The Democratization of News - Analysis and Behavior Modeling of Users in the Context of Online News Consumption
Creators: name: Reubold, Jan Ludwig
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023
Subjects: Online News Consumption
Behavior Modeling
Deep Learning
Bayesian Nonparametrics
Bot Detection
Twitter
Facebook

description: Die Erfindung des Internets ebnete den Weg für die Demokratisierung von Information. Die Tatsache, dass Nachrichten für die breite Öffentlichkeit zugänglicher wurden, barg wichtige politische Versprechen, wie zum Beispiel das Erreichen von zuvor uninformierten und daher oft inaktiven Bürgern. Diese konnten sich nun dank des Internets tagesaktuell über das politische Geschehen informieren und selbst politisch engagieren. Während viele Politiker und Journalisten ein Jahrzehnt lang mit dieser Entwicklung zufrieden waren, änderte sich die Situation mit dem Aufkommen der sozialen Online-Netzwerke (OSN). Diese OSNs sind heute nahezu allgegenwärtig – so beziehen inzwischen $67\%$ der Amerikaner zumindest einen Teil ihrer Nachrichten über die sozialen Medien. Dieser Trend hat die Kosten für die Veröffentlichung von Inhalten weiter gesenkt. Dies sah zunächst nach einer positiven Entwicklung aus, stellt inzwischen jedoch ein ernsthaftes Problem für Demokratien dar. Anstatt dass eine schier unendliche Menge an leicht zugänglichen Informationen uns klüger machen, wird die Menge an Inhalten zu einer Belastung. Eine ausgewogene Nachrichtenauswahl muss einer Flut an Beiträgen und Themen weichen, die durch das digitale soziale Umfeld des Nutzers gefiltert werden. Dies fördert die politische Polarisierung und ideologische Segregation. Mehr als die Hälfte der OSN-Nutzer trauen zudem den Nachrichten, die sie lesen, nicht mehr ($54\%$ machen sich Sorgen wegen Falschnachrichten). In dieses Bild passt, dass Studien berichten, dass Nutzer von OSNs dem Populismus extrem linker und rechter politischer Akteure stärker ausgesetzt sind, als Personen ohne Zugang zu sozialen Medien. Um die negativen Effekt dieser Entwicklung abzumildern, trägt meine Arbeit zum einen zum Verständnis des Problems bei und befasst sich mit Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Abschließend beschäftigen wir uns mit der Gefahr der Beeinflussung der Internetnutzer durch soziale Bots und präsentieren eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung. Zum besseren Verständnis des Nachrichtenkonsums deutschsprachiger Nutzer in OSNs, haben wir deren Verhalten auf Twitter analysiert und die Reaktionen auf kontroverse - teils verfassungsfeindliche - und nicht kontroverse Inhalte verglichen. Zusätzlich untersuchten wir die Existenz von Echokammern und ähnlichen Phänomenen. Hinsichtlich des Nutzerverhaltens haben wir uns auf Netzwerke konzentriert, die ein komplexeres Nutzerverhalten zulassen. Wir entwickelten probabilistische Verhaltensmodellierungslösungen für das Clustering und die Segmentierung von Zeitserien. Neben den Beiträgen zum Verständnis des Problems haben wir Lösungen zur Erkennung automatisierter Konten entwickelt. Diese Bots nehmen eine wichtige Rolle in der frühen Phase der Verbreitung von Fake News ein. Unser Expertenmodell - basierend auf aktuellen Deep-Learning-Lösungen - identifiziert, z. B., automatisierte Accounts anhand ihres Verhaltens. Meine Arbeit sensibilisiert für diese negative Entwicklung und befasst sich mit der Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Auch wird auf die Gefahr der Beeinflussung durch soziale Bots eingegangen und eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung präsentiert.