Modellierung des Online-Meinungsökosystems zur Bewertung positiver Interventionen zur Eindämmung extremistischer Ansichten

Core Concepts

Das Opinion Market Model (OMM) ist ein zweistufiges Modell, das die Dynamik des Online-Meinungsökosystems erfasst und als Testumgebung für die Bewertung positiver Interventionen zur Eindämmung extremistischer Ansichten dient.

Abstract

Das Opinion Market Model (OMM) ist ein zweistufiges Modell, das die Dynamik des Online-Meinungsökosystems erfasst.
In der ersten Stufe wird die Gesamtgröße des Meinungsaufmerktsmarktes auf mehreren Online-Plattformen mit Hilfe eines diskreten Hawkes-Prozesses modelliert. Dieser berücksichtigt sowohl exogene Faktoren als auch endogene "Word-of-Mouth"-Effekte.
In der zweiten Stufe wird ein Marktanteilsattraktionsmodell verwendet, um die Interaktionen zwischen den Meinungen zu erfassen. Dabei wird angenommen, dass die Online-Meinungen um die begrenzte Aufmerksamkeit der Nutzer konkurrieren oder sich gegenseitig verstärken.
Das OMM wurde auf zwei Datensätzen getestet:

Diskussionen auf Facebook und Twitter zu Buschbränden und Klimawandel, bei denen moderate und rechtsextreme Meinungen identifiziert wurden.
YouTube-Aufrufe und Twitter-Erwähnungen für die beliebtesten VEVO-Künstler im Jahr 2017.

Das OMM übertrifft die aktuellen Referenzmodelle bei der Vorhersage von Meinungsanteilen auf beiden Datensätzen. Darüber hinaus deckt das OMM latente Kooperations- und Wettbewerbsbeziehungen auf, z.B. die gegenseitige Verstärkung von moderaten und rechtsextremen Meinungen auf Twitter zu den Buschbränden oder Beziehungen zwischen Musikkünstlern, die mit realen Interaktionen wie Kollaborationen oder Fehden korrelieren.
Schließlich wird das OMM als Testumgebung für positive Interventionen wie Medienberichterstattung verwendet, um deren Auswirkungen auf die Verbreitung rechtsextremer Meinungen zu untersuchen.

Stats

Die Gesamtzahl der Beiträge auf der Facebook-Plattform beträgt 7.974.
Die Gesamtzahl der Tweets beträgt 74.461.

Quotes

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

Opinion Market Model

by Pio Calderon... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2208.06620.pdf

Deeper Inquiries

Wie können positive Interventionen so gestaltet werden, dass sie die Verbreitung extremistischer Meinungen in Online-Ökosystemen effektiv eindämmen, ohne dabei die Meinungsfreiheit zu beeinträchtigen

Um positive Interventionen effektiv zu gestalten, um die Verbreitung extremistischer Meinungen in Online-Ökosystemen einzudämmen, ohne die Meinungsfreiheit zu beeinträchtigen, müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Zunächst sollten positive Interventionen darauf abzielen, die Aufmerksamkeit auf gemäßigte Meinungen zu lenken und extremistische Meinungen zu entkräften, anstatt sie zu verbieten oder zu zensieren. Dies kann durch gezielte Maßnahmen wie die Förderung von Faktenchecks, die Verbreitung von ausgewogenen Informationen und die Stärkung gemäßigter Stimmen erreicht werden. Es ist wichtig, dass diese Interventionen transparent, ausgewogen und evidenzbasiert sind, um die Meinungsfreiheit zu wahren und die Vielfalt der Meinungen zu fördern. Darüber hinaus sollten positive Interventionen darauf abzielen, die Resilienz der Nutzer gegen extremistische Inhalte zu stärken, beispielsweise durch Medienkompetenz-Programme und Aufklärungskampagnen. Es ist entscheidend, dass diese Interventionen in enger Zusammenarbeit mit der Zivilgesellschaft, der Wissenschaft und den Plattformbetreibern entwickelt und umgesetzt werden, um einen ganzheitlichen Ansatz zur Bekämpfung von Online-Extremismus zu gewährleisten.

Welche anderen Faktoren, neben Medienberichterstattung, könnten das Auftreten und die Verbreitung extremistischer Meinungen in Online-Ökosystemen beeinflussen

Neben Medienberichterstattung können verschiedene andere Faktoren das Auftreten und die Verbreitung extremistischer Meinungen in Online-Ökosystemen beeinflussen. Dazu gehören:

Algorithmen und Plattformdesign: Die Funktionsweise von Algorithmen auf sozialen Medienplattformen kann dazu beitragen, extremistische Inhalte zu verstärken, indem sie Nutzern ähnliche Inhalte empfehlen und Filterblasen schaffen. Ein kritischer Blick auf Algorithmen und Plattformdesign ist daher entscheidend, um die Verbreitung extremistischer Meinungen einzudämmen.

Nutzerinteraktionen: Die Interaktionen zwischen Nutzern in Online-Ökosystemen können die Verbreitung extremistischer Meinungen beeinflussen. Echo-Kammern, in denen Nutzer nur mit Gleichgesinnten interagieren, können die Radikalisierung fördern. Maßnahmen zur Förderung von Vielfalt und konstruktivem Austausch sind daher wichtig.

Politische und gesellschaftliche Kontexte: Externe politische und gesellschaftliche Ereignisse können ebenfalls das Auftreten und die Verbreitung extremistischer Meinungen beeinflussen. Eine polarisierte politische Landschaft, gesellschaftliche Spannungen und Desinformation können extremistische Ansichten begünstigen. Ein ganzheitlicher Ansatz zur Bekämpfung von Extremismus sollte daher auch strukturelle und gesellschaftliche Ursachen berücksichtigen.

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus der Modellierung von Online-Meinungsökosystemen auf andere Kontexte wie politische Debatten oder Produktmärkte übertragen

Die Erkenntnisse aus der Modellierung von Online-Meinungsökosystemen können auf andere Kontexte wie politische Debatten oder Produktmärkte übertragen werden, da sie grundlegende Prinzipien der Meinungsbildung und Interaktion zwischen verschiedenen Akteuren widerspiegeln. Zum Beispiel können Modelle wie das Opinion Market Model (OMM) verwendet werden, um die Dynamik von Meinungen und Interaktionen in politischen Debatten zu analysieren und Vorhersagen über die Verbreitung bestimmter Standpunkte zu treffen. Ebenso können diese Modelle auf Produktmärkte angewendet werden, um das Wettbewerbsverhalten zwischen verschiedenen Marken oder Produkten zu verstehen und zu prognostizieren.
Durch die Anwendung von Modellen wie OMM können wichtige Einblicke in die Mechanismen der Meinungsbildung, der Wettbewerbsdynamik und der Interaktionen zwischen Akteuren gewonnen werden, die in verschiedenen Kontexten relevant sind. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die Meinungsvielfalt zu fördern, Extremismus einzudämmen und die Effektivität von Interventionen in verschiedenen Bereichen zu verbessern.