Je näher die Wahltage in Deutschland und Österreich rücken, desto häufiger sind Filterblasen ein Thema in den Medien. datenwerk erklärt in diesem Blogpost, wie Filterblasen funktionieren und wo es Personalisierungs-Algorithmen gibt.
Auch im US Wahlkampf wurde über Filterblasen intensiv gesprochen. Das Wallstreet Journal veröffentlichte den vielzitierten Vergleich zwischen liberaler und konservativer Timeline.
Was ist eine Filterblase?
Der Begriff der Filterblase stammt von Eli Pariser, der 2011 ein gleichnamiges Buch dazu schrieb. Das Buch hat im Original den Untertitel "What the Internet Is Hiding from You". In der deutschsprachigen Übersetzung heißt es: "Filter Bubble: Wie wir im Internet entmündigt werden". Während die Übersetzung einen negativen Unterton hat, ist der originale Untertitel treffender.
Können wir alles sehen?
In einer Filterblase sehen wir als UserInnen von Facebook, Google, Twitter, Instagram, ... nicht alles, was sich da draußen tut. Gleichzeitig wird uns aber vorgetäuscht, dass wir alles sehen würden. Facebook suggeriert etwa am Ende der Timeline, dass man auch am Ende der Neuigkeiten angekommen sei. Wer mehr wissen wolle, müsse einfach mehr FreundInnen bekommen.
Personalisierte Inhalte: Algorithmen filtern vor
Wie kann es sein, dass ich das Ende meiner Facebook-Timeline so eicht erreichen kann, wenn ich doch mehr als 250 Seiten like/folge (mehr zum Unterschied gibt's hier) und über 300 FreundInnen auf Facebook habe?
Die Antwort liegt im sogenannten Facebook-Algorithmus. Facebook will UserInnen an sich binden und spielt nur jene Inhalte aus, die laut Algorithmus für die UserInnen relevant sind. Um herauszufinden, was für mich als Userin relevant ist, beobachtet Facebook, welche Postings ich like, auf welchen Seiten ich mich aufhalte und wo es viele Überschneidungen zu anderen UserInnen gibt. Was der Facebook-Algorithmus im Detail berücksichtigt, hütet Facebook als Firmengeheimnis. Die Süddeutsche Zeitung fasst in einem Video zusammen, wie der Facebook-Algorithmus funktioniert:
Filterblasen sind nicht nur ein Facebook-Problem
Filterblasen existieren nicht nur bei Facebook. Der dahinterliegende Algorithmus basiert überall darauf, die Informationen für die einzelnen UserInnen zu personalisieren. Eli Pariser nennt Empfehlungen auf Amazon als Vorläufer der Filterblasen. Ihre Personalisierung ist demokratiepolitisch unproblematisch. Die Personalisierung in der Google Suche ist hingegen massiv problematisch.
Es gibt keine identen Google-Suchergebnisse
Schon ein kleiner Selbstversuch zeigt, dass kein Google Suchergebnis gleich ist. Wenn ich z.B. zweimal nach "Filterblase" suche, erhalte ich unterschiedliche Ergebnisse nur dadurch, dass ich meine IP-Adresse mittels VPN verändere. Alle anderen Parameter wie Cookies, Uhrzeit, eingeloggte Profile im selben Browser blieben unverändert. Der Unterschied hier ist minimal – aber er zeigt das Ausmaß dessen,
Meinungsvielfalt im Netz?
Hier liegt der Knackpunkt in den Personalisierungs-Algorithmen: Dadurch, dass jede:r einzelne User:in eine vermeintlich objektive, in Wahrheit aber stark personalisierte Ansicht an Informationen erhält, werden ähnliche Meinungen verfestigt und gegensätzliche Meinungen ausgeblendet. Auch Twitter und Instagram setzen mittlerweile ebenso wie Facebook und Google auf ebendiese Algorithmen. Keine guten Aussichten für den Zugang zu Meinungvielfalt im Netz!
Welche demokratiepolitischen Implikationen mit Filterblasen einhergehen und warum wir v.a.