Analyse der Anfälligkeit von Gemeinschaften gegenüber Inhalten mit geringer Glaubwürdigkeit auf sozialen Nachrichten-Websites

Core Concepts

Nutzergemeinschaften auf sozialen Nachrichten-Websites unterscheiden sich deutlich in ihrer Anfälligkeit für Inhalte mit geringer Glaubwürdigkeit oder hoher politischer Verzerrung. Die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gemeinschaft lässt sich als Indikator für die individuelle Anfälligkeit eines Nutzers für solche Inhalte verwenden.

Abstract

Die Studie untersucht die Anfälligkeit von Nutzergemeinschaften auf sozialen Nachrichten-Websites wie Reddit gegenüber Inhalten mit geringer Glaubwürdigkeit oder hoher politischer Verzerrung.
Zunächst wird ein Verfahren zur Erstellung von Nutzerembeddings entwickelt, das auf der Analyse von Nutzerkommentaren basiert. Diese Embeddings werden dann verwendet, um Nutzergemeinschaften zu identifizieren.
Die Glaubwürdigkeit und politische Verzerrung der Inhalte, mit denen die Nutzer interagieren, wird anhand externer Daten bestimmt. Es zeigt sich, dass die identifizierten Nutzergemeinschaften deutliche Unterschiede in ihrer Anfälligkeit für Inhalte mit geringer Glaubwürdigkeit oder hoher politischer Verzerrung aufweisen. Manche Gemeinschaften sind bis zu 20-mal anfälliger für Inhalte mit geringer Glaubwürdigkeit als andere.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Nutzergemeinschaft ein guter Indikator für die individuelle Anfälligkeit eines Nutzers für Desinformation und stark verzerrte Inhalte ist. Dies ermöglicht gezielte Gegenmaßnahmen in diesen besonders anfälligen Gemeinschaften.

Stats

55% der Beiträge in den fünf größten politischen Subreddits auf Reddit sind nicht verifizierbar.
In r/Conservative sind 72% der Beiträge nicht verifizierbar, in r/Libertarian 16%.

Quotes

"Social news websites, such as Reddit, have evolved into prominent platforms for sharing and discussing news. A key issue on social news websites sites is the formation of echo chambers, which often lead to the spread of highly biased or uncredible news."
"Detecting and countering uncredible or highly biased news content is a well-researched problem. Numerous deep learning methods have been developed to identify such news sources."

Key Insights Distilled From

Susceptibility of Communities against Low-Credibility Content in Social News Websites

by Yigit Ege Ba... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10705.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Erkenntnisse über die Anfälligkeit von Nutzergemeinschaften für Desinformation auf andere soziale Medien übertragen?

Die Erkenntnisse über die Anfälligkeit von Nutzergemeinschaften für Desinformation können auf andere soziale Medien übertragen werden, indem ähnliche Analysemethoden angewendet werden. Indem man User-Embeddings aus Post- und Kommentaranalysen ableitet und Cluster von Nutzern bildet, die unterschiedliche Anfälligkeiten für unzuverlässige oder stark voreingenommene Nachrichten aufweisen, kann man Muster und Trends in verschiedenen Nutzergemeinschaften identifizieren. Diese Erkenntnisse können dann auf andere Plattformen übertragen werden, um zu verstehen, wie verschiedene Nutzergruppen auf Desinformation reagieren und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um diese Anfälligkeiten zu verringern.

Welche Rolle spielen algorithmische Empfehlungssysteme bei der Verstärkung von Desinformation in bestimmten Nutzergruppen?

Algorithmische Empfehlungssysteme spielen eine entscheidende Rolle bei der Verstärkung von Desinformation in bestimmten Nutzergruppen, insbesondere auf sozialen Medien. Diese Systeme können dazu beitragen, dass Nutzer mit bereits bestehenden Überzeugungen und Vorurteilen mit Desinformation konfrontiert werden, da sie dazu neigen, Inhalte zu präsentieren, die den Vorlieben und Ansichten der Nutzer entsprechen. Dies kann zu einer Verstärkung von Echo-Kammern führen, in denen falsche oder voreingenommene Informationen zirkulieren und verstärkt werden. Durch die gezielte Präsentation von Inhalten, die die bestehenden Überzeugungen der Nutzer bestätigen, können algorithmische Empfehlungssysteme dazu beitragen, Desinformation in bestimmten Nutzergruppen zu verstärken und die Verbreitung unzuverlässiger Nachrichten zu fördern.

Wie können Plattformbetreiber und Regulierungsbehörden gezielt Gegenmaßnahmen in den identifizierten anfälligen Gemeinschaften ergreifen?

Plattformbetreiber und Regulierungsbehörden können gezielt Gegenmaßnahmen in den identifizierten anfälligen Gemeinschaften ergreifen, um die Verbreitung von Desinformation einzudämmen. Dazu könnten sie beispielsweise gezielte Aufklärungskampagnen starten, um Nutzer in diesen Gemeinschaften über die Bedeutung von Faktenprüfung und kritischem Denken zu informieren. Darüber hinaus könnten sie die Sichtbarkeit von vertrauenswürdigen Nachrichtenquellen erhöhen und Maßnahmen zur Kennzeichnung von unzuverlässigen Inhalten ergreifen. Plattformbetreiber könnten auch ihre Empfehlungsalgorithmen überprüfen und anpassen, um die Verstärkung von Desinformation in diesen Gemeinschaften zu verringern. Regulierungsbehörden könnten Richtlinien und Vorschriften einführen, um die Transparenz und Verantwortlichkeit von Plattformen in Bezug auf die Bekämpfung von Desinformation zu stärken. Durch eine koordinierte und zielgerichtete Herangehensweise können Plattformbetreiber und Regulierungsbehörden dazu beitragen, die Auswirkungen von Desinformation in anfälligen Nutzergemeinschaften zu minimieren.