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Die technischen Möglichkeiten der Wahlbeeinflussung durch Social Media sind vielfältig und komplex. Sie stellen eine ernsthafte Herausforderung für die Glaubwürdigkeit der Demokratie dar. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bedarf es nicht nur technischer Lösungen, sondern auch einer verstärkten digitalen Bildung und eines kritischen Bewusstseins aller User. Die Daten, die jeder über sich selbst preisgibt, spielen dabei eine entscheidende Rolle.
Datensammlung und -auswertung: Das digitale Gold
Grundlage für eine gezielte Wahlbeeinflussung ist die umfassende Sammlung und Analyse von Nutzerdaten. Social Media sind dafür eine Goldgrube, da die User freiwillig persönliche Informationen preisgeben. Mit Hilfe von Big Data und Machine Learning werden diese Daten ausgewertet, um detaillierte Profile zu erstellen. Dabei werden nicht nur offensichtliche Daten wie Likes und Kommentare berücksichtigt, sondern auch subtilere Informationen wie das Surfverhalten und sogar Kaufgewohnheiten. Psychographische Analysen gehen über die demografischen (Alter, Geschlecht, Wohnort, usw.) und verhaltensbezogenen Daten hinaus und analysieren die Persönlichkeitsmerkmale, Werte und Einstellungen der Nutzenden. Diese tiefgreifenden Einblicke ermöglichen eine noch präzisere Zielgruppenansprache. Die Auswertung und Nutzung dieser Daten findet oft in rechtlichen Grauzonen statt, was datenschutzrechtliche Fragen aufwirft - und einmal mehr zeigt, wie wichtig der sorgsame Umgang mit persönlichen Daten ist.
Gezielte Beeinflussung durch Targeting
Mit den Erkenntnissen aus der Datenerhebung und -analyse werden verschiedene Targeting-Techniken eingesetzt. Mikrotargeting ermöglicht es, Botschaften auf sehr spezifische Nutzergruppen zuzuschneiden. Behavioural Targeting nutzt das Nutzerverhalten, um relevante Werbung auszuspielen. Lookalike Audiences identifizieren Zielgruppen, die ähnliche Merkmale wie bereits überzeugte bestehende Kunden, User oder Wähler aufweisen: Diese Technik ermöglicht es, neue potenzielle Wähler zu identifizieren, die den bestehenden Unterstützern ähneln. Genau wie die Nutzung sensibler persönlicher Daten für personalisierte Werbung. Auch die Beeinflussung von Newsfeeds und Empfehlungen auf Basis dieser Daten kann die Meinungsbildung stark beeinflussen.
Mehr zum Thema Mikrotargeting im Hinblick auf die Beeinflussung der Europawahl findest du hier bei YoungData auch unter: Mikrotargeting: immer ein Treffer ins Ziel
Fake-Accounts und Bots verstärken den Eindruck einer breiten Unterstützung
Um die Reichweite zu erhöhen, werden häufig Bots und Fake-Accounts eingesetzt. Diese können Inhalte viral verbreiten und den Eindruck einer breiten Unterstützung für bestimmte Positionen erwecken. Die Manipulation der Algorithmen der Social Media spielt dabei eine zentrale Rolle, um die Sichtbarkeit manipulativer Botschaften zu erhöhen. Täuschungsmechanismen wie Deep Fakes ermöglichen es, täuschend echt manipulierte Medien zu erzeugen und stellen eine ernsthafte Gefahr für die Glaubwürdigkeit von Aussagen dar. Manipulierte Videos, Bilder und Stimmen verunsichern und zerstören Vertrauen. Die KI leistet hierbei leider auch einen großen Beitrag und wird für diese Zwecke ausgenutzt. Hinzu kommt, dass durch koordiniertes unautorisiertes Verhalten (CIB) und Astroturfing künstlich der Eindruck einer breiten Unterstützung oder gar einer Volksbewegung erweckt und bestimmte Meinungen verstärkt werden. CIB umfasst koordinierte Aktionen von Fake-Accounts, um eine bestimmte Agenda zu fördern. Diese koordinierte Anstrengung kann eine künstliche Unterstützung für bestimmte Meinungen oder Kandidaten vortäuschen. Astroturfing ist die Praxis, eine falsche Graswurzelbewegung zu inszenieren, um den Eindruck einer breiten öffentlichen Unterstützung zu erwecken. Dies kann die Wahrnehmung der öffentlichen Meinung stark verzerren. So wird z.B. die DDR-Bürgerrechtsbewegung „Wir sind das Volk“, die die friedliche Revolution von 1989 begleitete, heute zu manipulativen Zwecken missbraucht und suggeriert einen breiten Rückhalt.
Bedeutung von Echokammern und Filterblasen
Echokammern und Filterblasen entstehen, wenn Nutzer hauptsächlich mit Informationen konfrontiert werden, die ihre bestehenden Überzeugungen verstärken. Diese Phänomene werden durch Algorithmen begünstigt, die Inhalte basierend auf den bisherigen Vorlieben des Nutzers anzeigen. Sie können zu einer stärkeren Polarisierung oder Radikalisierung und einer verzerrten Wahrnehmung der Realität führen.
