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Soroush Vosoughi, Deb Roy und Sinan Aral vom MIT sind ganz offensichtlich Meister im Umgang mit grossen Datenmengen. Sie untersuchten1, welche Unterschiede es zwischen der Verbreitung von wahren und falschen Nachrichten auf Twitter gibt2. Dazu untersuchten sie nicht einige Dutzend oder einige hundert Tweets, sondern 4,5 Millionen, verbreitet durch 3 Millionen Personen, in 126 000 Kaskaden3, im Zeitraum von 2006 bis 2017. Der Wahrheitsgehalt einer Nachricht (wahr, falsch, gemischt) wurde auf Basis des Urteils von sechs unabhängigen Factchecking-Organisationen4 kategorisiert.
Die Verbreitung wahrer und falscher Nachrichten online
Die Ergebnisse (dargestellt in Abbildung 1) sind eindeutig: Falschmeldungen verbreiteten sich weiter, schneller und tiefer als wahre Nachrichten. Letztere lösten zwar etwas häufiger sehr viele (über 1000) ursprüngliche Tweets aus (während Falschmeldungen deutlich öfter eine mittelhohe Anzahl Kaskaden auslösten), doch Falschmeldungen wurden viel öfter retweetet, lösten also grössere Kaskaden aus: Während die Kaskadengrösse echter Nachrichten 1000 Retweets nie deutlich überschritt, erreichten die Top-1-Prozent der Falschmeldungen zwischen 1000 und 100 000 Retweets.
Man könnte nun vermuten, dass strukturelle Elemente des Netzwerks bzw. der beteiligten User erklären, warum Unwahres im Netz mit grösserer Geschwindigkeit reist als Wahres: vielleicht sind Personen, die oft Falschmeldungen verbreiten, aktiver, folgen also mehr Personen, haben mehr Follower, twittern häufiger? Die Autoren weisen genau das Gegenteil nach: Personen, die falsche News verbreiteten, hatten weniger Follower, folgten weniger anderen Personen und waren weniger aktiv als Verbreiter von wahren News. Falsche News verbreiteten sich also nicht wegen, sondern trotz dieser Struktur schneller und weiter als wahre. Die Wahrscheinlichkeit, retweetet zu werden, lag nach Kontrolle auf dieser Struktur bei falschen News um 70 Prozent höher als bei wahren.
Eine andere Erklärung für die schnellere Verbreitung von Falschmeldungen könnten die Informationstheorie und die Bayes’sche Entscheidungstheorie liefern. Neuigkeiten ziehen die menschliche Aufmerksamkeit an, denn sie sind wertvoll für den Empfänger. Einerseits aus informationstheoretischer Sicht: sie bieten einen höheren Grenznutzen bei der Entscheidungsfindung als schon bekannte Informationen. Andererseits aus gesellschaftlicher Sicht: über neue Informationen, die nicht jeder hat, zu verfügen, erhöht den sozialen Status. Die Autoren wiesen in ihrer Studie nach, dass falsche Nachrichten objektiv einen signifikant höheren Neuigkeitswert hatten als wahre. Und nicht nur das: sie wiesen auch nach, dass die Menschen den Neuigkeitswert solcher Nachrichten als höher empfanden. Dazu werteten sie die Inhalte der Reaktionen aus, und zwar mit Hilfe des Lexikons des National Research Council Canada, das 140 000 englische Wörter acht grundlegenden Emotionen zuordnet. Falsche Nachrichten lösten eine grössere Überraschung und grössere Empörung aus, während wahre Nachrichten grössere Traurigkeit, bestätigte Erwartungen und Vertrauen nach sich zogen. Die von Falschmeldungen ausgelösten Emotionen sind also intensiver, was erklären könnte, warum sie aktiver geteilt wurden.
Mit Bots hat die schnellere Verbreitung von Falschmeldungen übrigens nichts zu tun. Auch diesen oft geäusserten Verdacht haben die Autoren überprüft, indem sie über den neuesten Bot-Erkennungsalgorithmus verdächtige Interaktionen aussortierten; das Ergebnis blieb dasselbe: falsche Nachrichten verbreiteten sich weiter, schneller und tiefer als wahre. Massnahmen gegen die Verbreitung von Fehlinformation sollten also vor allem beim Menschen und seinem Verhalten ansetzen – wieder einmal sind nicht die Maschinen schuld.
