Twitter-Datenanalyse "Wir hatten eine falsche Vorstellung von der Filterblase"

Filterblasen sind offenbar durchlässiger als gedacht. Im Interview erklärt der Datenjournalist Michael Kreil, warum sie Nutzer wohl doch nicht von anderen Meinungen abschotten - und eher bestehende Probleme sichtbar machen.
Twitter-Nutzer

Twitter-Nutzer

Foto: Kacper Pempel/ REUTERS

Filterblasen entstehen in sozialen Netzwerken und führen zu Hass: So oder ähnlich plump klingt so manche Erklärung für die öffentliche Meinungsbildung im Netz. Sechs Jahre, nachdem der Autor Eli Pariser den Begriff "Filterbubble" geprägt hat, sucht der Datenjournalist Michael Kreil Belege für ihre Effekte - und stellt das Konzept infrage.

Im Sommer 2017 meinte schon Eli Pariser selbst im Interview mit dem Tech-Magazin "Wired" , nach der US-Wahl hätten einige Leute "es mit der Idee der Filterblase etwas zu weit getrieben". Teilweise wurden Filterblaseneffekte sogar als Erklärung für den Wahlsieg Donald Trumps herangezogen .

Auf dem Chaos Communication Congress in Leipzig, dem 34C3, hat Kreil nun eine Datenanalyse zum Thema präsentiert , als Teil einer größeren Recherche, an der auch der Kulturwissenschaftler Michael Seemann beteiligt war. Im Interview erzählt der Datenjournalist, warum Filterblasen offenbar anders funktionieren als angenommen.

Zur Person
Foto: Michael Kreil

Michael Kreil schreibt und arbeitet als Datenjournalist und Data Scientist für verschiedene Medien.

SPIEGEL ONLINE: Herr Kreil, Sie haben untersucht, wie deutsche Twitter-Nutzer mit Fake News umgehen. Haben Sie dabei die viel zitierte Filterblase entdeckt?

Kreil: Das Ergebnis sieht jedenfalls nicht aus wie eine Filterblase. Wir haben geschaut, welche deutschen Twitter-Nutzer eine bestimmte Fake News verbreitet haben - und welche die Richtigstellung. Dabei ging es um die im März verbreitete Meldung, dass Schweden eine Reisewarnung herausgegeben haben soll, angeblich wegen islamistischer Terrorgefahr. Das Auswärtige Amt hatte das schnell als Fake entlarvt .

SPIEGEL ONLINE: Und was war das Ergebnis?

Kreil: Die Twitter-Nutzer teilen sich in zwei große Gruppen, die kaum miteinander verbunden sind. Auf der einen Seite sind Leute, die die Richtigstellung verbreitet haben. Sie sind lose vernetzt und beschäftigen sich mit vielfältigen Themen. Die andere, kleinere Gruppe, die die Fake News verbreitet hat, ist eng vernetzt und politisch eher rechts einzuordnen. Ihre Mitglieder beschäftigen sich fast ausschließlich mit Flüchtlings- und Asylpolitik, interessieren sich tendenziell für die AfD. Außerdem sind ihre Accounts relativ neu. Dieses Muster hat sich auch gezeigt, als wir dieselbe Methode bei anderen Fake News angewandt haben.

Der Datensatz umfasste etwa 1750 Tweets von etwa 1400 deutschen Accounts, die im Frühjahr 2017 innerhalb weniger Tage über eine bestimmte Fake News getwittert haben. Jeder Punkt stellt einen Twitter-Account dar. Je größer der Punkt, desto mehr Follower hat der Account. Rot markiert sind Nutzer, die die Fake News verbreitet haben. Blau markierte Nutzer haben die Richtigstellung verbreitet. Wenn Accounts sich gegenseitig folgen, sind die Punkte miteinander verbunden und liegen enger zusammen.

Der Datensatz umfasste etwa 1750 Tweets von etwa 1400 deutschen Accounts, die im Frühjahr 2017 innerhalb weniger Tage über eine bestimmte Fake News getwittert haben. Jeder Punkt stellt einen Twitter-Account dar. Je größer der Punkt, desto mehr Follower hat der Account. Rot markiert sind Nutzer, die die Fake News verbreitet haben. Blau markierte Nutzer haben die Richtigstellung verbreitet. Wenn Accounts sich gegenseitig folgen, sind die Punkte miteinander verbunden und liegen enger zusammen.

Foto: Michael Kreil

SPIEGEL ONLINE: Könnte man die Gruppe der Fake-News-Verbreiter nicht als Filterblase bezeichnen?

Kreil: Nein, jedenfalls wirkt die Filterblase nicht, wie häufig angenommen. Oft heißt es, durch die Filterblase bekämen Nutzer nur mit, was in ihr Weltbild passt. Das können wir in diesem Fall nicht bestätigen. Wir haben rekonstruiert, welche Tweets den Nutzern der verschiedenen Gruppen angezeigt wurden. Das Ergebnis: Die meisten Fake-News-Verbreiter können die Richtigstellung durchaus gesehen haben. Sie folgen nämlich auch den klassischen Medien wie SPIEGEL ONLINE oder der "Welt". Anders ist das bei den Nutzern, die die Richtigstellung verbreitet haben. Die haben nämlich mehrheitlich nichts von der ursprünglichen Fake News mitbekommen.

SPIEGEL ONLINE: Heißt das, nur die Richtigsteller, darunter viele Journalisten, stecken in einer Filterblase - die anderen aber nicht?

Kreil: Dazu müsste man weitere Untersuchungen machen. Ich denke aber, es hat weniger mit Online-Filterblasen zu tun, wenn sich Leute selektiv mit bestimmten Themen beschäftigen. In der Datenanalyse haben die Fake-News-Verbreiter die Richtigstellung offenbar gesehen und trotzdem nicht geteilt. Die Gründe dafür liegen wohl eher bei den Menschen.

SPIEGEL ONLINE: Ist der Begriff der Filterblase aus Ihrer Sicht Quatsch?

Kreil: Sicherlich hatten wir eine falsche Vorstellung von der Filterblase. Ich würde sagen, die Filterblase ist nicht die Ursache für wütende Leute. Sie macht vielmehr sichtbar, dass Leute wütend sind. Anders gesagt, die Leute sind schon wütend, bevor sie auf Twitter gehen.

SPIEGEL ONLINE: Was heißt das für die Debatte über die Filterblase?

Kreil: Bisher wurden über Filterblasen vor allem Theorien aufgestellt, etwa, dass sie Nutzer radikal machen oder die Gesellschaft bedrohen. Aber um darüber Aussagen zu treffen, fehlt es einfach an Forschung.

SPIEGEL ONLINE: Sollten wir ohne wissenschaftliche Grundlage besser nicht mehr von Filterblasen sprechen?

Kreil: Ich wäre da vorsichtig, irgendwelche Begriffe zu verwerfen. Gerade haben wir keinen besseren, also nehmen wir den. Wichtig ist es jetzt, die Theorie von der Filterblase mit Daten zu falsifizieren oder zu bestätigen. Da sehe ich mich eher als Datenforscher, nicht als jemand, der neue Begriffe entwickelt.

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