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#Datenspende Project: Event on the Study of Prof. Dr. Katharina Zweig and AlgorithmWatch

On February 28th at the Bayerische Landesvertretung, the presentation of the study results of the #Datenspende project took place.

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Im Rahmen der Studie wurden in den Wochen vor der Bundestagswahl 2017 die Suchergebnisse auf der ersten Seite der Google Suchmaschine sowie des Nachrichtenportals von Google zu politisch relevanten Stichworten gesammelt. Dies geschah mit Hilfe von ca. 4.400 freiwilligen Teilnehmerinnen und Teilnehmern, die sich im Vorfeld ein Plug-in installiert hatten. So ließen sich die Suchergebnislisten zu festen Zeiten automatisch abrufen. Ziel war es zu analysieren, ob die Suchergebnisse zu relevanten Parteien und Politikern im Kontext der Bundestagswahl 2017 durch Algorithmen personalisiert werden.

Frau Prof. Dr. Katharina Zweig, die das Forschungsprojekt zusammen mit ihrem Team von der TU Kaiserslautern in Kooperation mit der Initiative AlgorithmWatch entwickelt und durchgeführt hat, zeigte in ihrer Präsentation, dass die Personalisierung weitaus geringer ausfiel als vermutet.

Prof. Dr. Katharina Zweig presenting the results

Google und die Bundestagswahl 2017

Auf der Google Suchmaschine unterscheiden sich von im Schnitt neun bis zehn angezeigten Ergebnissen zu Politikern im Schnitt lediglich ein bis zwei Links. Die Suchergebnisse zu Parteien sind mit durchschnittlich drei bis vier unterschiedlichen Links im Vergleich dazu weniger überlappend. Ein ähnliches Bild zeichnet sich bei der Untersuchung der Ergebnisse auf Googles Nachrichtenportal ab. Hier herrscht ebenso eine geringe Personalisierung. Von 20 angezeigten Ergebnissen unterscheiden sich bei Politikern im Durchschnitt vier Einträge, bei Parteien liegt der Unterschied bei fünf bis sechs Einträgen. Da die überwiegende Mehrheit der Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieselben Links angezeigt bekamen, konnte laut den Autoren der Studie Eli Parisers viel diskutierte Theorie der Filterblasen durch die Ergebnisse dieser Untersuchung nicht gestützt werden.

Vielmehr zeigten sich andere Auffälligkeiten, mit denen sich Prof. Dr. Zweig und ihr Team noch eingehender beschäftigen werden. Sie stellten u. a. fest, dass es sich bei vielen der nicht-geteilten Links um regionale URLs (z. B. Internetauftritte von Ortsverbänden der Parteien oder Webseiten lokaler Politiker) handelt. Darüber hinaus wurden für vereinzelte Suchergebnisse gravierende Unterschiede im Vergleich zur Datenerhebung des Nielsen Ratings beobachtet. So erschienen diese bei Google als prominenteste Artikel, wohingegen sie laut Nielsen Rating von den Nutzern wenig bis gar nicht angeklickt wurden.

Die von Prof. Dr. Zweig vorgestellten #Datenspende-Ergebnisse wurden in einem anschließenden Panel gemeinsam mit Frau Dr. Anja Zimmer (Direktorin der Medienanstalt Berlin-Brandenburg), Jan Kottmann (European Policy Counsel/Leiter Medienpolitik, Google Germany) und Thomas Jarzombek (Sprecher der CDU/CSU Bundestagsfraktion für Digitale Agenda) diskutiert.

Thomas Jarzombek, Jan Kottmann, Dr. Anja Zimmer and Prof. Dr. Katharina Zweig discussing on the results of the #Datenspende study; moderated by Christine Watty

Anhand der Präsentation der Studienergebnisse und der daran anknüpfenden Diskussion wurde deutlich, dass das #Datenspende-Projekt einen wesentlichen Beitrag zur Erforschung von algorithmischen Auswahlsystemen auf unsere Informationslandschaft leistet und als Anhaltspunkt für weitere Forschung dient. An dieser Stelle muss jedoch auch angemerkt werden, dass die Ergebnisse der #Datenspende-Studie lediglich eine Momentaufnahme darstellen, da sich algorithmische Entscheidungsprozesse ständig im Wandel befinden.

Die ausführlichen Ergebnisse des zweiten Zwischenberichts zum Forschungsprojekt #Datenspende können Sie hier nachlesen.

Ein Gespräch mit Frau Zimmer zum #Datenspende-Projekt finden Sie hier.

Die Pressemitteilung der mabb über die Veranstaltung „Algorithmen transparent machen“ können Sie ebenfalls nachlesen.

Finanziert und mitentwickelt wurde das Projekt #Datenspende von den Landesmedienanstalten Bayern (BLM), Berlin-Brandenburg (mabb), Hessen (LPR Hessen), Rheinland-Pfalz (LMK), Saarland (LMS) und Sachsen (SLM).

Published: 01.03.2018

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