Social-Media-Plattformen, aber auch andere Webseiten, wie beispielsweise YouTube, arbeiten mit Algorithmen. Diese machen den Nutzern individuell Vorschläge zum Weitersurfen. Diese Algorithmen sind in der Regel streng geheim und werden ständig verändert.
Targeting: Gekaufte Zielgruppenansprache
Zudem sind diese Plattformen privatwirtschaftlich organisiert. Das heißt, Kunden können bei den Plattformen Werbung schalten und den Datenstrom zum Beispiel durch bestimmte Suchbegriffe auf ihre Seiten oder Posts lenken. Fachleute sprechen von „Targeting“, übersetzt etwa Zielgruppenansprache.
Welche Botschaft wird wie und für wen ausgewählt?
Das machen sich auch politische Parteien zu Nutze, um zum einen die eigene Wählerschaft an sich zu binden und zum anderen neue Wähler von anderen Parteien für sich zu gewinnen. Nachdem sich aber nur schwer nachvollziehen lässt, wie die Algorithmen ihre Auswahl treffen, und zum anderen die dadurch ausgewählten Botschaften oder Informationen nur vergleichsweise aufwändig überprüft werden können, droht eine Manipulation, die schwer oder gar nicht erkennbar ist.
LMU untersuchte Targeting im Wahlkampf 2021
Forscher versuchen deshalb mit mehreren Ansätzen, die Wirkungsweise und den Erfolg der Parteien auf den unterschiedlichen Plattformen darzustellen. So hat die Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) schon im Sommer 2024 einen Forschungsartikel über das Targeting (externer Link) auf Facebook und Instagram vor der Bundestagswahl 2021 veröffentlicht. Die Forscher nutzten dabei Daten, die die Plattformen aufgrund gesellschaftlichen Drucks oder neuen Gesetzen bei bezahlten Anzeigen im sozialen oder politischen Bereich zugänglich machten.
AfD 2021 rund sechsmal kosteneffizienter als Grüne
Sie stellten fest, dass alle Parteien Targeting nutzen, aber mit sehr unterschiedlichem Erfolg: Bei einer Berechnung, wie kosteneffizient das eingesetzte Budget bei der Aufmerksamkeit war, war die AfD rund sechsmal effizienter als die Grünen. Als einen Grund vermutete der Autor der Studie, Dominik Bär, „dass aufrührerische politische Themen, die von populistischen Parteien propagiert werden, in den sozialen Medien in der Regel große Aufmerksamkeit erregen.“ In der Folge würden die Algorithmen Kampagnen mit entsprechenden Inhalten bevorzugt ausspielen.
„Projekt Sparta“ zeigt aktuelle Trends vor allem auf X
Einen anderen Ansatz wählten die Forscher der Bundeswehr-Universität (externer Link) in München mit ihrem „Projekt Sparta“ (externer Link). Auf Basis von täglich rund 550.000 Beiträgen auf TikTok und YouTube und vor allem X erstellen sie online eine Analyse-Seite, die unter anderem die meist genannten Themen aufzeigt, Grafiken zur Stimmung für die Parteien und deren Spitzenkandidaten nennt, grafisch darstellt, welche Partei auf X welche andere Partei kritisiert oder welche Posts der einzelnen Parteien gerade die größte Reichweite haben. Ziel des Projekts sei es, einen wichtigen Beitrag zu leisten, „um systemische Risiken für die Integrität der Wahlen zu erkennen“, sagt die Leiterin des Projekts, Professorin Jasmin Riedl.
„InsightPersona“ analysiert Gesichts- und Stimmdaten
Auch das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT hat vor wenigen Tagen auf der Bildungsmesse „didacta“ in Stuttgart mit InsightPersona ein neues KI-basiertes Recherchetool vorgestellt (externer Link). Die KI geht über die reine Social-Media Analyse hinaus und führt nach Angaben von Christian Rollwage, Leiter der Gruppe Audiosignalverbesserung, Gesichtserkennung und Stimmdaten zusammen.
Recherchetool zeigt, wie Politiker sich ausdrücken
Dadurch soll eine systematische Analyse von Personen nach eigenen Schlagwörtern, Geschlecht oder Thema erstellt und die Ergebnisse benutzerfreundlich dargestellt werden. So könnten Schüler anhand von Wortwolken analysieren, auf welche Themen Politiker im Wahlkampf setzen, wie sie sich ausdrücken und warum sie zum Beispiel in Fernsehbeiträgen aufgebrachter reagieren.
