Zu viel Verbundenheit = Spaltung?

„Wie soziale Medien unsere Gesellschaft zerreißen“ titelte die Kronen Zeitung am 18.11.2020. Zunehmende Kommunikation über diverse Plattformen führe zu Fragmentierung und Polarisierung, erläutert eine neue Studie aus Wien. Doch welche Schlüsse lassen sich wirklich aus der „neuen“ Forschung ziehen?

Daniel Berger, Tobias Bischof, Laura Strauss

Unsere Gesellschaft spaltet sich. Diese Tatsache wird durch die Kommunikation auf Social Media begünstigt, meinen die Komplexitätsforscher Stefan Thurner und Tuan Pham. Im Rahmen einer Studie am „Complexity Science Hub“ in Wien untersuchten sie die zunehmende Polarisierung und Fragmentierung innerhalb der Gesellschaft anhand eines physikalischen Modells. Die beiden Wissenschaftler sehen durch ihre Forschung die Ursache in einer gespaltenen Gemeinschaft in dem Prozess der sozialen Homophilie. Darunter versteht man die Tendenz Menschen zu präferieren, die einem ähnlich sind. Eine Interaktion mit ihnen erfolgt ausschließlich zugunsten der eigenen Meinung. Demnach ziehen sich die Nutzer in ihre eigenen „Filterblasen“ zurück, Zutritt wird nur Gleichgesinnten gewährt. Dabei gehen die Wissenschaftler davon aus, dass Filterblasen eine Fragmentierung bekräftigen.

Die Filterblase – Ein Fass ohne Boden

Die „Filterblase“ ist in der Kommunikationswissenschaft eine der meist diskutierten Erscheinungen der letzten Jahre. Bereits 2011 meinte Eli Pariser, die Existenz dieses Phänomens nachweisen zu können und entwickelte daraus eine allgemeine Theorie. Im Zentrum stehen die Blasen, die durch Algorithmen in sozialen Medien erzeugt werden und die Nutzer wiederkehrend mit eigenen Präferenzen in Verbindung bringen.

Ein ähnliches Konstrukt ist die Echokammer. Dabei handelt es sich um Informationsumgebungen, in der sich Menschen mit ähnlichen Ansichten und Meinungen gegenseitig bestärken. Diese Theorien und Ansätze haben zwei Gemeinsamkeiten: Einerseits werden soziale Medien häufig als treibende Kraft hinter diesen Entwicklungen gesehen, andererseits sind keinerlei empirische Belege vorhanden. So zum Beispiel auch bei Eli Pariser’s anfänglichen Deutungen zur Filterblase, die größtenteils nur auf persönlichen Erlebnissen beruhen. Teilweise kann durch empirische Untersuchungen sogar das Gegenteil aufgezeigt werden. Das ideologische Spektrum wird durch Filteralgorithmen meist erweitert, nicht eingegrenzt.

„ICH lese was ICH will“

In den meisten Studien ist der Auslöser für einseitigen Nachrichtenkonsum nicht die algorithmische, sondern die psychologische Filterung, auch „selective exposure“ genannt. Dabei sind es meist die Nutzer selbst, die sich nur Informationen suchen und auch solche rezipieren, die mit ihren bisherigen Ansichten übereinstimmen. Dies ist in dieser Art und Weise auch kein neues Phänomen und bestand bereits bei klassischen Massenmedien.

Menschen streben nach Widerspruchsfreiheit und bevorzugen deshalb Gruppen, die die eigene Meinung stützen. Ganz nach dem Motto „Gleich und Gleich gesellt sich gern“. Diese Tatsache fußt auf der Theorie der Kognitiven Dissonanz und trägt mitunter zu einer gespaltenen und fragmentierten Gesellschaft bei. Diese These der sozialen Homophilie haben Thurner und Pham inszeniert und simuliert und kamen dabei zu demselben Ergebnis: Menschen fühlen sich unter Gleichgesinnten wohler und in ihrer Haltung und Einstellung bestärkt. Herrscht ein zu großer Dissens, gehen die Personen zu anderen Gruppen über. Thurner und Pham nennen in ihrer Simulation dieses Phänomen „Umschlagpunkt“. Kommt es zu solchem, suchen Personen eine andere soziale Blase auf, meint Tuan Pham.

Dabei belegen kommunikationswissenschaftlichen Studien, dass die Grenzen der Filterblasen zu schwammig sind, um von abgegrenzten, genuinen „Bubbles“ zu sprechen. Hegelich und Shahrezaye (2017: 1) erklären das folgendermaßen: „Die Nutzer sind nicht in einer Blase, sondern sie kommunizieren in unterschiedlichen Netzwerken zu diversen Themen und in Bezug auf unterschiedliche Interessen. Sie haben jederzeit die Möglichkeit, die engen Grenzen dessen, was ihnen vorgeschlagen wird, zu überschreiten“.

Doch was spaltet die Gesellschaft?

