Disarranged Harmonization of Transparency Reporting by Social Media Platforms Under the Digital Services Act
Diese Studie stellt die erste systematische Bewertung der Datenqualität von Transparenzberichten für die acht größten EU-Sozialnetzwerke im Rahmen des Digital Services Act vor und zeigt, dass trotz neuer Harmonisierungsvorschriften erhebliche Mängel bei der Datenformatierung, Aktualität, Konsistenz, Vollständigkeit und Interoperabilität zwischen den Plattformen bestehen bleiben.
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 vor, die Europäische Union (EU) hätte beschlossen, ein riesiges, öffentliches „Glashaus" zu errichten, um zu beobachten, wie Social-Media-Giganten (wie Facebook, TikTok und YouTube) ihre eigenen Inhalte moderieren. Das Ziel war es, sicherzustellen, dass diese Unternehmen ehrlich darüber berichten, was sie löschen, warum sie es löschen und wie sie dies tun. Um dies fair zu gestalten, führte die EU einen neuen Regelkatalog namens Digital Services Act (DSA) ein. Dieser Regelkatalog forderte, dass alle größten Plattformen ihre Berichte im exakt gleichen Format einreichen, ähnlich wie Schüler, die alle Hausaufgaben auf demselben Art liniertem Papier mit derselben Schriftart abgeben.
Dieses Papier ist vergleichbar mit einem Lehrer, der die erste Hausaufgabenrunde von acht der weltweit größten Social-Media-Unternehmen nach Inkrafttreten dieses neuen Regelkatalogs bewertet. Die Forscher stellten die Frage: „Haben die Schüler die Anweisungen tatsächlich befolgt, und stimmen ihre Antworten überein?"
Hier ist das, was sie fanden, einfach erklärt:
1. Die „Hausaufgaben" waren unordentlich
Obwohl die EU allen dasselbe Formular gab, befolgten die „Schüler" (die Plattformen) die Regeln nicht alle perfekt.
- Das Format: Einige Unternehmen verwendeten die falsche Schriftart, andere füllten die falschen Felder aus, und wieder andere versuchten, ihre Hausaufgaben in einer völlig anderen Sprache einzureichen als verlangt.
- Der Zeitpunkt: Die Vorschrift lautete: „Sagen Sie uns sofort Bescheid, wenn Sie etwas löschen." Stattdessen warteten einige Plattformen wochen- oder sogar monatelang, bevor sie ihre Berichte einreichten. Das ist wie ein Schüler, der bis zum Ende des Semesters wartet, um ein tägliches Tagebuch abzugeben.
- Die Zahlen: Einige Unternehmen meldeten Zahlen, die keinen Sinn ergaben. Beispielsweise behauptete eine Plattform, in einem kleinen Land mehr „aktive Nutzer" zu haben als die gesamte Bevölkerung dieses Landes plus alle Touristen und Unternehmen dort. Das wäre wie ein Restaurant, das behauptet, in einer Stadt mit nur 500 Einwohnern täglich 1.000 Mahlzeiten zu servieren.
2. Das „Zwei-Etagen"-Problem (Inkonsistenz)
Die EU forderte zwei Arten von Berichten:
- Das detaillierte Protokoll (TDB): Eine Liste jedes einzelnen gelöschten Inhalts, wie ein Kassenbon für jeden gekauften Artikel.
- Der Zusammenfassungsbericht (TR): Eine monatliche Zusammenfassung, wie eine monatliche Bankauszug.
Die Forscher stellten fest, dass bei vielen Unternehmen die Kassenbons und die Bankauszüge nicht übereinstimmten.
- Die „Geister"-Aktionen: Einige Unternehmen gaben in ihrer Zusammenfassung an: „Wir haben 1 Million Dinge eigenständig gelöscht", aber als man die detaillierten Protokolle betrachtete, fehlten diese 1 Millionen Aktionen.
- Die „Roboter"-Verwirrung: Einige Unternehmen gaben in ihrer Zusammenfassung an, dass sie Roboter (KI) verwendeten, um den Großteil der Inhalte zu löschen, doch die detaillierten Protokolle zeigten, dass fast alles von Menschen erledigt wurde. Das ist wie ein Koch, der Ihnen sagt, er habe eine Maschine zum Hacken des Gemüses verwendet, aber die Küchenprotokolle zeigen, dass ein Mensch mit einem Messer alles erledigt hat.
3. Die „Übersetzungs"-Fehler
Die EU forderte von den Unternehmen, ihre Daten nach Sprache aufzuschlüsseln (z. B. wie viele Beiträge auf Französisch versus Deutsch gelöscht wurden).
- Einige Unternehmen ignorierten dies und lieferten die Daten stattdessen nach Land auf.
- Andere verwendeten die falschen Codes (sie schrieben „Irland" statt „Irisch").
- Ein Unternehmen (X, ehemals Twitter) hatte ein seltsames Problem: Es behauptete, fast keine Inhalte eigenständig gelöscht zu haben, doch ihre Protokolle zeigten, dass sie täglich Tausende von Dingen löschten.
4. Die Theorie der „Geheimen Teams"
Die Forscher stellten etwas Seltsames fest: Bei einigen Plattformen sah der „Zusammenfassungsbericht" sehr professionell und genau aus, während das „detaillierte Protokoll" ein komplettes Chaos war.
- Die Metapher: Es ist, als hätte das Unternehmen zwei verschiedene Teams. Ein Team ist das „PR-Team", das die nette, saubere Zusammenfassung für die Öffentlichkeit schreibt. Das andere Team ist das „Operations-Team", das tatsächlich das Löschen vornimmt und ein unordentliches, unorganisiertes Notizbuch führt. Diese beiden Teams sprechen nicht miteinander, daher stimmen die Zahlen nicht überein.
Das Fazit
Das Papier kommt zu dem Schluss, dass die EU zwar versucht hat, ein standardisiertes System zur Transparenz von Social Media aufzubauen, das System jedoch in der Praxis derzeit defekt ist.
- Die Daten sind oft verspätet, falsch formatiert oder widersprüchlich.
- Man kann eine Plattform nicht einfach mit einer anderen vergleichen, da alle nach leicht unterschiedlichen Regeln spielen, obwohl ihnen befohlen wurde, nach denselben Regeln zu spielen.
- Das „Glashaus" soll uns einen klaren Blick ermöglichen, aber derzeit sind die Fenster beschlagen, und einige der Glasscheiben sind gesprungen.
Die Autoren schlagen vor, dass die EU, um dies zu beheben, aufhören muss, nur Formulare herauszugeben, und stattdessen beginnt, die Hausaufgaben automatisch zu prüfen, bevor sie akzeptiert werden, und dass sie klarere Anweisungen dazu geben muss, was die Wörter tatsächlich bedeuten (wie die genaue Definition, was als „automatisiert" versus „menschlich" zählt). Bis dahin können wir den Zahlen, die diese Unternehmen uns liefern, nicht vollständig vertrauen.
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