"Papst Franziskus erschüttert die Welt und unterstützt Donald Trump als Präsidenten." "Clintons Assistent JW McGill wird tot aufgefunden." "Zehntausende von betrügerischen Clinton-Stimmen wurden im Lager in Ohio gefunden." Diese schockierenden Schlagzeilen des vergangenen Jahres hatten alle eines gemeinsam: Sie stimmten nicht. Nicht im Geringsten. Beide wurden entweder aus Böswilligkeit oder aus dem Versuch heraus hergestellt, Werbeeinnahmen zu erzielen, um so viele unwissende Internetleser wie möglich zu täuschen. Mit anderen Worten, es handelte sich um "falsche Nachrichten".
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Gefälschte Nachrichten sind natürlich nichts Neues. In der Vergangenheit gab es Flugblätter, die dazu dienten, politische Feinde zu beschmutzen, oder sensationelle Geschichten, mit denen der Verkauf von Zeitungen auf altmodische Weise „viral“ gemacht werden sollte. Die jüngste Flut falscher Informationen, die durch unsere neuen Social-Media-Landschaften ermöglicht wurde, hat sie jedoch zu einem ernsten Problem gemacht, das einer nationalen und sogar internationalen Debatte würdig ist.
Das Problem, sagen die Leute, ist das Medium. Was Sinn macht: Social-Media-Plattformen wie Facebook werden dafür kritisiert, dass sie die Verbreitung dieser Art von irreführenden oder falschen Informationen ermöglichen, weil sie es jedem Benutzer oder sogar automatisierten Bots ermöglichen, legitim aussehende Artikel zu veröffentlichen, die sich dann wie ein Lauffeuer durch "Liking" verbreiten "und" Teilen ". Jetzt hat Facebook neue Tools eingeführt, um gegen gefälschte virale Artikel vorzugehen, während Twitter eine neue Funktion testet, mit der Benutzer irreführende, falsche oder schädliche Informationen melden können.
Eine neue Studie, die diese Woche in der Zeitschrift Nature Human Behaviour veröffentlicht wurde, zeigt jedoch, dass auch die Einschränkungen des menschlichen Gehirns schuld sind. Wenn Menschen mit neuen Informationen überladen sind, verlassen sie sich in der Regel auf weniger als ideale Bewältigungsmechanismen, um zwischen Gut und Böse zu unterscheiden. Diese tödliche Kombination aus Datensättigung und kurzen, ausgedehnten Aufmerksamkeitsspannen kann dazu führen, dass sich gefälschte Nachrichten so effektiv verbreiten.
"Über Netzwerke wie Twitter und Facebook sind Benutzer täglich einer Vielzahl übertragbarer Informationen ausgesetzt, die um den Erfolg konkurrieren", sagt Diego Fregolente Mendes de Oliveira, Physiker an der Northwestern University, der untersucht, wie Netzwerke von Menschen funktionieren und führen Autor der Studie.
Aufgrund der erheblichen Auswirkungen, die soziale Medien auf Politik und Leben haben können, ist laut Oliveira die Unterscheidung zwischen guten und schlechten Informationen "in den heutigen Online-Informationsnetzwerken wichtiger als je zuvor" geworden. Auch wenn die Einsätze höher sind, kann die Dynamik gleichgesinnter Gruppen, wie sie in den sozialen Medien zu finden sind, das kollektive Urteil dieser Gruppen untergraben - was es noch schwerer macht, Entscheidungen über falsche Nachrichten zu treffen. Wie die Studie sagt, werden Menschen "anfällig für Manipulationen", wenn sie zu viele Informationen erhalten.
Oliveira hat sich 2016 damit befasst, zu untersuchen, wie sich Informationen in sozialen Netzwerken verbreiten und insbesondere, wie "minderwertige Informationen" oder gefälschte Nachrichten sich wie eine Ansteckung verbreiten können. Er entwarf ein theoretisches Modell, um vorherzusagen, wie sich gefälschte Nachrichten in sozialen Netzwerken verbreiten.
Das Modell enthielt keine tatsächlichen menschlichen Benutzer oder tatsächlichen gefälschten Artikel. Es wurden jedoch Daten herangezogen, die von unabhängigen Beobachtern zu entlarvten (aber dennoch beliebten) Facebook- und Twitter-Artikeln gesammelt wurden, um ein durchschnittliches Verhältnis von echten Nachrichten zu gefälschten Nachrichten in Beiträgen zu berechnen, die von Benutzern zur Überprüfung markiert wurden. Oliveira verwendete dieses Verhältnis, um einen Algorithmus auszuführen, den er für den Austausch von Nachrichten in einem Netzwerk entwarf.
Dieses Modell ähnelte im Design einer früheren Studie, in der Oliveira zeigte, wie Menschen, die sich in separate Netzwerke aufteilen - die sozialen Blasen gleichgesinnter Menschen, die man zum Beispiel auf Facebook schafft - zu Scherzen und einer falschen Informationsverbreitung beitragen können. Im Gegensatz zu den Posts, die von gleichgesinnten Freunden geteilt werden und die falsche Nachrichten verdrängen und die Wahrheit enthüllen könnten, sind diese Personen weniger anfällig für Informationen.
