Inwiefern stellen Filterblasen eine Gefahr für die demokratische Rolle der Medien dar? Die Arbeit zeigt die Grundlagen von algorithmischen Empfehlungssystemen und die in diesem Zusammenhang vermuteten Filterblasen auf.
Mit den empirischen Ergebnissen zweier Studien soll der Umfang der Problematik in den aktuellen Kontext eingeordnet werden. Es wird dafür eine Literaturanalyse der bisherigen Forschung genutzt und mit dieser dann auch die Forschungsfrage beantwortet. In Kapitel 2 wird die Methodik der Arbeit beschrieben. Kapitel 3 erklärt alle notwendigen theoretischen Aspekte der behandelten Phänomene. In Kapitel 4 werden die Zusammenhänge der Phänomene erläutert und die daraus entstehenden Problematiken aufgezeigt. In Kapitel 5 wird der Umfang der Problematik anhand zwei empirischer Studien aufgezeigt und in einen aktuellen Kontext eingeordnet.
Inhaltsverzeichnis
TABELLEN- UNDABBILDUNGSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG
2 METHODIK
3 THEORIE
3.1 ALGORITHMISCHE EMPFEHLUNGSSYSTEME
3.2 FILTERBLASE
3.3 ROLLE DER MEDIEN IN EINER DEMOKRATIE
3.4 DIVERSITÄT
4 EINFLUSS VON FILTERBLASEN AUF DIE ROLLE DER MEDIEN
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NACHRICHTEMEPFEHLUNGSSYSTEMEN
5.1 DIVERSITÄT AUF GOOGLE NEWS
5.1.1 Forschungsdesign
5.1.2 Befunde
5.2 EINFLUSS VON VERSCHIEDENEN EMPFEHLUNGSSYSTEMEN AUF DIVERSITÄT
5.2.1 Forschungsdesign
5.2.2 Befunde
5.3 ERGEBNISSE
6 FAZIT UND AUSBLICK
LITERATURVERZEICHNIS
ANHANG
Tabellen- und Abbildungsverzeichnis
Tabelle 1 Median und Standardabweichung zwischen definierten Distanzen
Abbildungen
Abbildung 1 Eigene Darstellung verwendeter Search Strings
Abbildung 2 Vier Modelle der Öffentlichkeit
Abbildung 3 Diversität der Quellen innerhalb der vier Google News Accounts
1 Einleitung
Die Medien haben in den vergangenen Jahren einen Wandel durchlebt. Der Alltag vieler Menschen ist heute in einer Selbstverständlichkeit durchdrungen von digitaler Mediennutzung. Dabei sind nicht nur die Medien vom digitalen Wandel betroffen, sondern die mediale und zwischenmenschliche Kommunikation im Allgemeinen (Schaffar, 2019, S. 310). Als Folge der Digitalisierung haben sich Kosten für Produktion, Distribution sowie der Zugang zu diversen Informationen und Perspektiven deutlich gesenkt. In diesem Prozess haben Suchmaschinen und Soziale Medien eine elementare Rolle gespielt. Insbesondere durch den Einsatz von Algorithmen in der Distribution hat sich der Zugang zu Informationen und die Mediennutzung auch im Allgemeinen verändert (Flaxman, Goel & Rao, 2016, S. 298). Der Sinn dieser Algorithmen, ist es der wachsenden Komplexität entgegenzutreten und die grosse Menge an Informationen zu filtern, um folglich den Zugang für Nutzer*innen zu vereinfachen. Eine verbreitete Variante sind dabei algorithmische Empfehlungssysteme, welche vorrangig mit Personalisierung durch maschinelles Lernen den Nutzern Vorschläge unterbreiten (Helberger, 2019, S. 994). Hierbei ist der Einsatz dieser Systeme nicht auf den Mediensektor begrenzt, er ist jedoch in erwähntem Sektor eher mit Problematiken verbunden. Denn es existiert eine enge Verbindung zwischen Demokratie, öffentlicher Meinung und medialer Kommunikation. Die Medien haben eine grundlegende demokratische Rolle in Form von verschiedenen Funktionen zu erfüllen (Coronel, 2003, S. 4). Diese demokratische Rolle sieht sich nun beeinflusst von algorithmischen Empfehlungssystemen. «Although it is clear that algorithmic news recommendations will have an important role in shaping the democratic contribution of the press, it is still subject to debate whether this development is for the better or the worse» (Helberger, 2019, S. 993). Eine bekannte Sorge in diesem Zusammenhang ist, dass die Meinungsbildung durch die Algorithmen an Freiheit verliert und folglich die demokratische Rolle der Medien eingeschränkt wird. Dies ist die Annahme der klassischen Filterblase, wie sie Eli Pariser beschrieben hat (Zweig, 2017, S.324). Die Einflüsse bzw. die Existenz von solchen Filterblasen sind dabei jedoch umstritten. Angesichts der ausserordentlichen Rolle der Medien in einer Demokratie, ist es jedoch relevant, die Hintergründe einer Gefahr durch Filterblasen zu begutachten. Daraus ergibt sich die Fragestellung der vorliegenden Arbeit: Inwiefern stellen Filterblasen eine Gefahr für die demokratische Rolle der Medien dar? Die Arbeit soll dabei die der Problematik zugrundeliegenden Phänomene und dessen Zusammenhänge aufzeigen, um im Folgenden die wichtigsten Elemente der Problematik zu identifizieren. Mit den empirischen Ergebnissen zweier Studien soll der Umfang der Problematik in den aktuellen Kontext eingeordnet werden. Es wird dafür eine Literaturanalyse der bisherigen Forschung genutzt und mit dieser dann auch die Forschungsfrage beantwortet.
