Polarisierung beheben: Scrollen beginnen Stoned.

Der Aufstieg von Facebook (gegr. 2004) und Twitter (gegr. 2006) und die damit einhergehende Zunahme der Polarisierung war in den letzten Jahren ein heißes Thema. Die Grundlage der Diskussion scheint immer darauf hinauszulaufen, ein Gleichgewicht zwischen Profit und Polarisierung zu finden.

Viele Aktivisten, Experten, Interessengruppen und Regierungsvertreter haben Lösungen vorgeschlagen, wie die Polarisierung durch Änderungen in den Bereichen Regulierung, Transparenz und Bildung behoben werden kann.

Aber die wirkliche Lösung ist einfach: Fangen Sie an, stoned zu scrollen.

Die Hypothese der Polarisierung in den sozialen Medien

Die allgemeine Hypothese vieler dieser Forschungsartikel über soziale Medien und Polarisierung konzentriert sich in der Regel auf die Tatsache, dass es das Hauptziel dieser Unternehmen ist, Geld für ihre Aktionäre zu verdienen:

Das Gewinnstreben von Social-Media-Unternehmen, das Engagement und die Verweildauer der Nutzer auf ihren Plattformen zu erhöhen, führt in Verbindung mit der Optimierung von Algorithmen zur Priorisierung und Förderung von Inhalten, die das meiste Engagement erzeugen, zu einer Verstärkung und Verbreitung von polarisierten Standpunkten in den sozialen Medien, was zu einer stärker polarisierten Gesellschaft führt.

Aber was genau sind Algorithmen? Welche Grundprinzipien liegen einem Algorithmus zugrunde, und wie verdient Facebooks Algorithmus Geld, während er offensichtlich den Online-Hass anheizt?

Was sind Algorithmen?

Ein Algorithmus folgt einer Reihe von Anweisungen oder Schritten, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen. In verschiedenen Bereichen, darunter Biologie, Medizin und Finanzen, werden Algorithmen eingesetzt. In der Biologie verwenden Forscher Algorithmen, um genetische Daten zu analysieren und die Funktionen der verschiedenen Gene zu verstehen. In der Medizin verwenden Ärzte Algorithmen, um medizinische Bilder zu analysieren und Diagnosen zu stellen. Fachleute im Finanzbereich verwenden Algorithmen für Aufgaben wie Finanzmodellierung und Risikomanagement. Einige Beispiele für spezifische Algorithmen in diesen Bereichen sind Entscheidungsbaum-Algorithmen für die medizinische Diagnose, Algorithmen für den Gen-Sequenzabgleich in der Genforschung und Algorithmen für die Portfolio-Optimierung im Finanzwesen.

Welche Arten von Algorithmen gibt es?

Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen, und dies ist eine Liste einiger der populärsten Algorithmen, die heute verwendet werden:

1. Suchalgorithmen: Diese Algorithmen finden bestimmte Elemente in einem großen Datensatz, z. B. die Suche nach einem bestimmten Wort in einem Dokument oder die Suche nach einem bestimmten Element in einer E-Commerce-Datenbank. Beispiele sind die lineare Suche und die binäre Suche.
2. Sortieralgorithmen: Diese Algorithmen ordnen Daten in einer bestimmten Reihenfolge, z. B. in alphabetischer oder numerischer Reihenfolge. Beispiele hierfür sind Bubble Sort, Insertion Sort und Quicksort.
3. Algorithmen für maschinelles Lernen: Mit diesen Algorithmen werden Computersysteme darauf trainiert, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Beispiele sind lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze.
4. Graphen-Algorithmen: Diese Algorithmen verarbeiten Daten, die in Form eines Graphen dargestellt sind. Beispiele sind Algorithmen zum Auffinden des kürzesten Weges zwischen zwei Punkten in einem Graphen und Algorithmen zum Auffinden des minimalen Spannbaums eines Graphen.
5. Zufallsgesteuerte Algorithmen: Diese Algorithmen verwenden Zufallszahlen als wesentlichen Teil der Logik, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu bewältigen. Sie werden verwendet, wenn kein deterministischer Algorithmus gefunden werden kann oder wenn ein probabilistischer Ansatz bevorzugt wird. Beispiele hierfür sind Monte-Carlo-Methoden und randomisierte Quicksortierung.
6. Annäherungsalgorithmen: Diese Algorithmen finden Näherungslösungen für Optimierungsprobleme, wenn die exakte Lösung entweder unmöglich oder unpraktisch ist. Sie werden häufig in Bereichen wie Operations Research, Informatik und Ingenieurwesen eingesetzt. Beispiele hierfür sind Greedy-Algorithmen und Simulated Annealing.

