In der Arbeit wird erörtert, inwieweit Twitter Bots die US-Präsidentschaftswahl 2016 beeinflusst haben, und wie gut sie einen echten Menschen imitieren können. Dieses Thema hat in einer zunehmend globalisierenden und digitalen Gesellschaft wie unserer eine immer wachsende Relevanz. Denn mit steigendem technischen Fortschritt steigen auch die technischen Möglichkeiten jener, die Bots programmieren. Ein effektives Erkennungs- und Bekämpfungskonzept von Social Bots ist somit nicht nur unausweichlich, sondern auch notwendig. Nur so können faire Wahlen und echter, menschlicher Austausch in einer digitalen Gesellschaft gewährleistet werden.
Social Media Plattformen, wie Twitter werden immer populärer und erreichen eine immer größere Menge an Nutzer:innen.. Im Jahre 2018 verzeichnete Twitter zwischen 321 und 336 Millionen aktive Nutzer:innen weltweit. 53,1 Millionen davon waren aus den USA, ein Nutzeranteil von ca. 16,24 Prozent. Doch neben menschlichen Akteuren in diesem Nachrichtenaustausch agieren auch immer mehr computergesteuerte Accounts auf Twitter. Während manche dieser Bots mit guten Absichten betrieben werden und beispielsweise nur bestimmte Hashtags retweeten, gibt es auch Bots mit dem Ziel, Lesende bewusst in die Irre zu führen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Social Bots
2.1 Hybrid-Accounts
2.2 Intentionsbasierte Klassifizierung von Social Bots
2.2.1 Gutartige Bots
2.2.2 Bösartige Bots
2.3 Arten und Zwecke von Social Bots
2.4 Propaganda-Bots
2.4.1 Spam-Bots
2.4.2 Fake-Follower
2.4.3 News Bots
3 Methoden zur Erkennung
3.1 Menschenbasierte Erkennung
3.2 Maschinenbasierte Erkennung
3.2.1 BotOrNot
3.2.2 Click-Stream-Analyse
4 US-Präsidentschaftswahl 2016
4.1 Hintergrund
4.2 Einsatz von Social Bots während der Wahl
4.3 Prognose für zukünftige Wahlen
5 Sind Social Bots noch vom Menschen zu unterscheiden?
5.1 Zukunftsperspektive
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht den Einfluss von automatisierten Accounts, sogenannten Social Bots, auf den politischen Diskurs während der US-Präsidentschaftswahl 2016 und analysiert, inwieweit diese von menschlichen Nutzern auf Twitter unterscheidbar sind.
- Definition und Klassifizierung von Social Bots
- Methoden zur Erkennung von automatisierten Accounts
- Einfluss von Bots auf die US-Wahl 2016
- Herausforderungen bei der Unterscheidung von Mensch und Maschine
- Zukunftsperspektiven für digitale Plattformen
Auszug aus dem Buch
3.2.2 Click-Stream-Analyse
Bei der Click-Stream-Analyse werden die Mausbewegungen sowie die Dauer des Verweilens eines Nutzers auf einer Website aufgezeichnet und analysiert. Da Menschen deutlich mehr Zeit mit dem Betrachten von Tweets anderer verwenden, und beispielsweise beim Tippen langsamer sind, bietet die Click-Stream-Analyse einen guten Weg zur Erkennung von Bots.27 Nachteile bei dieser Variante sind der zusätzliche Netwerktraffic, da jedes sogenannte Event, also jeder Klick und jedes Tippen, an einen Server gesendet werden muss.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Popularität von Twitter und die zunehmende Präsenz automatisierter Accounts im Kontext der US-Wahl 2016.
2 Social Bots: Definition des Begriffs sowie Einteilung in Hybrid-Accounts, gutartige und bösartige Bots sowie verschiedene Funktionsarten wie Propaganda-Bots.
3 Methoden zur Erkennung: Untersuchung von sowohl manuellen als auch maschinellen Ansätzen zur Identifikation von Bots, einschließlich technischer Frameworks wie BotOrNot.
4 US-Präsidentschaftswahl 2016: Analyse des tatsächlichen Einsatzes von Social Bots während des Wahlkampfes und deren Einfluss auf die öffentliche Meinungsbildung.
5 Sind Social Bots noch vom Menschen zu unterscheiden?: Diskussion über die Grenzen der menschlichen Wahrnehmung gegenüber Bots und die Notwendigkeit technischer Kontrollmechanismen.
6 Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Gefahr von Social Bots für die Demokratie und Forderung nach stärkeren Schutzmaßnahmen auf Social-Media-Plattformen.
Schlüsselwörter
Social Bots, Twitter, US-Präsidentschaftswahl 2016, Propaganda, Automatisierung, BotOrNot, Click-Stream-Analyse, Fake-News, Mensch-Maschine-Interaktion, Künstliche Intelligenz, digitale Demokratie, Wahlmanipulation, Hybrid-Accounts, Social Media, Twitter-Algorithmen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Phänomen Social Bots auf Twitter und deren Einfluss auf politische Prozesse, speziell am Beispiel der US-Präsidentschaftswahl 2016.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen umfassen die Definition von Bots, Methoden zu deren Erkennung, deren Rolle bei der Verbreitung von Propaganda und die Frage der Manipulierbarkeit von Nutzern.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Es soll erörtert werden, inwieweit Social Bots die US-Wahl 2016 beeinflusst haben und wie gut es möglich ist, diese Accounts von echten Menschen zu unterscheiden.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse bestehender Studien, technischer Dokumentationen zu Bot-Erkennungsframeworks und der Auswertung von Statistiken zum Nutzerverhalten auf Twitter.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Einordnung von Bots, die Vorstellung technischer Erkennungsmethoden, die Analyse der US-Wahl 2016 und die Diskussion über die Zukunft der Bot-Erkennung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Social Bots, Wahlmanipulation, automatisierte Accounts, Twitter, Bot-Erkennung und digitale Meinungsbildung.
Wie unterscheidet sich ein „Cyborg“ von einem vollautomatisierten Bot?
Ein Hybrid-Account, auch Cyborg genannt, verbindet automatisierte Programmabläufe (z. B. RSS-Feeds) mit gelegentlicher menschlicher Interaktion, während ein vollautomatisierter Bot ohne menschliches Eingreifen agiert.
Warum ist die manuelle Erkennung von Bots in der Praxis problematisch?
Die manuelle Erkennung ist aufgrund des hohen Zeitaufwands und der benötigten hohen Prüfungsfrequenz bei einer Plattform mit Millionen Nutzern nicht effizient skalierbar.
Welche Rolle spielt die Click-Stream-Analyse?
Die Click-Stream-Analyse kann Bots durch die Überwachung von Mausbewegungen und Antwortzeiten entlarven, da sich das Interaktionsmuster eines Bots deutlich von dem eines menschlichen Nutzers unterscheidet.
Welche Schlussfolgerung zieht der Autor zur Gefahr für die Demokratie?
Die Arbeit warnt davor, dass durch gezielte Manipulation durch Social Bots die Gefahr besteht, dass Wahlen nicht mehr durch inhaltliche Überzeugung, sondern durch technischen Manipulationsaufwand entschieden werden.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Ist ein Bot noch vom Menschen zu unterscheiden? Eine Analyse von Tweets zum US-Wahlkampf, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1042968
