nature fest, dass es noch zu wenige Analysen zu den (möglichen) Auswirkungen des Einsatzes von Algorithmen auf soziale, kulturelle und politische Bereiche gebe. Zivilgesellschaftliche Initiativen fordern zumindest eine bessere Nachvollziehbarkeit und ggf. Kontrolle von Algorithmen.

Ziel und Vorgehensweise

Im TAB-Projekt wird sich dem komplexen Themenfeld aus zwei Richtungen genähert: Die dynamischen, durch Algorithmen geprägten Entwicklungen werden sowohl in Bezug auf traditionelle als auch soziale Medien diskutiert. Im Mittelpunkt stehen die Einflüsse auf die Meinungsbildung. Den Ausgangspunkt bilden Literaturanalysen zu den technischen Grundlagen und zur Verwendung von Algorithmen in digitalen Medien, zur wissenschaftlichen Diskussion und zu möglichen politischen Handlungsinstrumenten. Die öffentliche Diskussion hierzu wird durch eine Analyse von Beiträgen in Presse und Rundfunk erfasst. Experteninterviews mit Fachleuten aus Wissenschaft und Praxis ergänzen die Herangehensweise.

Ausgewählte Aspekte sollen im Rahmen von Dialogelementen des Stakeholder Panel TA vertieft werden. Dazu werden Diskussionen in Fokusgruppen durchgeführt und Thesen generiert, beispielsweise zu den Fragen, welche Potenziale, Limitierungen, Chancen und Risiken Nutzende mit personalisierten Nachrichten verbinden. In einer Onlinebefragung sollen die Ergebnisse aus den Fokusgruppen validiert werden.

Stand der Projektbearbeitung

Nach einer umfangreichen Literatur- und Medienanalyse wurden Experteninterviews durchgeführt und ein Gutachten zum Thema »Auswirkungen auf die individuelle Meinungsbildung bei Nutzenden« vergeben, in dem Personalisierungsalgorithmen vertieft analysiert und ihr Stellenwert als Teil von Informationsintermediären verdeutlicht werden. Das Gutachten fasst den Forschungsstand zu Effekten algorithmischer Prozesse in Meinungsbildungsprozessen zusammen und diskutiert medienrechtliche Implikationen.

Zur Erhebung der Sichtweisen von gesellschaftlichen Stakeholdern wurde im Frühjahr 2018 eine Onlinebefragung durchgeführt, in der die Bewertung vermehrt automatisch personalisierter Nachrichtenangebote, die Vorteile und Risiken solcher Angebote in Bezug auf die Meinungsbildung sowie Vorschläge zur Stärkung der Meinungs- und Themenvielfalt erfragt wurden. Zudem wurden 2017 mit Einzel- und Gruppeninterviews sowie einer repräsentativen bundesweiten Befragung die Ansichten und Einstellungen von jungen Menschen zu personalisierten Onlinemedien erhoben.

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