Gender-based discrepancies in the algorithmic delivery of political ads on social media
Diese Studie analysiert über 110.000 politische Werbeanzeigen der Europaparlamentswahlen 2024 und zeigt auf, dass die algorithmische Ausspielung in sozialen Medien Männer systematisch einem signifikant höheren Anteil an populistischer und rechtsextremer Werbung aussetzt als Frauen, wodurch die Wählerexposition verzerrt und die Integrität der Wahlen bedroht wird.
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 das Internet als einen riesigen, belebten Marktplatz vor, auf dem politische Parteien Stände aufgebaut haben, um Wählern Flyer (Anzeigen) auszuhändigen. Auf diesem Marktplatz gibt es keinen Menschen, der die Flyer verteilt; stattdessen gibt es einen riesigen, unsichtbaren und etwas mysteriösen Roboter (den Algorithmus), der entscheidet, wer welchen Flyer bekommt.
Dieses Papier ist ein Zeugnis darüber, wie sich dieser Roboter während der Europaparlamentswahlen 2024 verhalten hat. Die Forscher wollten sehen, ob der Roboter beim Verteilen von Flyern bestimmter „populistischer“ Parteien (Gruppen, die oft behaupten, im Namen des „gemeinen Volkes“ gegen die „Elite“ zu sprechen) eine Bevorzugung aufgrund des Geschlechts zeigt.
Hier ist die Aufschlüsselung ihrer Ergebnisse in einfachem Deutsch:
Die große Entdeckung: Der Roboter hat einen „männlichen Bias“
Die Forscher untersuchten über 110.000 politische Anzeigen, die mehr als 7 Milliarden Menschen in 25 europäischen Ländern erreichten. Sie fanden ein klares Muster: Der Roboter war viel wahrscheinlicher dazu geneigt, Anzeigen von populistischen Parteien eher Männern als Frauen zu zeigen.
Selbst wenn die Parteien dem Roboter nicht explizit sagten: „Zeige dies nur an Männer“, tat der Roboter dies trotzdem. Im Durchschnitt erreichten Anzeigen populistischer Parteien ein männliches Publikum, das um 6 Prozentpunkte höher lag, als es bei einer perfekt fairen Verteilung der Fall gewesen wäre.
Der Test: „Populistische“ vs. „normale“ Parteien
Um zu verstehen, ob dies nur eine allgemeine Eigenart des Roboters war, verglichen die Forscher zwei Arten von Flyern:
- Populistische Parteiflyer: Diese sind oft emotional, spaltend oder establishmentkritisch.
- Nicht-populistische Parteiflyer: Diese sind eher traditionell oder zentristisch.
Das Ergebnis: Der Roboter behandelte sie unterschiedlich.
- Populistische Anzeigen wirkten wie Magnete für Männer. Sie landeten in den Händen einer viel größeren männlichen Menge.
- Nicht-populistische Anzeigen wurden viel ausgeglichener zwischen Männern und Frauen verteilt.
Es ist, als hätte der Roboter ein „Bauchgefühl“, dass Männer mehr an populistischen Botschaften interessiert sind, und beginnt deshalb, diese spezifischen Flyer aggressiver an Männer auszuhändigen, selbst wenn die Person, die den Flyer geschrieben hat, dies nicht verlangt hat.
Die Wendung: „Rechtsaußen“ vs. „Linksaußen“
Die Forscher betrachteten auch das politische Spektrum, vergleichbar mit einer Linie von links nach rechts.
- Rechtsextreme Parteien: Ihre Anzeigen waren stark in Richtung Männer verzerrt (ähnlich wie beim Befund der Populisten).
- Linksextreme Parteien: Interessanterweise waren ihre Anzeigen tatsächlich eher auf Frauen ausgerichtet.
- Zentristische Parteien: Sie waren am ausgewogensten und erreichten Männer und Frauen recht gleichmäßig.
Dies deutet darauf hin, dass der Roboter nicht einfach nur allgemein „männlich voreingenommen“ ist; er hat spezifische Assoziationen gelernt. Es scheint, dass er gelernt hat, dass „Rechtsaußen = Männer“ und „Linksaußen = Frauen“ bedeutet, basierend auf vergangenerem Verhalten, und er verstärkt diese Stereotypen automatisch.
Warum ist das passiert? (Der „Echokammer“-Effekt)
Das Papier legt nahe, dass der Roboter nicht unbedingt „böse“ ist oder versucht, unfair zu sein. Stattdessen agiert er wie ein vorhersagender Autopilot.
Stellen Sie sich vor, der Roboter blickt in die Vergangenheit und sieht, dass in der Vergangenheit, wenn eine rechtsextreme Partei einen Flyer gepostet hat, Männer öfter darauf geklickt haben als Frauen. Der Roboter denkt: „Aha! Männer mögen das Zeug. Ich zeige es mehr Männern, um mehr Klicks zu bekommen.“
Dies erzeugt eine Rückkopplungsschleife:
- Der Roboter zeigt die Anzeige mehr Männern.
- Mehr Männer sehen sie und klicken darauf.
- Der Roboter sieht die Klicks und denkt: „Siehst du? Ich hatte recht! Zeige es noch mehr Männern.“
- Frauen sehen die Anzeige nie, also können sie nicht klicken, und der Roboter lernt nie, dass Frauen ebenfalls Interesse daran haben könnten.
Das Problem mit der „Black Box“
Das größte Problem, das das Papier hervorhebt, ist, dass der Roboter eine Black Box ist. Die Unternehmen, denen die Social-Media-Plattformen gehören (wie Meta/Facebook), erklären nicht vollständig, wie der Roboter diese Entscheidungen trifft.
Die Forscher versuchten, alles zu berücksichtigen, was sie konnten:
- Enthielt die Anzeige das Bild eines Mannes? (Nein, sie prüften den Inhalt).
- Hat die Partei explizit darum gebeten, gezielt Männer anzusprechen? (Nein, sie filterten diese Anzeigen heraus).
- War es ein anderer Wochentag? (Sie prüften den Zeitpunkt).
Selbst nachdem sie alle diese offensichtlichen Gründe entfernt hatten, blieb die Kluft zwischen den Geschlechtern bestehen. Das bedeutet, dass der Bias tief im Code des Roboters verborgen ist, wahrscheinlich getrieben durch die komplexe Art und Weise, wie er aus dem Verhalten vergangener Nutzer lernt.
Das Fazit
Das Papier kommt zu dem Schluss, dass dies nicht nur ein kleiner Fehler ist, sondern ein strukturelles Problem. Wenn der Roboter weiterhin rechtsextreme Flyer hauptsächlich an Männer und linksextreme Flyer hauptsächlich an Frauen verteilt, verhindert er, dass Wähler das volle Spektrum politischer Ideen sehen. Er verengt die Debatte und könnte die politischen Gräben sogar noch vertiefen.
Die Autoren argumentieren, dass wir den Roboter auditierten (prüfen) müssen. Genau wie wir Wahlergebnisse auf Betrug prüfen, müssen wir auch diese Algorithmen prüfen, um sicherzustellen, dass sie nicht heimlich manipulieren, wer welche politische Botschaft zu hören bekommt. Ohne diese Kontrolle ist der „Marktplatz“ nicht tatsächlich für alle gleichermaßen offen.
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