Das polarisierte Netz

TUM in den Medien

10.11.2016

Zahlreiche Kommentare, Dutzende Likes: Viele Facebook-Beiträge, die sich gegen die Aufnahme geflüchteter Menschen in Deutschland richten, scheinen populärer zu sein als andere Meinungen. In einer Analyse für das ZDF zeigt Simon Hegelich, Professor der Hochschule für Politik an der TUM, dass dahinter vielfach hyperaktive Nutzer stecken, darunter Softwareroboter. Aufgrund der Funktionsweise des sozialen Netzwerks haben sie weitreichende Wirkung: Das Netzwerk zerfällt in unterschiedliche Gruppen, die Debatte polarisiert sich.

Symbole für vernetzte Social-Media-Nutzer — Hyperaktive Nutzer können die gesamte Netzwerkstruktur zu einem bestimmten Thema verändern. (Bild: sdecoret / fotolia.com)

Simon Hegelich, Professor für Political Data Science, und sein Team haben mehrere Millionen Facebook-Aktivitäten von Anfang 2015 bis in die jüngste Zeit untersucht, die sich mit der Migration geflüchteter Menschen nach Deutschland befassen.

Ihre Netzwerkanalyse zeigt zwei Cluster, also zusammenhängende Mengen Einzelner: einen Cluster, der politisch der sogenannten Neuen Rechten sowie der AfD und ihrem Umfeld zugeordnet werden kann, und einen Cluster, zu dem unter anderem die älteren Parteien und Medien zählen. Im ersten Cluster stellten die Forscher auffällig viele hyperaktive Social-Media-Nutzer fest. „Während der durchschnittliche Nutzer auf Facebook relativ passiv ist, sind diese hyperaktiven Nutzer mehrere Stunden täglich damit beschäftigt, zu kommentieren und Beiträge zu ,liken’“, sagt Hegelich. Dazu gehören auch Social-Media-Bots, also mit Software gesteuerte Profile, die sich als reale Nutzer tarnen.

„So entsteht der Eindruck, dass Posts, die sich gegen die Aufnahme Geflüchteter wenden, wesentlich populärer sind als Beiträge mit anderen beziehungsweise differenzierteren Meinungen“, sagt Hegelich. Er konnte außerdem nachweisen, dass die sogenannte Dichte dieses Clusters größer ist, das heißt, die einzelnen Seiten und Profile stärker miteinander vernetzt sind. Gleichzeitig sind die Nutzerprofile des Clusters stärker vom übrigen Teil des gesamten Facebook-Netzwerks getrennt. „Wer sich einmal in diesem Cluster bewegt, hat eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit, immer wieder auf Seiten innerhalb dieses Clusters zu landen.“ Mutmaßlich tragen die (geheim gehaltenen) Facebook-Algorithmen, die steuern, welche Seiten den Nutzern vorgeschlagen werden, zu diesem Effekt bei. „Auch wenn sich die vieldiskutierte Theorie der Filterblase, in der man gar keine anderen Meinungen mehr wahrnimmt, nicht bestätigt: Das Gesamtnetzwerk zerfällt in unterschiedliche Gruppen, die politische Debatte wird polarisiert.“