Die Studie untersuchte den Einfluss von Algorithmen bei der Verbreitung politischer Tweets.

Die von Twitter initiierte Analyse ist Teil eines größeren Projekts Twitters, welches die Auswirkungen von maschinellem Lernen auf den öffentlichen Diskurs untersucht.

Im konkreten Fall wurden chronologische Timelines mit durch Algorithmen gerankten Timelines verglichen. Analysiert wurden Tweets von Mandatsträger*innen aus 7 Ländern (Kanada, Großbritannien, Deutschland, USA, Frankreich, Spanien, Japan) und Nachrichtenportalen (lediglich solche mit Politikbezug) in dem kurzen Zweitraum vom 1.04.2020 bis zum 15.08.2020.

Unter den Fragestellungen:

1. Werden Tweets von Mandatsträger*innen verstärkt angezeigt?
   – Variiert dies zwischen Parteien/innerhalb der Partei?
   – Begünstigung bestimmter politischer Gruppierungen?
2. Werden Nachrichtenportale verstärkt angezeigt und gibt Begünstigungen bestimmter politischer Spektren?

Als Ergebnis stellte Twitter fest:

1. Tweets von gewählten Mandatsträgern werden verstärkt angezeigt
   – unabhängig davon, ob ihre Partei in der Regierung ist
   – Personen derselben Partei erhalten nicht zwangsläufig die gleiche Verstärkung
2. 6/7 Ländern: politische Rechte erhält mehr Verstärkung als politische Linke (Ausnahme Deutschland)
3. rechtsgerichtete Nachrichtenagenturen erhalten mehr Verstärkung als linksgerichtete

Die gesamte Studie in englischer Sprache finden Sie unter: https://blog.twitter.com/en_us/topics/company/2021/rml-politicalcontent