Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss sozialer Medien auf die affektive Polarisierung und deren Folgen für die demokratische Öffentlichkeit. Ausgangspunkt ist die Annahme, dass Plattformen nicht nur neue Räume politischer Kommunikation eröffnen, sondern den Diskurs aufgrund ökonomischer Zielsetzungen verändern. Theoretisch stützt sich die Analyse auf Zuboffs Konzept des Überwachungskapitalismus, van Dijcks Plattformgesellschaft sowie die deliberative Demokratietheorie von Jürgen Habermas.
Am Beispiel der US-Präsidentschaftswahl 2016 werden Mechanismen wie Microtargeting, Fake News, Echokammern und algorithmische Selektion untersucht. Die Untersuchung zeigt, dass soziale Medien Inhalte mit hohem emotionalem Potenzial bevorzugen, affektive Feindbilder verstärken und Diskursräume fragmentieren. Insgesamt belegt die Arbeit, dass digitale Plattformen keine neutralen Kommunikationsräume darstellen, sondern durch Logiken gesteuert werden, die eine Polarisierung der Gesellschaft begünstigen. Zwar erleichtern soziale Medien die politische Partizipation, zugleich gefährden sie jedoch Rationalität, Meinungsvielfalt und Inklusivität – Kernbestandteile demokratischer Öffentlichkeit.
Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis (5)
- Tabellenverzeichnis (5)
- 1 Einleitung: Soziale Medien und die Transformation der Öffentlichkeit (6)
- 1.1 Von Huxley bis Habermas: Öffentlichkeiten im Zeitalter sozialer Medien (6)
- 1.2 Vorgehensweise und Forschungsfrage (7)
- 1.3 Relevanz der Arbeit (8)
- 2 Begriffliche und theoretische Grundlagen (8)
- 2.1 Begriffsbestimmung: soziale Medien (8)
- 2.2 Begriffsbestimmung: Polarisierung (9)
- 2.3 Ökonomisch-politische Rahmenbedingungen (9)
- 2.3.1 Überwachungskapitalismus (Zuboff) (10)
- 2.3.2 Kritische Einordnung (13)
- 2.4 Technische Infrastruktur: Das Plattform-Ökosystems (13)
- 2.4.1 Die Plattformgesellschaft nach van Dijck et al. (14)
- 2.5 Ausgewählte Polarisierungsmechanismen: Echokammern und Filterblasen (16)
- 2.5.1 Echokammern in digitalen Öffentlichkeiten: Analyse und Einordnung (16)
- 2.5.2 Filterblasen und Microtargeting (17)
- 2.6 Gesellschaftlich-kommunikative Ebene (18)
- 2.6.1 Strukturwandel der Öffentlichkeit und deliberale Demokratie nach Habermas (18)
- 3 Methodik (20)
- 3.1 Forschungsansatz (20)
- 3.2 Theoriebezug und Auswahl (20)
- 3.3 Fallauswahl und Begründung (21)
- 3.4 Material und Literaturbasis (21)
- 3.5 Einschränkungen (21)
- 3.6 Analysestrategie (21)
- 4 Fallbeispiel: US-Präsidentschaftswahl 2016 (22)
- 4.1 Einführung in den Fall und Vorgehensweise (22)
- 4.2 Cambridge Analytica und der Einsatz psychometrischer Daten (23)
- 4.2.1 Einführung (23)
- 4.2.2 Cambridge Analytica: Funktionsweise und Wirkmechanismen (24)
- 4.2.3 Microtargeting, Emotionen und Polarisierung (25)
- 4.2.4 Microtargeting: Eine kritische Einordnung (27)
- 4.3 Fake News, Emotion und algorithmische Verstärkung (27)
- 4.3.1 Einführung: Fake News und die Pizzagate-Verschwörung (27)
- 4.3.2 Psychologische und algorithmische Faktoren bei Fake News (28)
- 4.3.3 Verbreitung, Motive und Persistenz von Fake News am Beispiel „Pizzagate" (30)
- 4.3.4 Determinanten der Verbreitung von Falschinformationen (32)
- 4.4 affektive Polarisierung und das Internet (33)