Bei relativ geringen Informationsflüssen sagte sein Algorithmus voraus, dass ein theoretischer Social-Media-Benutzer in der Lage war, zwischen echten und gefälschten Nachrichten gut zu unterscheiden und größtenteils echte Nachrichten auszutauschen. Als Oliveira und seine Mitautoren den Algorithmus jedoch so optimierten, dass er immer größere Informationsflüsse widerspiegelt - das entspricht dem Scrollen durch einen endlosen Twitter- oder Facebook-Feed -, erwies sich der theoretische Benutzer als immer weniger in der Lage, qualitative Informationen von schlechten Informationen zu trennen.
Oliveira stellte fest, dass Popularität im Allgemeinen einen stärkeren Einfluss darauf hatte, ob eine Person etwas als Qualität teilte. Bei einem höheren Informationsfluss wurde dieser Effekt stärker, was bedeutet, dass die Menschen theoretisch weniger oder gar keine Zeit damit verbringen würden, die Qualität der Informationen zu beurteilen, bevor sie sich entscheiden, sie weiterzugeben. Bald, als sie jeder Information immer weniger Aufmerksamkeit schenkten, teilten die Leute gefälschte Nachrichten mit immer höheren Raten.
Bei den höchsten modellierten Raten hatte die Qualität einer Information keinen Einfluss auf die Beliebtheit dieser Information. "Wir zeigen, dass sowohl Informationsüberflutung als auch begrenzte Aufmerksamkeit zu einer Verschlechterung der Diskriminierungskraft des Systems beitragen", sagte Oliveira per E-Mail.
Das Modell weist zwar klare Einschränkungen auf, bietet jedoch eine Interpretation der Verbreitung gefälschter Nachrichten. "Traditionell wird angenommen, dass die Wahrheit eine gewisse inhärente Kraft hat, um das Falsche zu überwinden", sagt Haluk Bingol, ein Computeringenieur an der Boğaziçi-Universität in der Türkei, der sich seit langem mit Online-Netzwerken befasst. "In ähnlicher Weise schlägt das Gute letztendlich das Schlechte. Soziale Normen basieren auf diesen Annahmen. Interessanterweise wurde dies nie empirisch getestet."
Bingol, der nicht an dieser Studie beteiligt war, betont, dass die Qualität der Informationen bei der Verteilung nicht immer von Vorteil ist. Oliveiras Forschungsergebnisse stimmen mit den früheren Erkenntnissen von Bingol über die Wahl der Beziehung und die Menge der Informationen überein. In einem Artikel stellte er fest, dass die Empfehlung eines Händlers, der einen bestimmten Artikel an einen potenziellen Kunden wirbt, noch wichtiger ist, wenn dem Kunden mehr Auswahlmöglichkeiten geboten werden.
"Das heißt, wenn Sie die Anzahl der Auswahlmöglichkeiten künstlich erhöhen, können Sie mit demselben Marketingschub bessere Ergebnisse erzielen", sagt Bingol. Mit anderen Worten, eine Person, die mit Informationen überladen ist, ist viel einfacher zu manipulieren - für Werbetreibende und für Anbieter von gefälschten Nachrichten. "Das ist heute ganz klar nicht schwer", fügt er hinzu.
Walter Quattrociocchi, Informatiker an der IMT School for Advanced Studies Lucca in Italien, steht Oliveiras Modell eher skeptisch gegenüber. "Eine zu starke Vereinfachung der komplexen sozialen Dynamik hinter der Entstehung von Narrativen könnte irreführend sein", sagt Quattrociocchi, der an dieser Untersuchung nicht beteiligt war. Das verwendete Modell ging beispielsweise von der vereinfachten Annahme aus, dass Social-Media-Benutzer neue Informationen mit der gleichen Geschwindigkeit einführen und dass alle Benutzer mit der gleichen Aufmerksamkeitsspanne beginnen.
Während er die Studie interessant fand, merkt Quattrociocchi an, dass andere Untersuchungen gezeigt haben, wie Bestätigungsverzerrungen und andere Faktoren, die über das Modell von Oliveira hinausgehen, die Verbreitung von Informationen im Internet erheblich beeinflussen können.
Für zukünftige Forschungen hofft Oliveira, sein Modell mit einigen dieser anderen Fakten zu verbessern, darunter, wie sich die Beziehung einer Person zum Sharer of Information darauf auswirkt, wie sie es verarbeitet, und wie wahrscheinlich es ist, dass Menschen ihre Meinung ändern, wenn sie Informationen online erhalten, die im Widerspruch zu diesen stehen ihre aktuellen Überzeugungen.
Letztendlich glaubt Oliveira, dass das Stoppen gefälschter Nachrichten bei den Lesern beginnt. Er schlägt vor, dass die Leute sorgfältig lesen, was sie online teilen, dass sie nicht befreundet sind oder nicht folgen, um eine Online-Echokammer zu erstellen, und dass sie nicht davon ausgehen, dass etwas vertrauenswürdig ist, selbst wenn sie der Person vertrauen, die es teilt. "Denken Sie daran, dass unsere Freunde wahrscheinlich keine guten Redakteure sind und mehr von Emotionen und Vorurteilen als von Objektivität und Vertrauenswürdigkeit getrieben werden", betont er.
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