Who Checks the Checkers? Exploring Source Credibility in Twitter's Community Notes
Diese Studie analysiert die Community Notes von Twitter, um aufzuzeigen, dass der Ranking-Algorithmus der Plattform zwar effektiv die Faktizität von Quellen nutzt, um die Übereinstimmung der Nutzer zu beeinflussen, der crowdsourced Faktencheck-Prozess jedoch eine linksgerichtete Tendenz bei der Auswahl und Verwendung von Quellen aufweist.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich Twitter (jetzt X) als einen riesigen, chaotischen Marktplatz vor, auf dem jeder Nachrichten, Meinungen und Gerüchte schreit. In der Vergangenheit, wenn jemand etwas Falsches rief, versuchte ein kleines Team von professionellen Bibliothekaren (Experten für Faktenchecks), dies zu stoppen. Aber bei so viel Geschrei pro Sekunde kamen die Bibliothekare nicht mehr hinterher.
Deshalb hat Twitter Community Notes eingeführt. Betrachten Sie dies als ein „Nachbarschaftswach“-Programm. Anstatt nur Bibliothekare zu haben, kann jeder normale Bürger aufspringen, einen Schrei als falsch markieren und eine Notiz schreiben, die erklärt, warum – inklusive Links als Beweis.
Das Papier, das Sie geteilt haben, stellt eine sehr wichtige Frage: „Wer kontrolliert eigentlich die Kontrolleure?“ Mit anderen Worten: Wenn diese normalen Bürger Notizen schreiben, um Fehlinformationen zu korrigieren, welche Art von „Beweisen“ (Quellen) verwenden sie, und besitzt dieser Beweis seine eigenen verborgenen Vorurteile?
Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, was die Forscher herausgefunden haben, unter Verwendung einfacher Analogien:
1. Die „Standard-Quellen“ (Die Lieblingsbücher)
Wenn die Nachbarn ihre Korrekturnotizen schreiben, woher nehmen sie ihre Fakten?
- Die Schwergewichte: Die zwei populärsten Quellen sind Twitter selbst (Menschen, die andere Tweets zitieren, um einen Punkt zu beweisen) und Wikipedia. Es ist, als würden Nachbarn sagen: „Ich weiß, dass du das auf Twitter gesehen hast, aber schau mal, was ein anderer Tweet gesagt hat“, oder „Lass uns das Gemeinschafts-Lexikon prüfen“.
- Die Nachrichtenmedien: Wenn sie auf externe Nachrichten verlinken, nutzen sie hauptsächlich linksgerichtete Nachrichtenquellen (wie BBC oder Reuters).
- Die Spezialisten: Für Wissenschaft und Gesundheit verlassen sie sich stark auf Regierungs- und Forschungsgruppen (wie die WHO oder das CDC).
2. Die politische „Geschmacksrichtung“ des Beweises
Die Forscher haben den „Geschmack“ dieser Quellen verkostet, um zu sehen, ob sie voreingenommen waren.
- Der linksgerichtete Trend: Die Mehrheit der Quellen, die zur Faktenprüfung verwendet werden, ist Links-Zentriert und weist eine hohe Faktizität auf. Stellen Sie sich eine Stadt vor, in der die meisten Menschen, die Korrekturnotizen schreiben, Bücher von der „linken“ Seite der Bibliothek verwenden, und diese Bücher sind im Allgemeinen sehr genau.
- Das Problem der rechten Seite: Wenn Quellen zur Rechten neigen, werden sie eher als weniger faktentreu eingestuft. Es ist, als ob die „rechte“ Seite der Bibliothek mehr Bücher enthält, die eine Mischung aus Wahrheit und Fiktion sind.
- Das „Zentrum“-Paradoxon: Interessanterweise werden Quellen, die vollkommen neutral (Zentrum) sind, häufiger verwendet, um einen Tweet zu widerlegen (zu entkräften), während voreingenommene Quellen manchmal dazu verwendet werden, einen Tweet zu stützen.
3. Der „Hilfreichkeits“-Test (Das Richterhammer)
Twitter hat einen speziellen Algorithmus (einen digitalen Richter), der entscheidet, welche Notizen „hilfreich“ sind und allen gezeigt werden sollten, und welche „nicht hilfreich“ sind.
- Qualität zählt: Der Richter ist klug. Notizen, die hochwertige, faktische Quellen verwenden, werden als „hilfreich“ markiert. Notizen, die minderwertige Quellen verwenden, werden als „nicht hilfreich“ markiert.
- Der Blindspot für Voreingenommenheit: Hier gibt es eine Wendung: Der Richter neigt dazu, Notizen als „hilfreich“ zu marken, selbst wenn sie linke oder rechte voreingenommene Quellen verwenden, solange die Quelle faktisch korrekt ist. Wenn eine Notiz jedoch eine rechtsgerichtete Quelle verwendet, die auch minderwertig ist, wird sie abgelehnt.
- Unterstützen vs. Widerlegen: Die Forscher fanden etwas Verdächtiges: Notizen, die versuchen, einen Tweet zu stützen (zu verteidigen), verwenden eher rechtsgerichtete Quellen und minderwertige Quellen. Es ist, als würde eine Gruppe von Nachbarn versuchen, ein Gerücht mit wackeligen Beweisen zu verteidigen, während die Gruppe, die versucht, Gerüchte zu entlarven, solide, hochwertige Beweise nutzt.
4. Der „Zustimmungs“-Meter (Das Nicken der Menge)
Schließlich untersuchten die Forscher, wie sehr die Menge den Notizen zustimmte.
- Wahrheit gewinnt: Wenn eine Notiz eine Quelle mit hoher Faktizität verwendet, stimmt die Menge eher mit ihr überein.
- Die Reibung auf der rechten Seite: Notizen, die rechtsgerichtete Quellen zitierten, erhielten die geringste Zustimmung von der Menge. Menschen waren weniger geneigt, ihnen zuzustimmen.
- Das neutrale Wohlfühlgefühl: Notizen, die zentrale oder linksgerichtete Quellen zitierten, erhielten eine hohe Zustimmung, was darauf hindeutet, dass die Menge neutralen oder linksgerichteten Fakten in dieser spezifischen Umgebung mehr vertraut als rechtsgerichteten.
Das große Ganze
Die Studie kommt zu dem Schluss, dass das „Nachbarschaftswach“ (Community Notes) zwar einen guten Job dabei macht, minderwertigen Müll herauszufiltern (der Algorithmus funktioniert!), es aber eine systemische Voreingenommenheit darin gibt, wer die Kontrolle durchführt.
Die „Kontrolleure“ verwenden hauptsächlich linksgerichtete, hochwertige Quellen. Das bedeutet, dass das Ökosystem der Faktenprüfung auf der Plattform unbeabsichtigt eine politische Perspektive gegenüber einer anderen bevorzugt. Es ist nicht so, dass die Nachbarn lügen; es ist vielmehr so, dass die Bibliothek, aus der sie entleihen, hauptsächlich mit Büchern von einer Seite des politischen Spektrums bestückt ist.
Kurz gesagt: Das System funktioniert gut darin, schlechte Fakten zu erkennen, aber die „Fakten“, die zum Aufspüren verwendet werden, stammen aus einer spezifischen, linksgerichteten Ecke des Internets.
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