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Von Filterblasen, Feindbildern und Fake News - Rechtspopulismus im Social Web

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Als Donald Trump die Wahl in den USA gewann, haben sich viele verwundert die Augen gerieben. Wie konnte das passieren, wo doch alle mit einem Sieg Hillary Clintons gerechnet hatten? Ein Grund dafür: Wir nehmen die Wirklichkeit immer mehr in Filterblasen wahr, in denen bestimmte Sichtweisen dominieren. Das funktioniert besonders gut auf Plattformen wie Facebook, wo Algorithmen helfen, die eigene Meinung zu bestärken und abweichende Gedanken auszublenden. Der Vortrag berichtet von einem Experiment, die eigene Filterblase zu verlassen und zu verstehen, was sich am rechten Rand des politischen Spektrums tut. Er erklärt, wie Meinungsbildung im Social Web funktioniert, was Filterblasen sind, welche Feindbilder in rechten Communitys gepflegt werden und welche Rolle Fake News dabei spielen.

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Von Filterblasen, Feindbildern und Fake News - Rechtspopulismus im Social Web

  1. 1. Internationale Wochen gegen Rassismus in Erlangen, Christian Buggisch, 23.03.2017 Von Filterblasen, Feindbildern und Fake News – Rechtspopulismus im Social Web
  2. 2. Was wir heute vorhaben …  Wie alles begann …  Facebook und die Filterblasen  Das Filterblasen-Experiment und fünf Erkenntnisse  Filterblasen  Frames  Kommunikation  Hass  Fake News  Lösungsmöglichkeiten
  3. 3. Wie alles begann … … 8. November 2016
  4. 4. Wie alles begann … … 9. November 2016 Quelle: http://www.spiegel.de/politik/ausland/donald-trump-gewinnt-die-us-wahl-2016-a-1120397.html
  5. 5. Wie alles begann … … 9. November 2016
  6. 6. Wie funktioniert Facebook – der Edgerank Quelle: http://www.kylemarvin.com/5-ways-to-market-your-boring-business-on-facebook/
  7. 7. Wie funktioniert Facebook – der Edgerank
  8. 8. Wie funktioniert Facebook – der Edgerank Liken Teilen Kommentieren Klicken
  9. 9. Facebook und Filterblasen
  10. 10. Facebook und Filterblasen Filterblase = „Das persönliche Informations- universum, das Sie online bewohnen - einzigartig und nur für Sie aufgebaut von den personalisierten Filtern, die das Web jetzt antreiben.“ Eli Pariser
  11. 11. Facebook und Filterblasen
  12. 12. Das Problem  Brexit und US-Wahl haben gezeigt, dass wir die Realität falsch einschätzen  Immer mehr personalisierte Informationen und die Mechaniken des Social Web schränken unsere Wahrnehmung ein  Es ist schwierig bis unmöglich, innerhalb einer Filterblase zum Beispiel auf Facebook ausgewogene Informationen zu bekommen  Die Bundestagswahl im Herbst 2017 rückt näher und wir wissen nicht, was außerhalb unserer Filterblase gedacht und geredet wird
  13. 13. Das Problem https://buggisch.wordpress.com/tag/filterblase/
  14. 14. Das Filterblasen-Experiment  Eröffnung einer „Filterblase Zwei“ auf Facebook: neues Profil mit neuen „Freunden“ und Interessen.  Ich möchte wissen, was am rechten Rand des Spektrums gedacht und gesagt, wie diskutiert und argumentiert wird, und zwar aus erster Hand.  Ich möchte herausfinden, mit welchen Strategien und Argumenten man Menschen in der „Filterblase Zwei“ erreichen kann.
  15. 15. 5 Erkenntnisse aus meinem Filterblasen-Experiment
  16. 16. Die Filterblase ist schneller abgedichtet, als man bis drei zählen kann.
  17. 17. ❶ ❷ ❸
  18. 18. Drei rechtspopulistische Frames beherrschen die Filterblase.
  19. 19. Drei rechtspopulistische Frames beherrschen die Filterblase. Exkurs: Was ist eigentlich Rechtspopulismus?