- 4.4.1 Einführung: Affektive Polarisierung im digitalen Zeitalter (33)
- 4.4.2 Affektive Polarisierung im US-Wahlkampf 2016 (34)
- 4.4.3 Feedback-Schleifen der Polarisierung: Emotionen, Algorithmen und Spaltung (37)
- 5 Diskussion (39)
- 5.1 Interpretation der Ergebnisse im Rahmen der Theorien (39)
- 5.2 Vergleich zwischen deliberativer und Plattform-Öffentlichkeit (40)
- 5.3 Was bedeutet das für die Öffentlichkeit? (41)
- 5.4 Einschränkungen der Arbeit und Empfehlungen für zukünftige Forschung (42)
- 6 Quo vadis? – Handlungsempfehlungen für digitale Öffentlichkeiten (43)
- 7 Fazit und Schlussbemerkung (45)
- Literaturverzeichnis (47)
- Anhang (53)
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit zielt darauf ab, den Beitrag sozialer Medien zur politischen Polarisierung zu analysieren und ihre Auswirkungen auf die Struktur der demokratischen Öffentlichkeit zu bewerten. Die zentrale Forschungsfrage lautet: Wie beeinflussen die inhärenten Funktionslogiken sozialer Medien die affektive politische Polarisierung und welche Auswirkungen hat dies auf die Struktur der demokratischen Öffentlichkeit?
- Der Einfluss sozialer Medien auf politische Kommunikation und gesellschaftliche Spaltung.
- Das Phänomen der affektiven Polarisierung und seine Verstärkung durch digitale Mechanismen.
- Die Transformation der demokratischen Öffentlichkeit durch Plattform-Logiken.
- Mechanismen wie Überwachungskapitalismus, Echokammern, Filterblasen, Microtargeting und Fake News.
- Die US-Präsidentschaftswahl 2016 als zentrales Fallbeispiel zur Analyse dieser Dynamiken.
- Entwicklung von Handlungsempfehlungen zur Bewahrung demokratischer Prinzipien in digitalen Öffentlichkeiten.
Auszug aus dem Buch
4.2.2 Cambridge Analytica: Funktionsweise und Wirkmechanismen
Im Folgenden wird die Funktionsweise des von Cambridge Analytica eingesetzten Microtargeting dargestellt, das auf der Analyse großer Datenmengen (Big Data) basiert. Big-Data-Analysen ermöglichen im Vergleich zum klassischen Onlinemarketing eine präzisere Marktsegmentierung, indem sie neben soziodemografischen Merkmalen (Alter, Geschlecht, Einkommen) auch Werte, Einstellungen und Nutzungsverhalten einbeziehen. Dies erlaubt eine genauere Eingrenzung der Zielgruppen sowie eine verbesserte Vorhersage ihres Verhaltens (vgl. Prietzel 2020: 84f.).
Bereits 2013 zeigten Kosinski et al., dass sich mithilfe von Facebook-Likes verschiedene dichotome Merkmale mit hoher Genauigkeit vorhersagen lassen. Die Vorhersagegenauigkeit wurde anhand der Area Under the Curve (AUC) gemessen, wobei 0,5 zufälligem Raten und 1,0 perfekter Vorhersage entspricht. So wurde beispielsweise die politische Zugehörigkeit (Demokrat oder Republikaner) mit einer AUC von 0,85 (85 Prozent Genauigkeit) präzise prognostiziert – ebenso wie etwa das Geschlecht (0,93) und die ethnische Herkunft (0,95) (vgl. Kosinski et al. 2013: 5803). Kosinski entwickelte sein Verfahren weiter und nutzte später das Big-Five-Modell (OCEAN), welches fünf Persönlichkeitsdimensionen umfasst: Offenheit für neue Erfahrungen; Gewissenhaftigkeit; Extraversion; Verträglichkeit und Neurotizismus. Diese Dimensionen erklären stabile individuelle Charakterunterschiede in der Wahrnehmung von Situationen und dem Verhalten (vgl. Prietzel 2020: 85).