Es gibt noch viele weitere Arten von Algorithmen, wie z. B. Kryptographiealgorithmen, Komprimierungsalgorithmen und Verschlüsselungsalgorithmen.

Wie nutzen die Plattformen der sozialen Medien diese Algorithmen?

Es ist wichtig zu wissen, dass soziale Medienplattformen eine Kombination dieser Algorithmen verwenden können, um einen effektiveren Ansatz zu erreichen. Außerdem hängt die Wirksamkeit der einzelnen Algorithmen vom jeweiligen Kontext und der Art und Weise ab, wie sie eingesetzt werden. Social-Media-Unternehmen aktualisieren und verbessern diese Algorithmen regelmäßig, um die Leistung und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Diese Algorithmen helfen einer Plattform bei:

1. Empfehlung von Inhalten: Algorithmen empfehlen den Nutzern Inhalte auf der Grundlage ihrer Interessen und ihres Verhaltens auf der Plattform. Dazu können Beiträge von Freunden und Seiten gehören, denen sie folgen, sowie Beiträge, von denen der Algorithmus annimmt, dass sie für den Nutzer von Interesse sein könnten.
2. Kuratierung des News Feeds: Algorithmen bestimmen die Reihenfolge, in der Beiträge im Newsfeed eines Nutzers erscheinen. Der Algorithmus berücksichtigt Faktoren wie die Relevanz des Beitrags, frühere Interaktionen des Nutzers mit ähnlichen Inhalten und den Zeitpunkt, zu dem der Beitrag erstellt wurde.
3. Suche: Algorithmen helfen den Nutzern, Inhalte auf der Plattform zu finden, indem sie Suchergebnisse nach Relevanz einstufen.
4. Tendenzen: Algorithmen identifizieren beliebte Themen und Trends auf der Plattform in Echtzeit und heben sie für die Nutzer hervor.
5. Anzeigenausrichtung: Algorithmen ordnen die Anzeigen den Nutzern auf der Grundlage ihrer Interessen und ihres Verhaltens auf der Plattform zu.
6. Filterung von Inhalten: Algorithmen filtern Inhalte, die gegen die Community-Richtlinien der Plattform verstoßen, z. B. Hassreden, Belästigungen und Fehlinformationen.
7. Moderation: Algorithmen markieren, melden und entfernen Inhalte, die gegen die Gemeinschaftsrichtlinien verstoßen.
8. Personalisierung: Algorithmen personalisieren die Erfahrung der Nutzer auf der Plattform, dies kann die Ausrichtung auf bestimmte demografische Merkmale, Interessen oder Verhaltensweisen beinhalten.

Meme

Und nun zum unterhaltsamen Teil: Memes, ein Ort, an dem Algorithmen wirklich ihre Magie entfalten können.

Was sind Meme?

Richard Dawkins, in seinem 1976 erschienenen Buch "Das egoistische GenDer Begriff "Meme" wurde geprägt, um kulturelle Elemente zu beschreiben, die sich schnell über das Internet verbreiten, oft in Form von Bildern oder Videos mit Text oder Untertiteln. Sie können komödiantischer Natur sein und auf beliebte Filme, Fernsehsendungen und andere Internet-Memes verweisen. Sie können von jedem erstellt und geteilt werden und dienen als eine Form der Satire und des sozialen Kommentars. Sie verbinden Menschen durch gemeinsames Verständnis und Humor und sind ein wichtiger Teil der Internetkultur.

