Selbst ein paar Bots können die öffentliche Meinung stark verändern.

Fast zwei Drittel der Social Media Bots mit politischer Aktivität auf Twitter vor den US-Präsidentschaftswahlen 2016 unterstützten Donald Trump. Aber all diese Trump-Bots waren weitaus weniger effektiv darin, die Meinungen der Leute zu ändern, als der kleinere Anteil der Bots, die Hillary Clinton unterstützen. Wie meine jüngste Forschung zeigt, kann eine kleine Anzahl von hochaktiven Bots die politische Meinung der Menschen erheblich verändern. Der Hauptfaktor war nicht, wie viele Bots es gab – sondern wie viele Tweets jeder Satz von Bots ausgegeben wurde.

Meine Arbeit konzentriert sich auf militärische und nationale Sicherheitsaspekte von sozialen Netzwerken, daher war ich natürlich fasziniert von der Sorge, dass Bots das Ergebnis der bevorstehenden Halbjahreswahlen 2018 beeinflussen könnten. Ich begann zu untersuchen, was genau Bots im Jahr 2016 gemacht haben. Es gab viel Rhetorik – aber nur ein faktisches Grundprinzip: Wenn es gelungen wäre, mit Bots Informationskriege zu führen, dann hätte sich die Meinung der Wähler verändert.

Ich wollte messen, wie viele Bots für Veränderungen in den politischen Ansichten der Menschen verantwortlich sind – oder nicht. Ich musste einen Weg finden, Social Media Bots zu identifizieren und ihre Aktivitäten zu bewerten. Dann musste ich die Meinungen der Nutzer von Social Media messen. Schließlich musste ich einen Weg finden, um einzuschätzen, wie die Meinungen dieser Leute gewesen wären, wenn die Bots nie existiert hätten.

Auffinden von Hochtönern und Bots

Um die Forschung ein wenig einzugrenzen, konzentrierten meine Studenten und ich unsere Analyse auf die Twitter-Diskussion um ein Ereignis im Vorfeld der Wahl: die zweite Debatte zwischen Clinton und Trump. Wir haben 2,3 Millionen Tweets gesammelt, die Keywords und Hashtags im Zusammenhang mit der Debatte enthielten.

Dann haben wir eine Liste der rund 78.000 Twitter-Nutzer erstellt, die diese Tweets gepostet und das Netzwerk aufgebaut haben, wer wem unter diesen Nutzern gefolgt ist. Um die Bots unter ihnen zu identifizieren, verwendeten wir einen Algorithmus, der auf unserer Beobachtung basiert, dass Bots oft Menschen retweetet, aber selbst nicht häufig retweetet wurden.

Diese Methode fand 396 Bots – oder weniger als 1 Prozent der aktiven Twitter-Nutzer. Und nur 10 Prozent der Konten folgten ihnen. Das hat mir gut getan: Es schien unwahrscheinlich, dass eine so geringe Anzahl von relativ unvernetzten Bots einen großen Einfluss auf die Meinung der Menschen haben könnte.

Ein genauerer Blick auf die Menschen

Als nächstes wollen wir die Meinungen der Menschen in unserem Datensatz messen. Wir taten dies mit einer Art maschineller Lernalgorithmus namens neuronales Netzwerk, das wir in diesem Fall einrichten, um den Inhalt jedes Tweets zu bewerten und das Ausmaß zu bestimmen, in dem er Clinton oder Trump unterstützt. Die Meinungen der Einzelpersonen wurden als Durchschnitt der Meinungen ihrer Tweets berechnet.

Nachdem wir jedem menschlichen Twitter-Nutzer in unseren Daten eine Punktzahl zugewiesen hatten, die angibt, wie stark er als Clinton- oder Trump-Backer war, bestand die Herausforderung darin, zu messen, wie stark die Bots die Meinungen der Leute verschoben haben – was bedeutete, zu berechnen, was ihre Meinungen gewesen wären, wenn die Bots nicht existiert hätten.