  20. 20. Rechtspopulismus …  ist kein Substanz-, sondern ein Relationsbegriff  definiert sich nicht durch ein zentrales, nur ihm eigenes Wertesystem  definiert sich statt dessen in der Abgrenzung von Gegnern  propagiert als ideologisches Minimum ein unspezifisches „Volk“, das sich von mehreren Seiten bedroht sieht: von Fremden von etablierten Politikern von Eliten und Institutionen „Der Islam gehört nicht zu Deutschland!“ „Merkel muss weg!“ „Lügenpresse!“
  21. 21. Drei rechtspopulistische Frames beherrschen die Filterblase. Exkurs: Was bedeutet Framing?
  22. 22. Framing …  beschreibt den Prozess einer Einbettung von Ereignissen und Themen in subjektive Deutungsrahmen (Frames)  Diese Deutungsrahmen helfen uns dabei, Fakten interpretativ einzuordnen  Framing vereinfacht Komplexität („Schubladendenken“)  Neuigkeiten können in bestehende Frames sortiert und dadurch verarbeitet werden
  23. 23. Framing …
  24. 24. Framing …  beschreibt den Prozess einer Einbettung von Ereignissen und Themen in subjektive Deutungsrahmen (Frames)  Diese Deutungsrahmen helfen uns dabei, Fakten interpretativ einzuordnen  Framing vereinfacht Komplexität („Schubladendenken“)  Neuigkeiten können in bestehende Frames sortiert und dadurch verarbeitet werden Beispiel: Im Jahr 2015 sind 890.000 Flüchtlinge nach Deutschland gekommen. Frame 1 Das ist gut für den Arbeitsmarkt. Migranten können helfen, den Fachkräftemangel zu beseitigen. Frame 2 Das überfordert das Land. Kriminelle und Islamisten bedrohen uns und nehmen uns Arbeitsplätze weg.
  25. 25. Aber jetzt: Drei rechtspopulistische Frames beherrschen die Filterblase.
  26. 26. Gegner: Die Fremden Frame: Ausländer, vor allem Moslems, bedrohen die Deutschen. Flüchtlinge sind Wirtschaftsflüchtlinge und potenzielle Terroristen. Sie dürfen nicht ins Land.
  27. 27. Gegner: Die Fremden Frame: Ausländer, vor allem Moslems, bedrohen die Deutschen. Flüchtlinge sind Wirtschaftsflüchtlinge und potenzielle Terroristen. Sie dürfen nicht ins Land.
  28. 28. Gegner: Die etablierten Politiker Frame: CDU und SPD sind abgehoben. Merkel hat sich vom Volk entfremdet und wird von unbekannten Mächten ge- steuert. AfD, Putin und Trump sind volksnahe Gegenmodelle.
  29. 29. Gegner: Die etablierten Politiker Frame: CDU und SPD sind abgehoben. Merkel hat sich vom Volk entfremdet und wird von unbekannten Mächten ge- steuert. AfD, Putin und Trump sind volksnahe Gegenmodelle.
  30. 30. Gegner: Eliten und Institutionen Frame: Die Mainstream-Medien lügen und dienen als System- Medien den etablierten Politikern. Die Wahrheit gibt es nur in alternativen Medien und ohne mediale Vermittlung.
  31. 31. Echte Kommunikation findet kaum statt.
  32. 32. Kommunikation in der Filterblase Zwei  Stakkatoartige Schlagwort- Kommunikation  Kaum Diskussion im Sinne von „Austausch von Argumenten“  Plakativer Einsatz von Bildern
  33. 33. Kommunikation in der Filterblase Zwei
  34. 34. Hass ist allgegenwärtig.
  35. 35. Hate Speech  Hass ist eine menschliche Emotion scharfer und anhaltender Antipathie.  Das Gefühl des Hasses ist oft mit dem Wunsch verbunden, den Gegner zu vernichten.  Das Gefühl des Gehassten ist das des Ausgeliefertseins und der Wehrlosigkeit.
  36. 36. Hate Speech
  37. 37. Fake News spielen eine Rolle.
  38. 38. Willkommen beim fröhlichen
  39. 39. Sind Fake News ein neues Phänomen? Quelle: http://www.stefan-niggemeier.de/blog/15982/veggie-day-wie-man-aus-alten-fleischabfaellen-der-bild-zeitung-nachrichten-macht/
  40. 40. Sind Fake News ein neues Phänomen? Quelle: https://www.dhm.de/lemo/kapitel/ns-regime/etablierung/reichstagsbrand/
  41. 41. Sind Fake News ein neues Phänomen? Quelle: https://www.youtube.com/watch?v=-7bcvYDdXRw
  42. 42. Sind Fake News ein neues Phänomen?