Beliebte Memes

Einige der beliebtesten sind:

1. "Harambe" (2016) - ein Gorilla, der im Zoo von Cincinnati erschossen wurde, nachdem ein Kind in sein Gehege gefallen war. Das Meme enthält oft Harambes Namen, um Gefühle von Nostalgie oder Verlust auszudrücken.
2. "Doge" (2013) - ein Shiba-Inu-Hund mit Beschriftungen in gebrochenem Englisch und der Schriftart Comic Sans. Das Meme enthält oft Phrasen wie "so wow" und "sehr [Adjektiv]".
3. "Distracted Boyfriend" (2017) - ein Archivfoto eines Mannes, der eine andere Frau ansieht, während seine Freundin missbilligend zuschaut. Die Menschen nutzen dieses Meme, um sich zu Themen wie Untreue oder Betrug zu äußern.
4. "Expanding Brain" (2016) - ein Bild eines immer größer werdenden Gehirns mit verschiedenen Bildunterschriften, die den zunehmenden Grad an Intelligenz beschreiben.
5. "Mocking SpongeBob" (2017) - ein Bild von SpongeBob Schwammkopf aus der Zeichentrickserie "SpongeBob Schwammkopf" mit einem Text, der in einem spöttischen Ton geschrieben ist.
6. "Pepe the frog" (2005) - ein Internet-Meme, das auf 4chan und anderen Online-Plattformen populär wurde. Das Meme besteht in der Regel aus einem Bild von Pepe und einer in gebrochenem Englisch verfassten Beschriftung.
7. "Dank Memes" (2015) - Memes, die als besonders lustig oder clever gelten, werden als "Dank Memes" bezeichnet.
8. "Moth Meme" (2018) - Das Bild einer Motte, die auf eine Lampe zufliegt, beschreibt jemanden, der von etwas angezogen wird, oft auf humorvolle oder ironische Weise.
9. "Baby Yoda" (2019) - Eine Figur aus der Disney+ Serie "The Mandalorian" wurde schnell populär und in Memes weit verbreitet.
10. "Arthur Fist" (2018) - Ein Bild der Figur Arthur aus der Kinderserie "Arthur", die eine Faust macht, um Entschlossenheit oder Wut auszudrücken.

Das richtige Meme für Sie serviert

Um das richtige Meme zu liefern, verwenden soziale Medienplattformen Algorithmen, die mit Entscheidungsbäumen arbeiten. Wie wir bereits gelesen haben, ist ein Entscheidungsbaum-Algorithmus eine Art maschineller Lernalgorithmus.

Es verwendet eine Reihe von Eingabevariablen, um eine Reihe von Daten zu analysieren, die sich auf Ihre Vorlieben, Ihren Browserverlauf und andere relevante Faktoren beziehen, um eine Vorhersage darüber zu treffen, mit welchem Meme Sie sich beschäftigen würden.

Der Algorithmus erstellt eine baumartige Struktur von Entscheidungen und Ergebnissen, wobei jeder interne Knoten eine Eingabevariable testet, jeder Zweig das Ergebnis des Tests darstellt und jeder Blattknoten ein vorhergesagtes Ergebnis oder eine Klasse repräsentiert. Der Algorithmus beginnt am Wurzelknoten und durchläuft den Baum, indem er Entscheidungen auf der Grundlage der Eingabevariablen trifft, bis er einen Blattknoten erreicht, der die endgültige Vorhersage darstellt.

Die Entscheidung, die der Algorithmus trifft, basiert auf Faktoren wie Ihrem Alter, Ihrem Standort, Ihrem Browserverlauf und darauf, ob Sie zuvor Interesse an einer bestimmten Art von Memen gezeigt haben (z. B. politische Meme, Katzenmemes usw.). Der Algorithmus trifft dann weitere Entscheidungen auf der Grundlage bestimmter Merkmale der Meme, wie Länge, Tonfall oder Schlüsselwörter.

