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Kommunikationswissenschaft

Die Wirkung von Social Bots auf politische Diskussionen in sozialen Netzwerken

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Social Bots in sozialen Netzwerken beeinflussen politische Diskussionen durch das automatisierte Verbreiten von Inhalten, das Nachahmen menschlicher Interaktionen und das Verstärken bestimmter Meinungen oder Themen. Bots können somit Diskurse prägen, indem sie Trends setzen oder Meinungen manipulieren, was zu einer verzerrten öffentlichen Wahrnehmung führen kann.

Einer der Hauptgründe für den Einsatz von Social Bots – oder kurz Bots – in der Politik ist ihre Fähigkeit, große Mengen an Informationen schnell, rund um die Uhr, relativ autonom und mit relativ wenig Aufwand zu verbreiten. Indem sie bestimmte Meinungen oder Themen verstärken (z. B. durch die automatisierte Weiterverbreitung von Beiträgen mit bestimmten Hashtags), erhalten diese Inhalte in den sozialen Medien mehr Sichtbarkeit. Durch das Erzeugen künstlicher Trends oder das Vortäuschen einer hohen Interaktionsrate mit bestimmten Inhalten können Bots den Eindruck einer breiten Unterstützung oder Ablehnung für politische Ideen oder Personen erwecken und verstärken.

Der Einfluss einer verzerrten öffentlichen Meinung in den sozialen Medien ist vergleichsweise geringer, als wenn diese Verzerrungen in die Massenmedien gelangen, denn soziale Netzwerke sind aufgrund ihrer algorithmisch kuratierten Inhalte und einer stark fragmentierten Nutzerschaft nicht die zentralen Quellen für die öffentliche Meinungsbildung. Aber: Meinungen, Inhalte und Themen in den sozialen Medien – insbesondere mit vielen „Likes“ als Indikatoren für die Popularität einer Aussage – können auch als Orientierung und Inspiration für Journalistinnen und Journalisten dienen. Dadurch können Themen oder pointierte Aussagen aus den sozialen Netzwerken in die Massenmedien wie Tageszeitungen gelangen und damit einen indirekten, aber unter Umständen großen Einfluss auf die Meinungsbildung der Bevölkerung haben.

Eine Herausforderung lautet deshalb, effektive Strategien zu entwickeln, um die negativen Auswirkungen von Social Bots zu minimieren. Dies ist aber ein Katz-und-Maus-Spiel zwischen denjenigen, die Bots für verdeckte Kampagnen einsetzen, und denjenigen, die diese Bots entlarven wollen. Die Betreibenden von sozialen Medien haben Regeln aufgestellt, welche Funktionen Bots haben dürfen und zu welchem Zweck [1]. Entsprechend kämpfen auch die Betreibenden gegen den Einsatz von problematischen Bots. Die Problematik in der Bot-Erkennung liegt aber darin, dass oft ein Mensch hinter einem Bot steckt und diesen Bot-Account halb oder ganz steuert. Mit anderen Worten: Eine Person kann eine Vielzahl von halbautomatisierten Accounts betreiben und so die Grenze zwischen Bot und menschlichem Account verwischen lassen, wodurch das Entdecken verdeckter Bot-Kampagnen erschwert wird [2].

Während in sehr vielen politischen Diskursen Bot-Aktivitäten entdeckt werden [3], zeigt eine Studie zur Bundestagswahl 2017, dass kaum politische Bots auf Twitter (heute X) in der Anhängerschaft der sieben großen Parteien zu finden waren [4]. Der Einfluss von (stark automatisierten und politischen) Bots kann eher als Phantom [5] beschrieben werden anstatt als schwerwiegende Problematik, da die meisten Bot-Kampagnen doch von Menschen orchestriert werden. Bots werden in sozialen Medien eingesetzt, um die öffentliche Wahrnehmung in eine Richtung zu lenken. Dies geschieht jedoch durch organisierte Gruppen von Menschen, die auch Automatisierungen und andere Vorteile des technologischen Wandels nutzen.

Die sozialen Medien versuchen, dieser Problematik Herr zu werden. Sie müssen unterscheiden zwischen weitverbreiteten und harmlosen Bots, die bezahlt, transparent und mit einem Label versehen automatisiert Meinungen und Themen stärken – und schädlichen Bots, die versuchen, die öffentliche Meinung mit unlauteren Mitteln zu verzerren. Dies erfordert eine kontinuierliche Kooperation mit Regierungen, Journalistinnen und Journalisten und den Nutzenden selbst, um ein gesundes Gleichgewicht zwischen den Vor- und Nachteilen automatisierter Akteure in sozialen Netzwerken zu finden.

Vergleichbarkeit mit analogen Phänomenen

Die öffentliche Meinung kann auch mit analogen Mitteln beeinflusst werden. Zum Beispiel können mit bezahlten Medien wie beispielsweise Plakaten, Flyern u. a. Meinungen verbreitet oder eine bestimmte öffentliche Meinung suggeriert werden. Auch Propaganda ist ein analoges Mittel, das unter Umständen denselben Zweck wie Bots verfolgt. Ebenso können Personen für Demonstrationen oder Ähnliches bezahlt werden, wodurch eine Bewegung größer erscheint, als sie tatsächlich ist. Auch in nicht bezahlten Medienbeiträgen – zum Beispiel Interviews im Fernsehen – können Personen Aussagen über die öffentliche Meinung treffen, die nicht zwingend der tatsächlichen Meinung der Bevölkerung entsprechen.

Ein Hauptunterschied zum Einfluss sozialer Medien auf politische Diskurse von Bots ist die Skalierbarkeit. Im digitalen Raum lassen sich eine Vielzahl von Bots kostengünstig für einen bestimmten Zweck programmieren und betreuen, was in der analogen Welt mit deutlich höheren Kosten und/oder Aufwand verbunden wäre. Ein anderer wichtiger Unterschied ist die Anonymität in sozialen Medien: Im digitalen Raum können sich Personen hinter erfundenen Namen und Bildern verstecken, um ihre Anonymität zu schützen. Für Außenstehende ist es sehr schwierig, einen solchen Account als Bot, Troll oder echte Person zu identifizieren.

Gesellschaftliche Relevanz

Bots können politische Diskussionen in sozialen Netzwerken beeinflussen, indem sie Inhalte automatisiert verbreiten und bestimmte Meinungen verstärken. Dies hat potenziell verzerrte öffentliche Wahrnehmungen zur Folge und wirft Fragen nach der Integrität und Authentizität digitaler Diskurse auf. Die Entwicklung effektiver Strategien zur Minimierung negativer Auswirkungen von Bots ist herausfordernd, da die Technologie ständig weiterentwickelt wird. Eine fortlaufende Kooperation verschiedener Akteure ist notwendig, um ein Gleichgewicht zwischen den Vorteilen und Risiken automatisierter Akteure in sozialen Medien zu finden.