Der Forschende konzipierte eine Methode, bei der Facebooknutzern mittels einer App ein 100-Item-Big-Five-Persönlichkeitstest zur Verfügung gestellt wurde. Die Teilnehmenden bewerteten verschiedene Aussagen auf einer fünfstufigen Ratingskala – von „trifft überhaupt nicht zu“ (1) bis „trifft voll und ganz zu“ (5). Durch den Test erhielten die Forschenden nicht nur umfangreiche psychologische Profildaten, sondern zugleich Zugriff auf die Nutzerprofile – inklusive der abonnierten Facebook-Seiten. Die Persönlichkeitsprofile wurden anschließend durch einen Algorithmus mit den Likes der Nutzer verknüpft, wodurch signifikante Zusammenhänge sichtbar wurden – beispielsweise zeigten Fans von Kurt Cobain eine ausgeprägte Neigung zu Neurotizismus (vgl. ebd.: 85f.).
Zur Bewertung der Treffsicherheit des Algorithmus wurde auch die Freundesliste der Nutzer herangezogen – indem die Freunde mittels eines Fragebogens gebeten wurden, die jeweilige Zielperson einzuschätzen. Dabei zeigte sich, dass der Algorithmus mit 10 Facebook-Likes eine Person präziser einschätzen konnte als ein durchschnittlicher Arbeitskollege; bei 70 Likes übertraf er die Menschenkenntnis eines Freundes; bei 150 die eines engen Familienmitglieds. Mit rund 300 Likes konnte das Modell sogar das Verhalten genauer vorhersagen als der Lebenspartner – insbesondere bei sensiblen Themen wie Drogenkonsum erwies es sich teils als verlässlicher als die Selbstauskunft der Probanden (vgl. ebd: 86f.).
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 Einleitung: Soziale Medien und die Transformation der Öffentlichkeit: Dieses Kapitel führt in das Thema ein, indem es die gesellschaftliche Dialektik von Kooperation und Spaltung im Kontext digitaler Medien beleuchtet und die Forschungsfrage nach dem Einfluss sozialer Medien auf politische Polarisierung und demokratische Öffentlichkeit formuliert.
Kapitel 2 Begriffliche und theoretische Grundlagen: Hier werden zentrale Begriffe wie soziale Medien und affektive Polarisierung definiert. Theoretische Fundamente wie der Überwachungskapitalismus von Zuboff, die Plattformgesellschaft nach van Dijck et al. sowie Habermas' deliberative Demokratietheorie werden eingeführt und durch Polarisierungsmechanismen wie Echokammern ergänzt.
Kapitel 3 Methodik: Das Kapitel erläutert den qualitativen Forschungsansatz der Arbeit, der theoriegeleitet ist und das Fallbeispiel der US-Präsidentschaftswahl 2016 zur Analyse der Mechanismen sozialer Medien nutzt.
Kapitel 4 Fallbeispiel: US-Präsidentschaftswahl 2016: Anhand der US-Wahl 2016 werden der Einsatz von Microtargeting durch Cambridge Analytica, die Verbreitung von Fake News und die Mechanismen der affektiven Polarisierung im digitalen Raum detailliert untersucht.
Kapitel 5 Diskussion: Dieses Kapitel interpretiert die Ergebnisse der Fallstudie im Rahmen der vorgestellten Theorien und bewertet die Auswirkungen der Funktionslogiken sozialer Medien auf die demokratische Öffentlichkeit.
Kapitel 6 Quo vadis? – Handlungsempfehlungen für digitale Öffentlichkeiten: Hier werden konkrete Handlungsempfehlungen für Politik und Gesellschaft zur Regulierung digitaler Plattformen, Stärkung des Qualitätsjournalismus und Förderung von Medienkompetenz entwickelt.