Entscheidungsbaum-Algorithmen werden häufig mit anderen maschinellen Lernverfahren kombiniert, um ihre Genauigkeit und Robustheit zu verbessern. Dies macht sie zu leistungsfähigen Werkzeugen für die Entscheidungsfindung auf der Grundlage komplexer Datensätze und die Vorhersage von Ergebnissen mit hoher Genauigkeit.

Wie lässt sich die Polarisierung durch stoned scrollen beheben?

Wie funktioniert das? Nun, wenn man bekifft ist, ist man bekanntlich anfälliger für Kicheranfälle (und dümmer?). Das ist nichts Neues, ABER... Memes, die ich sehe, wenn ich bekifft bin, unterscheiden sich von denen, die ich nüchtern sehe.

Mein eigenes Experiment hat mir gezeigt, dass das Scrollen unter Drogeneinfluss zu mehr Lachern führt als das nüchterne Scrollen.

Ich habe meine Ergebnisse in einem Entscheidungsbaum visualisiert, wie er von Algorithmen verwendet wird.

Ist Peggy verlobt?

Visualisiert sieht der grundlegende Entscheidungsbaum, den der Algorithmus verwendet, um zu entscheiden, was er mir zeigen soll, wie folgt aus:

Wenn ich mich nicht mit dem Inhalt auseinandersetze, liefert mir der Algorithmus immer mehr extreme Inhalte, bis er eine Interaktion registriert.

Dieser "extremere" Inhalt hängt von dem Profil ab, das eine Plattform von Ihnen hat. Mein Profil würde in etwa so aussehen:

Bloggerin in den Zwanzigern mit Doktortitel, die versucht, ein Haus zu kaufen, was ihr aber nicht gelingt, und die ihrer Wut und Frustration mit passiv-aggressiven Beiträgen in den sozialen Medien und durch das Liken bestimmter Memes Luft macht.

Dieses Profil basiert auf allen Interaktionen und Informationen, die ich auf dieser Social-Media-Plattform gegeben habe.

Anhand dieses Profils kann ich meinen Entscheidungsbaum mit einigen Kategorien ausfüllen, die der Algorithmus verwendet, um zu entscheiden, an welcher Stelle des Entscheidungsbaums er mir welche Inhalte anbieten sollte, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ich mich mit ihnen beschäftige.

Der gleiche Entscheidungsbaum kann mit verschiedenen Arten von Memen erstellt werden:

Natürlich mischen die Algorithmen der Social-Media-Plattformen alle Themen zusammen, um zu versuchen, Sie zum Engagement zu bewegen: Ich sehe Memes und Themen über den Wohnungsmarkt an mir vorbeiziehen, bis ich anfange, mich zu engagieren, woraufhin der Algorithmus mir mehr davon liefert. Aber je tiefer der Entscheidungsbaum geht, desto weniger Inhalte sind verfügbar. Es gibt Hunderttausende von allgemein witzigen Memes und nicht so viele vielschichtige politische Memes, so dass der Algorithmus mir immer noch einige aufrührerische (Boomer-bezogene) Themen zum Wohnungsmarkt anzeigt, von denen er glaubt, dass ich mich wahrscheinlich mit ihnen beschäftigen werde.

Mach dir keine Sorgen, sei glücklich

Ihr habt es vielleicht schon geahnt: Als ich stoned gescrollt habe, habe ich einfache Memes viel mehr gemocht, und da es viele davon gibt, hat der Algorithmus mir immer mehr geliefert, und ich hatte nicht mehr diese Lachanfälle, als ich durch meine Timeline gescrollt habe, seit ich auf Social Media bin. Während ich stoned scrollte, dachte ich: Diese Algorithmen werden immer lustiger, ich liebe soziale Medien!

Aber die Wahrheit ist: Wenn man zufriedener ist und über einfachere, unschuldige Dinge lacht, sorgt das dafür, dass der Algorithmus sanftere, gigantischere Inhalte liefert, und verhindert, dass man in das Kaninchenloch der Online-Polarisierung hinabsteigt.

Wenn du das nächste Mal im Internet scrollst, schau dir doch einfach ein paar dumme Memes an, die du im Moment nicht lustig findest, denn vielleicht wartet ja gleich um die Ecke eine Perle auf dich!