  43. 43. Sind Fake News ein neues Phänomen?  Die Wahrheit hat einen schweren Stand. Schon immer.  Zwischen Wahnsinn, Aberglaube, Verschwörungstheorien, Propaganda und Fake News gibt es nur ein paar kleine Abstufungen. Quelle: http://www.motherjones.com/media/2015/04/ weekly-world-news-clintons-aliens
  44. 44. Warum funktionieren Fake News in der Filterblase Zwei? 1. Quellen werden nicht hinterfragt gilt auch für Aberglaube und Verschwörungstheorien
  45. 45. Warum funktionieren Fake News in der Filterblase Zwei? 2. News werden nicht gelesen gilt auch für Aberglaube und Verschwörungstheorien
  46. 46. Warum funktionieren Fake News in der Filterblase Zwei? 3. Der Wahrheitsgehalt von News ist egal  News ≠ Wirklichkeit  News = Möglichkeit  „Confirmation bias“: ist in der Kognitionspsychologie die Neigung, Informationen so auszuwählen, zu ermitteln und zu interpretieren, dass diese die eigenen Erwartungen erfüllen. gilt auch für Aberglaube und Verschwörungstheorien
  47. 47. Lösungsmöglichkeiten
  48. 48. Filterblase  Offen bleiben für andere Positionen und Meinungen  Bewusst die Filterblase durchlässig machen  Medienvielfalt wählen  Die Algorithmen anpassen  Technische Lösungen anbieten, um Vielfalt zu ermöglichen
  49. 49. Filterblase  Die Algorithmen anpassen  Technische Lösungen anbieten, um Vielfalt zu ermöglichen
  50. 50. Filterblase  Die Algorithmen anpassen  Technische Lösungen anbieten, um Vielfalt zu ermöglichen
  51. 51. Rechtspopulismus  Politik machen, Positionen besetzen, streiten  Auch einfache Botschaften senden  Die sozialen Medien verstehen und nutzen  In Diskussionen gehen und Position beziehen  Nicht über jedes Stöckchen springen  Positive Frames und Narrative verbreiten
  52. 52. Rechtspopulismus  Politik machen, Positionen besetzen, streiten  Auch einfache Botschaften senden  Die sozialen Medien verstehen und nutzen Quelle: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/172474/umfrage/politische-parteien-nach-anzahl-der-fans-bei-facebook/ https://www.merkur.de/politik/spd-ueberholt-in-umfrage-erneut-union-zr-7414406.html
  53. 53. Hass  Bestehende Gesetze anwenden  Gesetze verschärfen / neue Gesetze erlassen (?)  In Dialog treten  Hassbotschaften unterbinden
  54. 54. Hass  Bestehende Gesetze anwenden  Gesetze verschärfen / neue Gesetze erlassen (?) Gesetz- geber? Meinungs- freiheit Volks- verhetzung, Beleidigung Hass- kommentare
  55. 55. Hass  In Dialog treten  Sascha Lobo:  Hass dient in vielen Fällen zur Bewältigung der eigenen Hilflosigkeit  Hass-Botschaften als gefühlte Selbstverteidigung  Im Dialog: 90% haben es „nicht so gemeint“
  56. 56. Hass  Hassbotschaften unterbinden
  57. 57. Fake News  Skeptisch sein  Fake News melden und richtigstellen  Fake News mit technischen / redaktionellen Mitteln identifizieren  Fake News kennzeichnen
  58. 58. Fake News  Skeptisch sein  Fake News melden und richtigstellen
  59. 59. Fake News  Fake News mit technischen / redaktionellen Mitteln identifizieren  Fake News kennzeichnen
  60. 60. Fake News  Fake News mit technischen / redaktionellen Mitteln identifizieren  Fake News kennzeichnen
  61. 61. Fake News  Fake News mit technischen / redaktionellen Mitteln identifizieren  Fake News kennzeichnen
  62. 62. Vielen Dank! Fragen? Google: Christian Buggisch ◦ Blog: buggisch.wordpress.com

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