Empfehlungen in Krisenzeiten: Wohin führt der nächste Klick?

Pandemie, Klimawandel, Flucht: Wenn viele Menschen gleichzeitig nach Orientierung suchen, entscheiden Empfehlungsalgorithmen mit, was sie als Nächstes sehen. Die Forschung zeichnet dabei ein differenzierteres Bild als die Rede vom „Kaninchenbau“.

Empfehlungen sind der Normalfall

Auf großen Videoplattformen wird ein erheblicher Teil der Nutzung nicht durch Suchen, sondern durch Empfehlungen ausgelöst: die Leiste neben dem laufenden Video, die Startseite, das automatisch folgende nächste Video. Wer eine Frage zur Impfung, zu Hitzesommern oder zu Fluchtbewegungen hat, landet so schnell bei Inhalten, die er nie aktiv gesucht hat.

In Krisen ist das besonders heikel. Die Nachfrage nach Informationen steigt sprunghaft, gesicherte Erkenntnisse sind oft noch dünn, und Akteure mit eigenen Absichten versuchen, die Lücke zu füllen. Ob Empfehlungssysteme dann eher verlässliche oder eher irreführende Inhalte nach oben spülen, ist eine der zentralen Fragen der Plattformforschung.

Wie man Empfehlungen untersucht

Weil Plattformen ihre Systeme nicht offenlegen, arbeiten Forschende häufig mit einem Verfahren, das an ein Experiment erinnert. Sie wählen Startpunkte – ein bestimmtes Video oder einen Suchbegriff – und lassen eine Software automatisiert die angebotenen Empfehlungen abrufen, Stufe für Stufe. So entsteht ein Empfehlungsbaum, dessen Inhalte anschließend eingeordnet werden: Nachrichtenangebot oder Meinungskanal? Sachlich oder irreführend? Vertiefend oder unterhaltend?

Eine Variante arbeitet mit sogenannten Sockenpuppen: künstlichen Konten, die ein bestimmtes Verhalten simulieren, etwa gezielt Videos einer Richtung ansehen. So lässt sich prüfen, wie stark sich Empfehlungen an ein Nutzungsmuster anpassen.

Was dabei herauskam

Studien, die YouTube-Empfehlungen zu Krisenthemen untersucht haben, kommen – bei aller Vorsicht – zu ähnlichen Tendenzen:

• Kein Automatismus in die Extreme: Desinformation wurde in den untersuchten Empfehlungen nicht systematisch bevorzugt, tauchte aber vereinzelt auf.
• Etablierte Anbieter dominieren: Große Nachrichtenmarken und bekannte Kanäle nahmen einen großen Teil der Empfehlungen ein.
• Wenig Tiefe: Einordnende, wissenschaftlich fundierte Erklärangebote waren ebenfalls eher selten; häufig wurden populäre, emotional aufbereitete Inhalte empfohlen.
• Themen driften: Nach wenigen Stufen hatten Empfehlungen oft kaum noch mit dem Ausgangsthema zu tun.

Plattformen haben seit etwa 2019 mehrfach angekündigt, grenzwertige Inhalte seltener zu empfehlen und bei Gesundheitsthemen verlässliche Quellen hervorzuheben. Solche Änderungen lassen sich von außen nur schwer überprüfen. Unklar bleibt auch, welchen Anteil Empfehlungen im Vergleich zu Suchen, Links aus Messengern oder Abonnements an der Verbreitung irreführender Videos haben. Wie Irreführung trotzdem Millionen erreicht, beschreibt der Beitrag zur Infodemie.

Was das Recht verlangt

Der Digital Services Act enthält erstmals Vorgaben, die Empfehlungssysteme direkt betreffen:

• Transparenz (Art. 27): Plattformen müssen in ihren Nutzungsbedingungen die wichtigsten Parameter ihrer Empfehlungssysteme verständlich erklären und angeben, wie Nutzer sie beeinflussen können.
• Option ohne Profiling (Art. 38): Sehr große Plattformen müssen mindestens eine Variante anbieten, die nicht auf Profiling beruht – etwa eine chronologische Ansicht.
• Risikobewertung (Art. 34): Empfehlungssysteme gehören ausdrücklich zu den Faktoren, die bei der Bewertung systemischer Risiken berücksichtigt werden müssen.

In Deutschland verpflichtet zudem der Medienstaatsvertrag sogenannte Medienintermediäre, die zentralen Kriterien für die Auswahl und Gewichtung von Inhalten offenzulegen. Mehr dazu im Dossier Medienintermediäre im Medienstaatsvertrag.

Was daraus folgt

Für Nutzer bleibt ein einfacher Rat: Empfehlungen sind kein Qualitätssiegel. Wer in einer Krise Orientierung sucht, fährt besser mit gezielt aufgerufenen, bekannten Quellen als mit dem nächsten automatisch startenden Video.