Grafik: Motherboard | Sara Schmitt. Alle Bilder: CC BY-SA 3.0Soziale Medien sind zu einem der zentralen Orte geworden, an dem sich Menschen ihre Meinung bilden. Während die Häufigkeit viraler Falschmeldungen in diesen Netzwerken stetig zunimmt, steigt gleichzeitig die Anzahl sogenannter Social Bots, die diese Fake-News multiplizieren.Doch nicht nur das Auseinanderhalten von echten und falschen Informationen gestaltet sich immer schwieriger; durch die konstante technische Weiterentwicklung der Bots sind auch diese oft kaum noch von menschlichen Usern zu unterscheiden. Das stellt nicht nur die Nutzer, sondern vor allem auch die Betreiber sozialer Netzwerke vor große Herausforderungen.
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Twitter beispielsweise gab bereits 2013 offen zu, dass rund 5 Prozent aller Twitter-Profile Fake-User sind; andere Schätzungen halten einen Anteil von bis zu 20 Prozent für realistischer. Welchen Effekt die Mikroblogging-Plattform mit all ihren Bots und Fake-Followern dabei auf die öffentliche Meinungsbildung hat, zeigte sich zuletzt auf drastische Weise während der US-Präsidentschaftswahl: Eine regelrechte Armee an Twitter-Bots versendete knapp vier Millionen automatisierte Tweets, die bei politischen Diskussion auf Twitter für Donald Trump statt Hillary Clinton Partei ergriffen. Als Meinungsroboter verfälschten sie in wichtigen Wahlkampfmomenten das tatsächliche Stimmungsbild der Nutzer. Außerdem manipulierten sie durch automatisierte Abstimmungen Umfrageergebnisse, die neurechte US-Medien und Trump selbst nicht nur aufgriffen, sondern auch als vermeintlichen Beweis für die falsche Berichterstattung anderer Medien anführten.Während bei den US-Wahlen nicht nur Bots aus dem Trump-Lager, sondern auch jede Menge automatisierte Pro-Clinton-Bots auf Twitter aktiv waren, haben in Deutschland alle großen Parteien ungewohnt einstimmig erklärt, dass sie bei der Bundestagswahl 2017 auf den Einsatz von Social Bots verzichten werden. Lediglich die AfD gab offen zu, sie einsetzen zu wollen, wie der Spiegel berichtete—eine Meldung, die die AfD später wieder dementierte.Eine Datenanalyse von Motherboard Deutschland zeigt allerdings, wie groß schon heute die Masse an Social Bots und Fake-Accounts ist, die sich unter den Followern deutscher Spitzenpolitiker tummeln. Mit Hilfe des Tools Twitonomy haben wir uns die jeweils 15.000 neuesten Follower von insgesamt 18 Spitzenpolitikern der sieben größten Parteien, die in Landtagen vertreten sind, angesehen. Nachdem wir zunächst überrascht waren, dass von 16 Bundesministern nur fünf einen eigenen Twitter-Account besitzen, förderte die Analyse noch jede Menge weiterer interessante Ergebnisse zutage: So finden sich an der Spitze unseres Rankings zwei Mitglieder der Grünen, während die AfD-Politikerinnen Frauke Petry und Beatrix von Storch auf den unteren Rängen Platz finden. Die Datenerhebung ist dabei ausschließlich quantitativ vergleichender Art und stellt keine qualitative Bewertung der analysierten Twitter-Profile dar.
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1. Christian Ströbele
2. Katrin Göring-Eckardt
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3. Peter Tauber
Wie wir das Ranking erstellt haben
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In einer der bisher umfangreichsten Studien zum Thema werteten Computerwissenschaftler der New Yorker Clarkson University insgesamt 62 Millionen Twitter-Accounts aus. Sie kamen zu dem Ergebnis, dass die durchschnittliche followers-to-friends ratio von Fake-Profilen bei 30 liegt, während sie bei denjenigen Nutzern, die sie als „ground truth users" bezeichneten, bei 1 lag (gemeint sind Accounts, die sich eindeutig wie Menschen verhalten). Um die Twitterprofile der Politiker in Bezug auf mögliche Fake-Profile miteinander zu vergleichen, haben wir also Follower mit einer followers-to-friends ratio von mindestens 30 als Fake-Follower gewertet.Bei unsere Methode ist zwar nicht auszuschließen, dass auch vereinzelt menschliche Nutzer, die sehr vielen Konten folgen, aber selbst keine bzw. kaum Follower haben (so wie es bei Bots die Regel ist), als Fake-Follower bewertet werden. Allerdings ergaben Stichproben, dass sich auch unter den Profilen mit einer geringeren followers-to-friends ratio als 30 eine große Anzahl an offensichtlichen Fake-Profilen befindet. Die von uns ermittelten Prozentzahlen stellen demnach also eine eher konservative Schätzung dar.Zusätzlich haben wir uns außerdem die Aktivität der ausgewerteten Follower angesehen und festgestellt, dass ein Großteil der Follower als inaktiv gelten muss. Die von uns ermittelten Prozentzahlen geben an, wie viele der Follower eines Accounts entweder noch nie oder seit über einem Jahr nicht mehr getweetet haben:
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