Wie algorithmisch sortierte Intermediäre wirken

Vortrag, gehalten am 25.10.2017 auf der Konferenz “Medientage München 2017“

• 📇 Slides (Speakderdeck)
• Quellen: https://algorithmenethik.de/2017/10/24/wie-algorithmisch-sortierte-intermediaere-wirken/

10 Kernthesen des Vortrages

1. Algorithmisch sortierte Intermediäre sind relevant für die Meinungsbildung – aber derzeit nicht entscheidend (zumindest nicht für die Gesamtbevölkerung).
2. Der graduelle Wandel der Nutzung sagt nichts über die Qualität des Strukturwandels im gesellschaftlichen Diskurs aus. Die ist immens.
3. Die nach Reichweite wichtigsten Intermediäre (wie Youtube, Facebook) sind auf maximales Engagement optimiert (z.B. Interaktionsintensität, Nutzungsdauer)
4. Die reichweitenstärksten Intermediäre sind gestaltet, um Verhalten ohne Nachdenken so wahrscheinlich wie irgend möglich zu machen.
5. Die so begünstigten automatischen, impulsiven Reaktionen der Menschen sind eine Datengrundlage für algorithmische Relevanzbewertung.
6. Werden Entscheidungen schnell, ohne Reflexion, ja „automatisch“ getroffen, treten bei Menschen eher kognitive Verzerrungen auf.
7. Das hat Folgen für die Periodisierung von Inhalten: Emotional negativ aufgeladene Beiträge provozieren zum mehr Reaktionen als neutrale oder emotional positiv aufgeladene Beiträge.
8. Schlussfolgerung: Medienvielfalt in der digitalen Öffentlichkeit ist auch die Vielfalt jener algorithmischen Prozesse, die Relevanz bewerten und Inhalte bei Intermediären priorisieren.
9. Unter den reichweitenstärksten Intermediäre mangelt es an algorithmischen Vielfalt – die Systeme sind auf maximales Engagement und Verhalten ohne Nachdenken optimiert.
10. Alternative algorithmische Sortierung ist möglich – es fehlt an Vielfalt, weil Infrastruktur und Dienste auf Plattformen nicht getrennt sind.