In Kapitel 2 wird die Methodik der Arbeit beschrieben. Kapitel 3 erklärt alle notwendigen theoretischen Aspekte der behandelten Phänomene. In Kapitel 4 werden die Zusammenhänge der Phänomene erläutert und die daraus entstehenden Problematiken aufgezeigt. In Kapitel 5 wird der Umfang der Problematik anhand zwei empirischer Studien aufgezeigt und in einen aktuellen Kontext eingeordnet. Schlussendlich wird ein Fazit gezogen und Ausblick für weitere Forschung gegeben.
2 Methodik
Die vorliegende Arbeit nutzt die Methodik der Literaturarbeit. Mit Recherche und kritischer Einordnung der Literatur soll wichtige Fachliteratur zum Thema identifiziert und damit die Forschungsgfrage beantwortet werden. Für eine erste Grundlage wurde Literatur aus dem zur Arbeit gehörenden Seminar und in dieser Literatur als Quellen aufgeführte Literatur genutzt. Um vertiefende Literatur zu recherchieren, wurden das Swisscovery Rechercheportal der Universität Zürich, die Datenbank Communication & Mass Media Complete, sowie vereinzelt Google Scholar genutzt. Anhand verschiedener Keywords wurde versucht fundierte Literatur zu finden, um die Phänomene im theoretischen Teil grundlegend zu erläutern. In Abb. 1 sind alle verwendeten Search Search Strings:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1. Eigene Darstellung verwendeter Search Strings.
Strings und Keywords dargestellt, wobei mit manchen Keywords auch noch unabhängig von den anderen recherchiert wurde. Es wurden 14 Volltexte durch die Recherche gesichert. Von diesen 14 Texten wurde 12 als Quellen eingesetzt. Weitere drei Quellen stammen aus dem Seminar. Bei der Auswahl der Literatur lag einerseits Fundiertheit im Vordergrund, bezüglich der Literatur zur Rolle der Medien und andererseits Aktualität, bezüglich der Literatur zur Filterblase. Die gesicherte Literatur schafft einen Überblick über die Thematik aus verschiedenen Perspektiven. Durch das Identifizieren eines Konsens innerhalb der Literatur kann die Forschungsfrage mit dessen Hilfe beantwortet werden.
3 Theorie
In diesem Kapitel werden die theoretischen Aspekte der vorliegenden Arbeit erläutert. Wobei eine Grundlage zu algorithmischen Empfehlungssysteme aufgezeigt und im Folgenden die Filterblase erläutert wird. Des Weiteren wird die Rolle der Medien in einer Demokratie erörtert und der Aspekt der Diversität erklärt.
3.1 Algorithmische Empfehlungssysteme
Die in dieser Arbeit besprochenen Empfehlungssysteme basieren auf Algorithmen. «An algorithm is a series of steps that is undertaken in order to solve a particular problem or to accomplish a defined outcome» (Diakopoulos, 2019, S. 16). Ein Algorithmus besteht aus einem Input, Output und Anweisungen für das Transformieren und Kombinieren der Informationen. Diese Algorithmen, welche mit Informationen arbeiten, werden zum computing gezählt (Diakopoulos, 2019, S. 16). Im Zusammenhang mit Empfehlungssystemen sind Algorithmen anzuschauen, welche Entscheidungen treffen. In diesem Fall, der sogenannten second machine age Algorithmen, kann unterschieden werden zwischen den folgenden vier Arten von Entscheidungsprozessen: Priorisierung, Klassifizierung, Assoziierung und Filtern (Diakopoulos, 2019, S. 19 - 21). Vor allem Letzteres spielt im Kontext dieser Arbeit eine wichtige Rolle. « (...) algorithms can make decisions and take actions about what to selectively show, filter out, emphasize, or diminish, based on rules or criteria» Diakopoulos, 2019, S. 21). Das Filtern von Informationen betrifft prinzipiell die Kernfunktion der medialen Tätigkeit. Denn genauso wie diese Algorithmen müssen Medienorganisationen immer wieder Entscheidungen treffen, welche Informationen veröffentlich werden und welche nicht (Diakopoulos, 2019, S. 21).
«The main tasks of such systems are typically to filter incoming streams of information according to the users' preferences or to point them to additional items of interest in the context of a given object» (Karimi, Jannach & Jugovac, 2018, S. 1203). Nach diesem Prinzip funktionieren auch Nachrichtenempfehlungssysteme, wobei sie sich jedoch in manchen Charakteristiken von klassischen Filtersystemen unterscheiden. So ändert sich zum Beispiel die Relevanz von Items im Nachrichtenbereich schneller und öfters (Karimi et al., 2018, S. 1203). Empfehlungssysteme lassen sich nach vier Hauptkategorien klassifizieren: Kollaboratives Filtern, inhalts-basiertes, auch semantisches Filtern, wissens-basierte Techniken und hybride Verfahren. Kollaboratives Filtern basiert auf Empfehlungen anhand der bereits getroffenen Auswahl anderer Nutzer*innen.
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