Kapitel 7 Fazit und Schlussbemerkung: Das Abschlusskapitel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, dass soziale Medien affektive Polarisierung begünstigen und die demokratische Öffentlichkeit transformieren, und betont die Notwendigkeit kontinuierlicher Beobachtung und Regulierung.
Schlüsselwörter
Soziale Medien, affektive Polarisierung, Überwachungskapitalismus, deliberative Öffentlichkeit, US-Wahl 2016, Microtargeting, Fake News, Echokammern, Filterblasen, Plattformlogik, Desinformation, algorithmische Steuerung, politische Kommunikation, postfaktische Gesellschaft, digitale Öffentlichkeit
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht den Einfluss sozialer Medien auf die affektive Polarisierung und deren Folgen für die demokratische Öffentlichkeit, insbesondere vor dem Hintergrund ökonomischer Zielsetzungen der Plattformen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind die Analyse sozialer Medien als Kommunikationsräume, die Dynamiken der politischen Polarisierung, der Überwachungskapitalismus, die Plattformgesellschaft sowie die deliberative Demokratietheorie.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, den Beitrag sozialer Medien zur politischen Polarisierung zu analysieren. Die Forschungsfrage lautet: Wie beeinflussen die inhärenten Funktionslogiken sozialer Medien die affektive politische Polarisierung und welche Auswirkungen hat dies auf die Struktur der demokratischen Öffentlichkeit?
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit verfolgt einen theoriegeleiteten, qualitativ-analytischen Ansatz mit einer interpretativen Analyse und einem deduktiven Vorgehen, illustriert durch ein Fallbeispiel.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die begrifflichen und theoretischen Grundlagen, Polarisierungsmechanismen wie Echokammern und Filterblasen, sowie detailliert das Fallbeispiel der US-Präsidentschaftswahl 2016 mit Fokus auf Microtargeting und Fake News.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Schlüsselwörter wie Soziale Medien, affektive Polarisierung, Überwachungskapitalismus, deliberative Öffentlichkeit, US-Wahl 2016, Microtargeting und Fake News charakterisiert.
Welche Rolle spielte Cambridge Analytica bei der US-Wahl 2016?
Cambridge Analytica nutzte psychometrische Daten und Microtargeting, um Wählergruppen gezielt mit personalisierten, emotionsbasierten Botschaften anzusprechen und so das Wahlverhalten im Kontext der US-Präsidentschaftswahl 2016 zu beeinflussen.
Wie beeinflussen Echokammern und Filterblasen die öffentliche Meinungsbildung?
Echokammern und Filterblasen fördern die Aufspaltung der Öffentlichkeit in homogene Teilöffentlichkeiten, verstärken bestehende Überzeugungen und Feindbilder, und verhindern einen heterogenen Dialog, wodurch die Meinungsvielfalt reduziert wird.
Welche Verbindung besteht zwischen Überwachungskapitalismus und affektiver Polarisierung?
Der Überwachungskapitalismus, der auf der Extraktion und Kommodifizierung von Verhaltensdaten basiert, fördert durch seine algorithmische Steuerung und Gewinnorientierung die Verbreitung emotional aufgeladener Inhalte, was die affektive Polarisierung verstärkt und zur Verfestigung subjektiver Wahrheiten beiträgt.
Welche Handlungsempfehlungen werden zur Stärkung der digitalen Öffentlichkeit gegeben?
Empfehlungen umfassen die Regulierung digitaler Plattformen, die Stärkung von Qualitätsjournalismus, die Förderung von Medienkompetenz und die Entwicklung gemeinwohlorientierter digitaler Räume, um demokratische Prinzipien im digitalen Zeitalter zu sichern.
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- Anonym (Autor:in), 2025, Die Rolle sozialer Medien bei der politischen Polarisierung am Beispiel der US-Präsidentschaftswahl 2016, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1683659
