EXTREMISMUS 11forum kriminalprävention 2 2021 bekannte Akteure innen mit einer hohen Reichweite Da die Konten sperrungen während des Analyse zeitraums stattfanden lassen sich mit dem generierten Datenmaterial nicht nur Effekte auf Ebene der Echokam mern nachzeichnen sondern auch die Online Aktivitäten auf Ebene der Akteure innen selbst Insbesonde re deren unterschiedliche Reichweite innerhalb der sozialen Teilnetzwerke wurde bereits in mehreren aktuellen Forschungsbeiträgen zur automati sierten Erkennung sogenannter Hass nachrichten auf Twitter aufgegriffen vgl Ross et al 2017 Bret schneider Peters 2017 Wiegand et al 2018 Mandl et al 2019 sowie Charitidis et al 2020 konnte bisher aber nicht in eine Ursa che Wirkungs Analyse hinsichtlich der Verbreitung radikaler extremer oder verfassungsfeindlicher Meinungen überführt werden Die Hypothese ob Kontensper rungen von Akteure innen mit ho her Reichweite zu einer Reduktion der Anzahl an Hassnachrichten bei tragen können konnte jedenfalls in den bisherigen Forschungsbeiträgen aufgrund des fundamentalen Eva luationsproblems also der Nichtbe obachtbarkeit einer Kontensperrung vor der tatsächlichen Realisation einer Kontensperrung nicht empirisch un tersucht werden Die dahinterstehende Annahme lautet dass A Kontensperrungen von bekannten Akteure innen mit großer Reichweite eine Unterbre chung der Kurznachrichtenkette mit einschlägigen Meinungen bewirken und somit zu einer B Freisetzung von Akteure innen innerhalb der Echo kammern führen können siehe Ab bildung 1 Akteure innen innerhalb einer Echokammer lassen sich dabei stilisiert über einen Kreis zusammen fassen Hassnachrichten auf Social Media Plattformen erkennen Um erstmals die Bedeutung der Reichweite der Akteure innen für die Verbreitung radikaler extremer oder verfassungsfeindlicher Meinungen im Rahmen einer Ursache Wirkungs Ana lyse nachzeichnen zu können wur de in einem ersten Arbeitsschritt auf Grundlage der zuvor genannten For schungsbeiträge ein Modell zur auto matisierten Erkennung von Hassnach richten auf Twitter entwickelt Die Hassnachrichten gelten dabei als Aus drucksform radikaler extremer oder verfassungsfeindlicher Meinungen auf Twitter und können unter Rück griff auf bereits in diesem Kontext er probte und kontinuierlich erweiterte Textkorpora erkannt werden In einem zweiten Arbeitsschritt geht es um die Dynamiken von Hass nachrichten Dynamiken entstehen wenn sich Hassnachrichten inner halb einer Echokammer gegenseitig verstärken Daher werden zunächst die Dynamiken innerhalb einer Echo kammer nachgezeichnet um im An schluss die Übertragungswahrschein lichkeit auf eine andere Echokammer ermitteln zu können Vereinfacht aus gedrückt geht es bei der Ursache Wir kungs Analyse darum die Dynamiken von Hassnachrichten in einer Echo kammer nachzuzeichnen bevor sie über die Reichweite der Akteure in nen in andere Echokammern über führt werden um dort gegebenen falls neue Dynamiken zu entfalten die ebenfalls nachgezeichnet werden können Quantitative Analyse des Datenmaterials Seit Beginn des Analysezeitraums konnten Daten von 21 325 Akteure in nen mit Bezug zur Identitären Bewe gung gesammelt werden Zum Ab schluss des Analysezeitraums im Jahr 2020 lagen somit insgesamt 5 055 468 Tweets von bis dahin noch 15 677 akti ven Akteurinnen und Akteurinnen vor Die Differenz von 5 648 Akteure in nen basiert zum einen auf den Kon tensperrungen seitens Twitter sowie den damit einhergehenden Unterbre chungen der Kurznachrichtenketten und zum anderen auf der Verwendung von privaten und somit nicht öffent lich einsehbaren Accounts Ein Teil der relevanten Akteure innen ist zudem als Reaktion auf die Kontensperrun gen auf andere Social Media Plattfor men wie Telegram migriert Auf Basis von insgesamt 616 724 Tweets lassen sich sogenannte Netz werkbeziehungen von Akteure in nen nachzeichnen welche über ihre einschlägigen Online Aktivitäten die bereits genannten Echokammern be gründen Der Anteil der als Hassnach richten erkannten Tweets liegt bei 11 4 was im generierten Datenma terial insgesamt 70 198 Tweets ent spricht Mithilfe der ebenfalls im generier ten Datenmaterial enthaltenen In formationen wann welche Akteu re innen wem eine Hassnachricht Abbildung 1 Annahme über die Auswirkungen der Kontensperrungen Quelle Eigene Darstellung

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