Kurzgesagt:
Die Forschenden konnten statistisch nachweisen, dass die Menge an angezeigten, polarisierenden Inhalten in den sozialen Medien sofort und direkt die Polarisierung der Teilnehmenden beeinflusst.
Studiendetails
| Veröffentlicht von: | American Association for the Advancement of Science (weltweit größte wissenschaftliche Gesellschaft, Sitz: USA) |
| Autor:innen: | Tiziano Piccardi, Martin Saveski, Chenyan Jia, Jeffrey Hancock, Jeanne Tsai, Michael Bernstein |
| Methodik: | Manipuliertes Feed-Ranking mit begleitenden Nutzer:innen-Interviews |
| Studie erschien in: | Science (Open Access-Version bei arxiv.org) |
| Veröffentlicht am: | 27.11.2025 |
| Wissenschaftlicher Titel: | Reranking partisan animosity in algorithmic social media feeds alters affective polarization |
Warum wurde die Studie durchgeführt?
Polarisierung, also die Zuspitzung von Meinungen auf gegensätzliche Extreme, ist ein breit diskutiertes Thema. Neben öffentlichen Debatten in Politik und Gesellschaft interessierte sich in den letzten Jahren auch die Politikwissenschaft immer mehr für die politische Spaltung. Polarisierung wurde in den letzten Jahren für viele unterschiedliche Länder wissenschaftlich analysiert, neben Deutschland zum Beispiel in Finnland, der Türkei, Indonesien, den USA oder Thailand.
Dass soziale Medien und die dort herrschende Aufmerksamkeitsökonomie zumindest einen Zusammenhang zur Polarisierung haben, konnten mittlerweile auch zahlreiche Studien feststellen (Beispiele: Kubin & von Sikorski 2021, Arora et. Al 2022, Chan 2024). Gleichzeitig war es bisher für Forschende schwer herauszufinden, wie die Algorithmen die politischen Einstellungen der User genau verändern.
Es ist nicht einfach, zu analysieren, welchen Einfluss die Position von negativen oder polarisierenden Nachrichten im Feed auf die Polarisierung der politischen Einstellung einzelner Personen hat, u.a. auch, weil die Plattformen nicht so gern bereit sind, für Experimente ihre Algorithmen preiszugeben. Die Forschenden dieser Studie hatten das Ziel, dieses Dunkelfeld zu erhellen. Sie nutzten dafür beispielhaft Twitter-User im Vorfeld der US-Präsidentschaftswahlen 2024.
Wie wurde die Studie durchgeführt?
Der erste Schritt war bei dieser Studie der komplexeste. Um exakt messen zu können, welchen Einfluss die Position einer Meldung im persönlichen Feed hat, müssten die Forschenden einen Weg finden, systematisch den Proband:innen mehr oder weniger polarisierende Inhalte zu zeigen. Man könnte dazu einen künstlichen Feed mit fiktiven Meldungen erstellen – allerdings lässt sich das Verhalten von Menschen am besten beobachten, wenn das Experiment sich möglichst wenig anders anfühlt als ihr normaler Medienkonsum.
Da allerdings auch Plattformen wie Twitter nicht einfach so bereit waren, ihren Algorithmus preiszugeben oder anzupassen, solange sie keinen direkten Vorteil daraus erzielen, mussten die Forschenden kreativ werden. Die Lösung war eine Browser-Erweiterung, die in Echtzeit den Feed der Proband:innen mit einem Large Language Model (LLM) analysierte. Wenn dieses LLM Inhalte entdeckte, die als polarisierend eingestuft wurden, wurden diese automatisch an eine andere Position im Feed verschoben, ohne, dass die Proband:innen den Post zuvor sehen konnten.
Dann wurden drei Gruppen gebildet: Eine Gruppe erhielt für eine Woche einen Feed, in dem polarisierende Inhalte gezielt weiter oben angezeigt wurden, die zweite Gruppe einen Feed, in dem polarisierende Inhalte gezielt weiter unten (und damit seltener) angezeigt wurden. Die dritte Gruppe erhielt einen normalen Feed ohne Anpassung und diente somit als Kontrollgruppe.
Alle Teilnehmenden erhielten sowohl vor Beginn als auch nach Abschluss des Experiments einen Fragebogen, in dem sie angeben sollten, welche Gefühle, gemessen auf einer Thermometer-Skala , sie gegenüber politisch Andersdenkenden hegten und welche Emotionen generell ihren Konsum von sozialen Medien in der letzten Woche wie stark bestimmten. Außerdem tauchten für alle Beteiligten immer wieder sogenannte In-feed surveys auf. Das sind Beiträge im Feed, die allerdings jeweils eine mini-Umfrage zu denselben Themen wie die Fragebögen enthielten, um die aktuellen Emotionen während des Scrollens möglichst gut messen zu können.
Zu welchen Ergebnissen und Forderungen kamen die Forschenden?
Die Forschenden konnten in dieser Studie einen Einfluss auf die emotionale Haltung zum politischen Gegenüber messen. Die Gefühle der Teilnehmenden erwärmten sich um über 2 Grad auf der Thermometer-Skala, wenn sie weniger polarisierende Inhalte erhielten und kühlte sich ebenfalls um über 2 Grad ab, wenn sie mehr polarisierende Inhalte erhielten. Zur Einordnung: Die Forschenden gehen davon aus, dass eine ähnliche Erwärmung oder Abkühlung bei normaler politischer Entwicklung über den Lauf von 3-4 Jahren entsteht. Auf Twitter konnte derselbe Effekt innerhalb von einer Woche erhöhter bzw. reduzierter Ausspielung von polarisierenden Inhalten erreicht werden. Das Ergebnis ist also ein messbares Indiz dafür, dass Polarisierung in den sozialen Medien im Vergleich zur realen Welt deutlich beschleunigt wird.
Da dieses Studiendesign hier zum ersten Mal eingesetzt wurde und die Teilnehmenden allesamt US-amerikanische Twitter-Nutzer:innen waren, sind die Forschenden vorsichtig mit Prognosen zur Frage, wie sich die Erkenntnisse verallgemeinern lassen. Allerdings konnten sie zeigen, dass es möglich ist, Analysen sehr nah am tatsächlichen Nutzungsverhalten der Menschen auf einer Plattform zu machen, ohne dabei auf die Betreiber der Plattform selbst angewiesen zu sein. Sie eröffnen der Forschung damit neue Möglichkeiten, den Einfluss von sozialen Medien auf politische Einstellungen unter realistischen Bedingungen zu analysieren.
Artikelbild: Eigene Aufnahme
