Winterkongress 2020: Debunkingstrategien gegen Fake-News im Internet
Channel: Digitale Gesellschaft
Date: 10/03/2020

Sabrina Heike Kessler

Die Entwicklung evidenzbasierter Empfehlungen, wie Fake-News und Mythen angemessen in der Online-Kommunikation entlarvt werden können (Debunking) und der Glaube an diese minimiert werden kann, ist nicht nur für jede/n Einzelne/n wichtig, sondern für die gesamte Gesellschaft. Der mediale Wandel führt durch Digitalisierung, Differenzierung, Komplexitätssteigerung und Omnipräsenz zu einer Neufiguration der Kommunikations- und Informationsprozesse. Die Akteure der digitalen Kommunikation werden heterogener und wir finden im Internet auch öffentliche, einseitig interessensgeleitete Kommunikation. Bei den kommunikativen Praktiken zeigt sich dann, dass mehr Raum für Informationen jeglicher Art ist. Auch deswegen halten sich Mythen und Fake-News selbst im Informationszeitalter des Internets, obwohl evidenzbasierte, wissenschaftliche Informationen und Fachartikel sowie qualitative journalistische Debunkingbeiträge hier potentiell leicht zugänglich sind. Im Alltag haben die Menschen jedoch wenig Zeit, kognitive Ressourcen und/oder Motivation komplexe Themen wie wissenschaftliche oder medizinische Erkenntnisse zu verstehen. Deshalb kommt es häufig zu fehlerhaftem Wissen. Diese Fake-News, Mythen, Missverständnisse sind dann relativ stabil im Kopf der Menschen verankert und schwer zu beseitigen. Es benötigt mitunter spezielle Debunking-/Entlarvungsstrategien einmal verankerte Mythen zu korrigieren. Normativ wünschenswert ist dabei, nicht erst seit einer weltweiten Fake-News-Debatte, Falsch-Nachrichten und Mythen effektiv bekämpfen zu können, welche bspw. vom Weltwirtschaftsforum als eine der Hauptbedrohungen für unsere Gesellschaft eingestuft wurden. Geplant ist es im Vortrag Strategien, wie online-verbreitete Fake-News effektiv widerlegt werden können, aus der psychologischen und kommunikationswissenschaftlichen Forschung zu identifizieren. Dabei werden aktuelle Studien sowie praktische Beispiele aufgezeigt und diskutiert.