Wie die durch soziale Medien ermöglichte Selbstdarstellung die subjektive soziale Sortierung formen kann

Core Concepts

Die durch soziale Medien ermöglichte Selbstdarstellung in Nutzer-Profilen kann die Wahrnehmung von Ausrichtungen zwischen nicht-politischen und politischen Identifikatoren prägen und so zu subjektiver sozialer Sortierung beitragen.

Abstract

Die Studie untersucht, wie sich Nutzer auf X (ehemals Twitter) zwischen September 2016 und Dezember 2018 politisch selbst darstellten und wie diese Selbstdarstellung mit der Ausrichtung nicht-politischer Identifikatoren zusammenhängt. Zentrale Erkenntnisse: Es gab einen deutlichen Anstieg der Nutzung von rechts-populistischen politischen Identitäten wie "MAGA" und "Trump" in Nutzer-Profilen, während andere politische Identitäten relativ stabil blieben oder sogar abnahmen. Etwa 9,2% der nicht-politischen Identifikatoren in Nutzer-Profilen wiesen eine statistisch signifikante Ausrichtung entlang politischer Linien auf. Diese Ausrichtungen verstärkten teilweise bestehende Assoziationen, offenbarten aber auch unerwartete Zusammenhänge und spiegelten Online- und Offline-Ereignisse wider. Bestimmte Kategorien von Identifikatoren, wie Religion, Aktivismus und Werte, waren stärker entlang politischer Linien ausgerichtet und trugen so zur Wahrnehmung von Polarisierung bei, während andere Kategorien wie Sport, Technologie und Beziehungsstatus eher übergreifend genutzt wurden. Die Ausrichtung von Identifikatoren entlang pro-/anti-etablissement Linien veränderte sich im Laufe der Zeit, was den fundamentalen Wandel der Parteienidentifikation in diesem Zeitraum widerspiegelt.

Stats

"Christlich" (LR: 64,39**; EST: 40,85**), "Gott" (LR: 43,34**; EST: -2,48), "Jesus" (LR: 22,69**; EST: 4,19) und "katholisch" (LR: 20,16**; EST: 20,16**) sind unter den am stärksten mit rechten politischen Identitäten ausgerichteten Identifikatoren. "Atheist" (LR: -35,38**; EST: 4,64), "säkular" (LR: 20,74**; EST: 3,33), "Spiritualität" (LR: -11,98*; EST: 6,47*) und "agnostisch" (LR: -10,57*; EST: 1,51) sind am stärksten mit linken Identitäten ausgerichtet. "Patriot" (LR: 39,38**; EST: 3,66), "Freiheit" (LR: 22,30**; EST: 2,02) und "Freiheit" (LR: 20,41**; EST: 3,06) sind stark mit rechten Identitäten assoziiert, während "Frieden" (LR: -11,67*; EST: -3,09) und "Menschlichkeit" (LR: -7,45; EST: 0,11) eher von links verwendet werden.

Quotes

"deplorable" (LR: 36,47**; EST: -24,79**) "covfefe" (LR: 13,32*; EST: -12,16**) "tgdn" (LR: 12,32*; EST: 9,04*)

Key Insights Distilled From

Why do people think liberals drink lattes? How social media afforded self-presentation can shape subjective social sorting

by Samantha C. ... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02338.pdf

Deeper Inquiries

Wie beeinflussen die wahrgenommenen Ausrichtungen von Identifikatoren in Nutzer-Profilen tatsächlich das Verhalten und die Einstellungen anderer Nutzer?

Die wahrgenommenen Ausrichtungen von Identifikatoren in Nutzer-Profilen können tatsächlich das Verhalten und die Einstellungen anderer Nutzer beeinflussen, insbesondere in Bezug auf politische Polarisation. Indem Nutzer bestimmte Identifikatoren in ihren Profilen verwenden, signalisieren sie ihre Zugehörigkeit zu bestimmten politischen Gruppen oder Ideologien. Wenn diese Identifikatoren stark mit einer bestimmten politischen Ausrichtung verbunden sind, können sie die Wahrnehmung anderer Nutzer beeinflussen und möglicherweise zu einer verstärkten Gruppenbildung und Polarisierung führen. Dies kann dazu führen, dass Nutzer mit unterschiedlichen politischen Ansichten sich voneinander distanzieren oder feindselig gegenüberstehen.

Wie lassen sich Brückeninterventionen und Algorithmen so gestalten, dass sie die Wahrnehmung von Gemeinsamkeiten zwischen Gruppen fördern und Feindseligkeiten abbauen?

Um die Wahrnehmung von Gemeinsamkeiten zwischen Gruppen zu fördern und Feindseligkeiten abzubauen, können Brückeninterventionen und Algorithmen gezielt eingesetzt werden. Brückeninterventionen könnten beispielsweise darauf abzielen, gemeinsame Identifikatoren oder Interessen zwischen verschiedenen politischen Gruppen hervorzuheben. Dies könnte dazu beitragen, die wahrgenommenen Unterschiede zu verringern und Verständnis sowie Empathie zwischen den Gruppen zu fördern. Algorithmen könnten so gestaltet werden, dass sie Nutzern Inhalte anzeigen, die Vielfalt und Differenzierung fördern, anstatt die bestehenden Vorurteile und Stereotypen zu verstärken. Durch die gezielte Präsentation von Inhalten, die Gemeinsamkeiten betonen und die Vielfalt der Meinungen widerspiegeln, könnten Algorithmen dazu beitragen, die Polarisierung zu verringern und die Akzeptanz von Vielfalt zu fördern.

Welche Rolle spielen Bots und andere nicht-menschliche Akteure bei der Prägung der Wahrnehmung von sozialer Sortierung in sozialen Medien?

Bots und andere nicht-menschliche Akteure spielen eine bedeutende Rolle bei der Prägung der Wahrnehmung von sozialer Sortierung in sozialen Medien. Bots können dazu verwendet werden, um gezielt bestimmte politische Identitäten oder Ideologien zu verstärken und somit die wahrgenommene Ausrichtung von Identifikatoren in Nutzer-Profilen zu beeinflussen. Durch die Verbreitung von gezielten Botschaften und Inhalten können Bots dazu beitragen, die Polarisierung zu verstärken und die Spaltung zwischen verschiedenen Gruppen zu vertiefen. Darüber hinaus können Bots auch dazu verwendet werden, um Desinformation zu verbreiten und die öffentliche Meinung zu manipulieren, was wiederum die soziale Sortierung und Polarisierung in sozialen Medien verstärken kann. Es ist daher wichtig, die Rolle von Bots und anderen nicht-menschlichen Akteuren in sozialen Medien zu verstehen und Maßnahmen zu ergreifen, um ihre negativen Auswirkungen auf die Wahrnehmung von sozialer Sortierung zu minimieren.