Glücklicherweise hatte ein Modell aus den 1970er Jahren eine Möglichkeit geschaffen, die Gefühle der Menschen in einem sozialen Netzwerk zu messen, das auf Verbindungen zwischen ihnen basiert. In diesem netzwerkbasierten Modell tendieren die Meinungen der Individuen dazu, sich mit den mit ihnen verbundenen Personen abzustimmen. Nachdem wir das Modell leicht modifiziert hatten, um es auf Twitter anzuwenden, haben wir es verwendet, um die Meinungen der Leute zu berechnen, die darauf basieren, wer wem auf Twitter gefolgt ist – anstatt sich ihre Tweets anzusehen. Wir haben festgestellt, dass die Meinungen, die wir aus dem Netzwerkmodell berechnet haben, gut mit den Meinungen übereinstimmen, die am Inhalt ihrer Tweets gemessen wurden.

Leben ohne die Bots

Bisher hatten wir gezeigt, dass die Follower-Netzwerkstruktur in Twitter die Meinungen der Menschen genau vorhersagen kann. Dies ermöglichte es uns nun, Fragen wie: Was wären ihre Meinungen gewesen, wenn das Netzwerk anders wäre? Das andere Netzwerk, an dem wir interessiert waren, war eines, das keine Bots enthielt. In unserem letzten Schritt haben wir also die Bots aus dem Netzwerk entfernt und das Netzwerkmodell neu berechnet, um zu sehen, welche Meinungen echte Menschen ohne Bots gehabt hätten. Tatsächlich hatten Bots die Meinungen der menschlichen Nutzer verändert – aber auf überraschende Weise.

Angesichts eines Großteils der Nachrichtenberichterstattung erwarteten wir, dass die Bots Trump helfen würden – aber das taten sie nicht. In einem Netzwerk ohne Bots hatte der durchschnittliche menschliche Benutzer einen Pro-Clinton-Wert von 42 von 100. Bei den Bots hatten wir jedoch festgestellt, dass der durchschnittliche Mensch einen Pro-Clinton-Wert von 58 hatte. Diese Verschiebung war ein weitaus größerer Effekt, als wir erwartet hatten, wenn man bedenkt, wie wenig und unverbunden die Bots waren. Die Netzwerkstruktur hatte die Leistung der Bots verstärkt.

Wir fragten uns, was die Clinton-Bots effektiver gemacht hatte als die Trump-Bots. Eine genauere Inspektion ergab, dass die 260 Bots, die Trump unterstützen, 113.498 Tweets oder 437 Tweets pro Bot veröffentlichten. Die 150 Bots, die Clinton unterstützen, veröffentlichten jedoch 96.298 Tweets oder 708 Tweets pro Bot. Es schien, dass die Macht der Clinton-Bots nicht von ihren Zahlen kam, sondern davon, wie oft sie twitterten. Wir fanden heraus, dass die meisten von dem, was die Bots veröffentlichten, Retweets der Kandidaten oder anderer einflussreicher Personen waren. So fertigten sie nicht wirklich originale Tweets, sondern teilten bestehende.

Es ist erwähnenswert, dass unsere Analyse eine relativ geringe Anzahl von Nutzern betrachtete, insbesondere im Vergleich zur Wahlbevölkerung. Und es war nur während eines relativ kurzen Zeitraums um ein bestimmtes Ereignis in der Kampagne herum. Daher schlagen sie nichts über das Gesamtergebnis der Wahlen vor. Aber sie zeigen, welche potenziellen Auswirkungen Bots auf die Meinungen der Menschen haben können.

Eine kleine Anzahl sehr aktiver Bots kann die öffentliche Meinung tatsächlich erheblich verändern – und trotz der Bemühungen der Social Media-Unternehmen gibt es immer noch eine große Anzahl von Bots da draußen, die ständig twittern und retweeten und versuchen, echte Menschen zu beeinflussen, die wählen.

Es ist eine Erinnerung daran, vorsichtig zu sein, was Sie in Social Media lesen – und was Sie glauben -. Wir empfehlen Ihnen, noch einmal zu überprüfen, ob Sie Leuten folgen, die Sie kennen und denen Sie vertrauen – und darauf zu achten, wer was auf Ihren Lieblings-Hashtags twittert.

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