title: "Im Kampf gegen Fake News" - der Einfluss von Risikobereitschaft, erkenntnistheoretischem Risiko und Glaubwürdigkeit der Quelle auf die Wirkung von Richtigstellungen
Creators: name: Sparrer, Julian
Publisher: name: :none
Year: 2018

description: Die hier vorliegende Magisterarbeit befasst sich mit der Bekämpfung von Fake News durch Richtigstellungen. Dafür wird in einem ersten Schritt versucht, den momentan inflationär verwendeten Begriff Fake News einzuordnen und zu definieren. In weiterer Folge werden Fake News erkenntnistheoretisch eingeordnet, um das Dilemma zu erläutern, das der Mensch bei der Rezeption von Nachrichten und Fake News hat: Kurz gesagt, ob es für den Menschen zugängliche Maßstäbe zur Bewertung von Nachrichten a priori gibt und, wenn ja, wann man Nachrichten Glauben schenken darf und wann nicht. Besonders wichtige Abstufungsmodelle und Ansätze zu persönlicher Risikobereitschaft und dem erkenntnistheoretischen Risiko, das gewissermaßen das Involvement bezeichnet, mit dem wir uns einem Thema widmen, werden in weiterer Folge skizziert und finden schließlich auch Eingang in die Forschungsfragen. Als weiteres tragendes Konzept zur Bewertung von Nachrichten kristallisiert sich in dieser Arbeit die Glaubwürdigkeit des Senders heraus, die aufgrund von Informationsüberflutung und der Geschwindigkeit sozialer Medien eine willkommene Bewertungsheuristik darstellt. Sie wird ebenfalls in dem Experimentaldesign untersucht, das eine Kontroll- und zwei Versuchsgruppen vergleicht. Die Kontrollgruppe rezipierte eine Falschmeldung, die auch die beiden Versuchsgruppen bekamen, letztere lasen danach jedoch eine Richtigstellung von einer glaubwürdigen (Versuchsgruppe 1) beziehungsweise von einer unglaubwürdigen (Versuchsgruppe 2) Quelle. Mit diesem Design konnten Effekte der Richtigstellung allgemein, der Glaubwürdigkeit der Quelle und Moderationseffekte durch persönliche Risikobereitschaft sowie erkenntnistheoretisches Risiko eruiert werden. Die Auswertung ergab für keine der Hypothesen signifikante Effekte, jedoch einige wenige Tendenzen und mögliche Ausblicke für die weitere Forschung im Bereich von Fake News, die vermehrt nach Motiven sowie Hirnaktivitäten fragen und Szenarien der Verbreitung von Fake News besser abbilden sollte.
description: The topic of this Master‘s thesis is how to battle fake news through corrections. Therefore it tries to categorize and define the excessively used term fake news in a first step. Furthermore, fake news are categorized epistemologically to illustrate the dilemma we face when receiving news or fake news: summarized, if there are accessible scales for us to rate news a priori, and if so, when it is justified to believe news and when it is not. Particularly important graduation models and approaches to personal risk taking and epistemological risk, which to some extent characterizes the involvement with which we attend to a topic, are outlined in further consequence and eventually established in the research questions. Credibility of the communicator is argued to be another fundamental concept for rating news, which becomes a welcome heuristic nowadays due to information overload and the speed of social media. The impact of credibility of the communicator is therefore examined as well in the experimental design, which features one control group and two treatment groups. The control group received a false report, as did the two treatment groups, but the treatment groups also received a correction of a credible (treatment group 1) respectively an uncredible (treatment group 2) source afterwards. This design was able to determine effects of the correction in general, the credibility of the source and moderation effects trough personal risk taking and epistemological risk. However, there were no significant effects found for either of the hypotheses. The results are limited to a few tendencies and possible prospects for future research in the field of fake news, which should focus on motives and brain activities and furthermore try to model sceneries of the distribution of fake news more accurately.