Katharina Kemper | Peter Schildhauer
Am Beispiel climate change Algorithmen auf Instagram und deren Einfluss auf die Meinungsbildung erforschen
Oft ohne dass wir es merken, wählen Internetkonzerne aus, welche Ergebnisse uns bei Recherchen oder auf social media gezeigt werden. Die Auswahlkriterien sind zwar auf unsere mutmaßlichen Suchintention ausgerichtet, führen aber dazu, dass wir vor allem solchen Informationen begegnen, die unsere Weltsicht bestätigen: Willkommen in der Filterblase. Wie dieser Mechanismus abläuft und wie er sich auf die Meinungsbildung auswirkt, erforschen die Lernenden an Instagram-Posts zum Thema Klimawandel.
Social media sind ein fester Bestandteil der Lebensrealität Jugendlicher; zu den beliebtesten Plattformen unter Heranwachsenden zählt Instagram. Hier können Nutzer:innen sich miteinander vernetzen sowie Inhalte teilen, kommentieren und liken. Über hashtags ist es möglich, rasch in einen Diskurs zu einem bestimmten Thema einzutauchen, wie #climatechange und andere für die international geführte Debatte zum Klimawandel. Nicht zuletzt aus diesem Grund gelten die sozialen Medien als sehr einflussreich auf die politische Information und Meinungsbildung.
Social media-Algorithmen
Zugleich basieren diese Plattformen auf einem Geschäftsmodell: Nutzer:innen sollen lange verweilen, damit sie viel personalisierte Werbung anklicken. Dafür werden Algorithmen eingesetzt, die Nutzer:innen Inhalte anbieten, die ihren Interessen entsprechen (Carrington 2018). Im Fall von Instagram können zwei Algorithmen unterschieden werden, die auf Daten zur bisherigen Interaktionsgeschichte zurückgreifen (welchen accounts folgt ein:e Nutzer:in, welche Beiträge betrachtet er oder sie wie lange usw.):
Ein Algorithmus schlägt Nutzer:innen weitere accounts vor, denen sie folgen können. ‘Folgen’ bedeutet, dass von diesem account veröffentlichte Inhalte auf dem eigenen Insta-Feed erscheinen.
Ein weiterer Algorithmus arrangiert den Insta-Feed nach verschiedenen Kriterien. Nutzer:innen sehen somit beispielsweise zuerst Inhalte von accounts, mit denen sie häufiger interagieren.
Filterblasen
Aufgrund dieser Mechanismen wird davor gewarnt, dass Nutzer:innen zunehmend mit Inhalten konfrontiert sein könnten, die nicht nur ihren Interessen entsprechen, sondern die insbesondere die eigene Weltsicht bestätigen. Für dieses Phänomen nutzt Eli Pariser den Begriff der filter bubble als „unique universe of information for each of us“ (2012: 9). Es ist also denkbar, dass soziale Netzwerke zu Abschottung und Polarisierung beitragen. Zugespitzt: Next-door neighbours could be living worlds apart.
Wir wissen jedoch, dass Filterblasen unterschiedlich stark ausgeprägt sind – je nachdem, wie reflektiert Nutzer:innen die Möglichkeiten von social media nutzen. Insbesondere Nutzer:innen ohne großes Interesse an einem gesunden Informationsmix laufen Gefahr, sich in einer Filterblase zu isolieren. Da die entsprechenden Algorithmen unter der Oberfläche ablaufen, ist es für Nutzer:innen schwer, ihre Existenz zu bemerken und gegenzusteuern, wenn nicht ein entsprechendes Wissen vorhanden ist. Dieser Unterrichtsentwurf zielt darauf ab, Schüler:innen mit diesem Wissen auszustatten und den potenziellen Einfluss von Algorithmen auf ihre eigene Weltsicht zu reflektieren (data processing dimension, s. Basisartikel).
Komplexe Kompetenzaufgabe: Klimadiskurs
Dazu arbeiten die Lernenden in einer Komplexen Kompetenzaufgabe (Hallet 2011) an einem lebensnahen Beispiel: dem Klimadiskurs, wie er auf Instagram u. a. unter den hashtags #fff (Fridays for Future),…
