Outrage-Memetics and Filterbubbles still very bad

Christian Stöcker auf spOnline über mein Lieblingsthema Outrage-Memetics und Realitätsverzerrungen durch Filterbubbles, tl;dr: It's bad, very. Ich hab’ mir die Studien noch nicht im Detail angeschaut, mir fehlen aber nach wie vor Untersuchungen zur Rolle von Clickbait und Netz-Psychologie im Shitstorm-Kontext. Meiner These einer memetischen Outrage-Bias widersprechen sie jedenfalls nicht.

Die Wissenschaftler kommen über die Auswertung von Facebook-Daten zu dem Schluss, Nutzer hätten die Tendenz, sich dort in Interessensgemeinschaften zu sammeln, sodass sie vor allem entsprechende Inhalte zu sehen bekommen. Das führe zu "Bestätigungsverzerrung, Spaltung und Polarisierung". Mit Bestätigungsverzerrung ist ein psychologisches Phänomen gemeint, das eigentlich aus der Gedächtnisforschung stammt: Menschen füllen Wissenslücken bevorzugt mit dem aus, was sie ohnehin schon glauben. Das führe "zur Verbreitung von verzerrten Narrativen, angefacht von unbestätigten Gerüchten, Misstrauen und Paranoia".

Die Papers dazu: Debunking in a World of Tribes (PDF):

Users tend to aggregate in communities of interests which causes reinforcement and fosters confirmation bias, segregation, polarization, and partisan debates. This comes at the expense of the quality of the information and leads to proliferation of biased narratives fomented by false rumors, mistrust, and paranoia. […] According to these settings, current debunking campaigns as well as algorithmic solutions do not seem to be the best options. Our findings suggest that the main problem behind misinformation is conservatism rather than gullibility. When users are faced in online discussion with untrusted opponents the discussion results in a major commitment with respect to their own echo chamber.

Und: The spreading of misinformation online (PDF).

we show that information related to distinct narratives––conspiracy theories and scientific news––generates homogeneous and polarized communities (i.e., echo chambers) having similar information consumption patterns. Then, we derive a data-driven percolation model of rumor spreading that demonstrates that homogeneity and polarization are the main determinants for predicting cascades’ size.

Dazu noch eine drei Jahre alte Studie von Jürgen Pfeffer über Negative word-of-mouth dynamics in social media networks, hier eine Präsentation als PDF zur Studie:

Clustered networks are not exclusive to social media networks, however – all networks based on interpersonal communication form these patterns. The important difference is that in social media, every connection gets the same amount of attention, whereas in offline networks, the number of people interacting on a regular basis is more limited.

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