Suchmaschinen und ihr Einfluss auf die politische Meinungsbildung - TH Köln wertet Millionen von Web-Daten aus
Auf welche Weise beeinflussen Suchmaschinen, wie Politiker*innen vor Wahlen wahrgenommen werden? Wissenschaftler*innen der TH Köln und der Universität zu Köln haben Millionen von Suchvorschläge zu deutschen Parlamentarier*innen ausgewertet. Die Daten liefern Rückschlüsse auf die ihnen zugeschriebenen beruflichen und persönlichen Eigenschaften.
„Nicht erst seit den Erfolgen von Barack Obama und Donald Trump sowie populistischen Parteien in Europa wird über den Einfluss der sozialen Medien auf den Verlauf und Ausgang von Wahlen intensiv diskutiert. Die Rolle von Suchmaschinen und besonders die von Suchvorschlägen wurde bisher unzureichend untersucht. Dabei nutzen viele Menschen diesen Weg, um sich Informationen zu beschaffen und ihre Meinung zu politischen Themen oder Personen zu bilden“, erklärt Prof. Dr. Philipp Schaer vom Institut für Informationswissenschaft der TH Köln.
Geben Nutzer*innen ihre Anfragen in das Suchfeld der Suchmaschinen ein, machen diese automatisch Vorschläge, wie die Anfrage vervollständigt werden könnte. Dabei werden vor allem die Wortkombinationen angezeigt, die häufig in die Suchmaske eingegeben wurden. Vorurteilsbehaftete Suchanfragen anderer Nutzer*innen können so beeinflussen, welche Informationen zu politischen Themen zu finden sind. Die Untersuchung möglicher Verzerrungen in diesen Suchvorschlägen war das Ziel des Forschungsprojektes EUSOPOL der TH Köln und der Universität zu Köln. Dafür arbeiteten Expert*innen aus Informatik, Informationswissenschaft und Politikwissenschaft zusammen.
Muster in Datenbergen erkennen
Die Wissenschaftler*innen erhoben zwischen den Bundestagswahlen 2017 und 2021 Millionen von Web-Daten aus den drei Suchmaschinen Google, Bing und DuckDuckGo. Der zweimal täglich abgefragte Datensatz enthielt die Namen aller aktiven Parlamentarier*innen des Bundestages sowie von Spitzenpolitiker*innen aus den Bundesländern – in der Summe rund 1000 Suchanfragen. Mithilfe maschineller Sprachverarbeitung ordneten die Forscher*innen die automatischen Vorschläge drei Kategorien zu – geografische Angaben wie Stadt, Bundesland oder Wahlkreis; Wörter im politischen und wirtschaftlichen Kontext wie „Steuer“ oder „Abgasskandal“ sowie persönliche Informationen wie „Frisur“, „Kinder“ oder „Ehe“. Anschließend wandte das Projektteam statistische Methoden an, um Themenverteilungen und Muster zu erkennen.
Berufs- und personenorientierte Zuschreibungen
Bei der Analyse der Ergebnisse stellten die Forscher*innen einen sogenannten Bias fest – die systematisch verzerrte Darstellung von Informationen. „Unsere Untersuchungen legen dar, dass Verzerrungen vor allem bei den zuerst angezeigten Suchvorschlägen auftreten. Vor allem Nutzer*innen mit ungefestigtem Informationsbedürfnis orientieren sich bei ihrer Suche an diesen Vorschlägen. So können verzerrte oder vorurteilsbehaftete Informationen Meinungsbildung beeinflussen. Biases in Suchvorschlägen können auch durch selbstverstärkende Effekte Phänomene wie zum Beispiel gesellschaftlich verankerte Rollenbilder oder Klischees festigen”, erläutert Fabian Haak, der im Projekt promoviert.
Ausgehend von einer gleichen Verteilung bei den zugeschriebenen beruflichen und persönlichen Eigenschaften ergaben die Auswertungen, dass männlich identifizierte Politiker mehr Suchvorschläge zu ihrer beruflichen Rolle in Politik und Wirtschaft erhielten als zu biographischen Merkmalen. Bei den Suchanfragen zu weiblich identifizierten Politikerinnen ist ein gegenteiliges Bild festzustellen. Hinsichtlich des Alters lässt sich sagen, dass bei unter 50-jährigen Parlamentarier*innen mehr Informationen aus dem privaten als aus dem politischen Bereich aufgeführt waren. Ebenfalls wurden die Parteizugehörigkeit und das Bundesland des Wahlkreises auf Biases untersucht – allerdings mit deutlich geringerem Einfluss. „Unsere Untersuchungen zeigen, dass in den Vorschlägen der Suchmaschinen männliche und ältere Politiker*innen tendenziell eher mit politischer Kompetenz assoziiert werden, als jüngere und weibliche“, berichtet Schaer.
Die aktuelle Folgeforschung im Team beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit statistische Sprachmodelle genutzt werden können, um sowohl einen Bias zu erkennen als auch besser erklärbar zu machen. Erste Versuche hierzu mit einem großen Datensatz aus der US-amerikanischen Nachrichten-Plattform AllSides.com zeigen, dass sich mit Hilfe dieser Sprachmodelle systematische Verzerrungen reproduzieren und simulieren lassen. „Ein erster Schritt zu einem besseren Verständnis dieser Technologien und zur Schaffung von Transparenz und Fairness in der Informationssuche“, so Schaer abschließend.
Über das Projekt
Das Forschungsprojekt „ESUPOL - Einfluss von Suchmaschinen auf die politische Meinungsbildung“ wurde unter der gemeinsamen Leitung von Prof. Dr. Philipp Schaer vom Institut für Informationswissenschaft der TH Köln sowie von Prof. Dr. Sven-Oliver Proksch vom Cologne Center for Comparative Politics der Universität zu Köln durchgeführt. Die Laufzeit betrug dreieinhalb Jahre. Das Ministerium für Kultur und Wissenschaft NRW unterstützte das Vorhaben im Rahmen der Fördermaßnahme „Standortübergreifendes Graduiertenkolleg Digitale Gesellschaft“ mit 175.000 Euro.
Quelle: www.th-koeln.de