Doch zurück zur Fragmentierung: Eine Spaltung der Gesellschaft findet statt. Dass soziale Netzwerke dem nicht entgegenwirken können, ist ebenfalls korrekt. Allerdings liegt das nicht so sehr an Filterblasen oder Algorithmen, es entspricht der Natur des Menschen, nach Widerspruchsfreiheit zu streben. Dies erkennt man meist schon am persönlichen Umfeld. Natürlicherweise umgibt man sich mit Menschen, die einem selbst ähnlich sind. Soziale Medien erleichtern womöglich das Zusammentreffen von Gleichgesinnten, jedoch wäre es aufgrund der Komplexität der Fragmentierung zu einfach, die Schuld allein bei sozialen Netzwerken und deren Algorithmen zu suchen.

Für die zunehmende Spaltung gibt zahlreiche andere Gründe: Politische Verdrossenheit, Ungleichheiten, und Schlüsselereignisse. Pandemien, Einwanderung, Terroranschläge und dergleichen treiben Menschen in extremere Lagen als es soziale Medien und Filterblasen können. Die Sache ist also komplizierter, als in der „Krone“ dargestellt. In deren Schlussfolgerungen gibt es nur richtig oder falsch.

Doch so einfach ist die Realität nicht. Der Kommunikationswissenschaftler Axel Bruns beschreibt diese so: „Der Aufstieg von […] Propagandisten an den Rändern des politischen Spektrums und die Ablehnung von demokratischen Prinzipien und Prozessen sind nicht in erster Linie ein Phänomen der Kommunikationstechnologien – sondern ein gesellschaftliches Problem“(Bruns 2019: 121f).Ein gesellschaftliches Problem, das man schnellstmöglich lösen sollte.

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Quellen:

Allcott, Hunt/Gentzkow, Matthew (2017): Social Media and Fake News in the 2016 Election. In: Journal of Economic Perspectives, Jg. 31, H. 2, S. 211-236.

Bakshy, Eytan/Messing, Solomon/Adamic, Lada A. (2015): Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. In: Science, H. 348, S. 1130-1132.

Borchardt, Alexandra (2019): Warum das Konzept der Filterblase einen Schönheitsfehler hat. Online unter: https://www.handelsblatt.com/technik/digitale-revolution/echokammern-warum-das-konzept-der-filterblase-einen-schoenheitsfehler-hat/25248898.html (23.11.2020).

Bruns, Axel (2019): Are Filter Bubbles Real? Cambridge: Polity Press.

Guess, Andrew M./Nyhan, Brendan/Reifler, Jason (2017): Exposure to untrustworthy websites in the 2016 U.S. election. Online unter: http://www.dartmouth.edu/~nyhan/fake-news-2016.pdf (23.11.2020).

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Hagen, L.M./ Au, A.-M./ Wieland, M. (2017). Polarisierung im Social Web und der intervenierende Effekt von Bildung. Eine Untersuchung zu den Folgen algorithmischer Medien am Beispiel der Zustimmung zu Merkels “Wir schaffen das!”. Online unter: https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/51503/ssoar-ketg-2017-Hagen_et_al-Polarisierung_im_Social_Web.pdf?sequence=3&isAllowed=y&lnkname=ssoar-ketg-2017-Hagen_et_al-Polarisierung_im_Social_Web.pdf (23.11.2020).

Hegelich, Simon/Shahrezaye, Morteza (2017): Die Disruption der Meinungsbildung. Die politische Debatte in Zeiten von Echokammern und Filterblasen. Online unter: https://www.kas.de/documents/252038/253252/7_dokument_dok_pdf_49188_1.pdf/9be2b9fb-e2b7-79cb-ac8d-4de531b0d4ed?version=1.0&t=1539649011576 (23.11.2020).

Kronen Zeitung (2020): Wie soziale Medien unsere Gesellschaft zerreißen. Online unter: https://www.krone.at/2278733 (23.11.2020).

Könneker Carsten (2020): Wissenschaftskommunikation und Social Media. Neue Akteure, Polarisierung und Vertrauen. In: Schnurr J., Mäder A. (Hg.) Wissenschaft und Gesellschaft. Ein vertrauensvoller Dialog. Berlin: Springer, S. 25- 47.

Rau, J., P./ Stier,S. (2019): Die Echokammer-Hypothese. Fragmentierung und politische Polarisierung der Öffentlichkeit durch digitale Medien? In: Zeitschrift für Vergleichenden Politikwissenschaft, 13. Wiesbaden: Springer, S. 399- 417.

Science (2020): Wie ausgerechnet Verbundenheit zur Spaltung der Gesellschaft beiträgt. Online unter: https://science.apa.at/site/kultur_und_gesellschaft/detail.html?key=SCI_20201118_SCI39351351657555896 (23.11.2020).

Science ORF.at (2020): So trägt Verbundenheit zur Spaltung bei. Online unter: https://science.orf.at/stories/3203009/ (23.11.2020).

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