Der Impact von Fake News
Auch Hunt Allcott (Universität New York) und Matthew Gentzkow (Universität Stanford) haben sich umfassend5 mit dem Thema Fake News beschäftigt. Sie untersuchten im Umfeld der US-Wahlen 2016 unter anderem die Herkunft und die Wahrnehmung von Fake News. Zur Herkunft nennen sie spannende Erkenntnisse: Mehr als 100 einschlägige Fake-News-Websites wurden 2016 von Teenagern aus der Kleinstadt Veles in Mazedonien betrieben. Endingthefed.com, Urheber von vier der zehn am weitesten verbreiteten Facebook-Fake-News, wurde von einem 24jährigen Rumänen betrieben, und der Inhaber einer US-Firma namens Disinfomedia sagte aus, er beschäftige 20 bis 25 Schreiber, die verschiedenste Fake-News-Sites bespielten. Die Motivation dafür ist öfter pekuniärer als ideologischer Natur: Falschmeldungen, die auf Social Media viral gehen, können erhebliche Werbeeinnahmen generieren. Die Teenager aus Veles produzierten z.B. nicht nur Fake News zu Trumps, sondern auch zu Clintons Gunsten; der Amerikaner Paul Horner produzierte kommerziell sehr erfolgreich Pro-Trump-Fake-News, obwohl er gemäss eigener Aussage gegen Trump war.
Tatsächlich spielen Social Media eine entscheidende Rolle bei der Verbreitung von Fake News. Während – gemessen im November 2016 – Klicks auf die Websites seriöser Medien fast zur Hälfte über Direktzugriff, zu 30 Prozent über Suchmaschinen und bloss zu 10 Prozent über Links auf Social Media erfolgten, lag der Social-Media-Anteil bei den Fake-News-Websites bei 42 Prozent.
Das interessanteste Resultat der Studie kommentierten ihre Autoren allerdings gar nicht bzw. nicht im untenstehenden Sinne – vielleicht weil es für sie nicht erfreulich ist, wenn die Resultate der Studie, in die sie viel Zeit investiert haben, zeigen, dass eigentlich alles gar nicht so schlimm ist. Sie haben richtig gelesen: die Autoren konfrontierten eine Woche nach den Wahlen 1208 erwachsene Amerikaner mit 15 Schlagzeilen, und zwar von wichtigen und weniger wichtigen wahren Nachrichten, von Fake News und von «Fake Fake News». Letztere sind von den Autoren erfundene Falschmeldungen, die gar nie im Umlauf waren. Die Studienteilnehmer wurden gefragt, ob sie sich an die Schlagzeilen erinnern und ob sie sie damals für wahr hielten. An die wichtigen wahren Nachrichten erinnerten sich knapp 70 Prozent, und die grosse Mehrheit davon hielt sie auch für wahr. Bei den unwichtigeren wahren Nachrichten sanken die Quoten. An die Fake News erinnerten sich bloss 15 Prozent, und Glauben schenkten ihnen nur 8 Prozent. Und die «Fake Fake News»? Auch an diese «erinnerten» sich 14 Prozent, und 8 Prozent gaben zu Protokoll, sie damals geglaubt zu haben (vgl. Abbildung 2). Das «Placebo» erzielte bei den Befragten also die gleiche Wirkung wie die Fake News. Daraus kann – in Anlehnung an die Praxis bei der Beurteilung von Medikamenten – eigentlich nur geschlossen werden, dass Fake News so gut wie wirkungslos waren.
Schnelle Verbreitung, schwache Wirkung
Falschmeldungen – oder eben «Fake News» – mögen sich also aus informationspsychologischen Gründen schneller in den sozialen Netzwerken verbreiten. Aber die Wissenschaft legt auch nahe: ihre Wirkung auf die Meinungsbildung dürfte (bisher) bescheiden bis inexistent sein.
1 Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral: The spread of true and false news online. In: Science, 359 (2018), S. 1146–1151.
2 Von «Fake News» sprechen die Autoren absichtlich nicht, denn der Begriff sei von Politikern vereinnahmt worden, um Nachrichten zu desavouieren, die ihre politische Position nicht stützten. Mit dem tatsächlichen Wahrheitsgehalt der Nachricht habe die Bezeichnung darum kaum noch etwas zu tun.
3 Eine Kaskade ist die Gesamtheit aller Retweets, die durch einen ursprünglichen ersten Tweet ausgelöst wurde.
4 snopes.com, politifact.com, factcheck.org, truthorfiction.com, hoax-slayer.com, urbanlegends.about.com (diese existiert unterdessen nicht mehr bzw. ist neu unter www.thoughtco.com/urban-legends-4132595 zu finden)
5 Hunt Allcott und Matthew Grentzkow: Social Media and Fake News in the 2016 Election. In: Journal of Economic Perspectives, 31/2 (2017), S. 211–236.
Lukas Rühli
ist Redaktor dieser Zeitschrift.