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Abschlussbericht des Forschungsprojekts #Datenspende veröffentlicht

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Der Abschlussbericht zum Forschungsprojekt „#Datenspende: Google und die Bundestagswahl 2017“ ist veröffentlicht worden. Die Studie hat 8 Millionen Datensätze von 1500 Datenspendern über einen Zeitraum von fünf Wochen untersucht. Der Erhebungszeitraum endete am 30. September 2017, eine Woche nach der Bundestagswahl in Deutschland.

Ausgangspunkt der Studie war die Frage, ob das von Eli Pariser entwickelte Konzept der „Filterblase“ und die damit einhergehende Folge, jeder sei „in seinem eigenen Netz (Web) gefangen“, am Beispiel der Google-Suchergebnisse zu Personen und Parteien der Bundestagswahl 2017 bestätigt werden könne.

Die Daten wurden mit Hilfe eines Browser-Plugins gesammelt, das die Datenspender installierten und das automatisiert alle vier Stunden mit Google nach 16 Namen von Politikern und Parteien suchte.

Die Suchergebnisse der Datenspender haben eine hohe Zahl an Überlappungen aufgewiesen; so konnte eine starke Personalisierung im Sinne der Filterblase für dieses Untersuchungsszenario widerlegt werden. In der Regel wurden in den ersten Treffern die Webseiten der Parteien, der Parteiangehörigen und der Ortsverbände sowie die dazugehörigen Social-Media-Profile angezeigt. Des Weiteren machten Medienangebote, darunter vor allem die Webseiten deutscher Printmedienanbieter, einen großen Teil der Ergebnisse aus.

Unterschiede waren auf Standorte und Suchspracheinstellungen zurückzuführen. Welche Ortsverbände einer Partei angezeigt wurden, hing mit der IP-Adresse des Suchenden zusammen. Abweichungen in den Ergebnissen bei beispielsweise gleichen Akronymen mit unterschiedlicher Bedeutung („Charles Darwin University“ statt „Christlich Demokratischer Union“) traten auf, wenn Datenspender unterschiedliche Sprachen für die Google-Suche eingestellt hatten.

Die Autoren Katharina A. Zweig, Tobias D. Krafft und Michael Gamer weisen darauf hin, dass „die Beobachtung nur gültig für den begutachteten Zeitraum und die untersuchten Suchbegriffe“ ist und nicht ausgeschlossen werden könne, „dass sich der Personalisierungsgrad über die Zeit ändert“.

Aufgrund der freiwilligen Datenspende können die Ergebnisse jedoch nicht als repräsentativ gelten. Die Studie kann vielmehr als eine Momentaufnahme verstanden werden, da sich algorithmische Entscheidungsprozesse ständig im Wandel befinden. Zudem besteht die Notwendigkeit, die Methodik von zukünftigen Studien anzupassen und gleichzeitig praktikable und kostengünstige Möglichkeiten zu schaffen, ähnliche Projekte in weiteren sozialen Netzwerken und mit anderen Intermediären durchzuführen.

Das Forschungsprojekt #Datenspende war eine Kooperation der Medienanstalt Berlin-Brandenburg (mabb) und der Landesmedienanstalten Bayern (BLM), Hessen (LPR), Rheinland-Pfalz (LMK), Saarland (LMS) und Sachsen (SLM) mit AlgorithmWatch und der TU Kaiserslautern. Medienpartner war Spiegel Online.

Der vollständige Abschlussbericht ist online verfügbar.

Erschienen am: 27.07.2018

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