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