TWON - Twin of Online Social Networks.

Was?

TWON ist ein von der EU finanziertes Projekt, das die potenziell schädlichen Auswirkungen sozialer Online-Netzwerke (OSN) auf demokratische Debatten untersuchen soll. Durch die Schaffung eines digitalen Zwillings eines OSN und dessen Befüllung durch generative künstliche Intelligenz führt das TWON-Team einen einzigartigen Ansatz zur Untersuchung demokratischer Online-Debatten ein, der vom guten Willen von Unternehmen wie Twitter, Meta oder TikTok unabhängig ist. Durch die Analyse verschiedener Plattformdesigns und algorithmischer Entscheidungen wollen die Forschenden besser verstehen, wie Menschen online radikale politische Meinungen bilden, wie sich Desinformationen verbreiten und wie solche Tendenzen zu einer stärker polarisierten Gesellschaft führen. Auf der Grundlage der Ergebnisse dieses Projekts wird das TWON-Projekt evidenzbasierte Empfehlungen für regulatorische Innovationen in Bezug auf OSNs erarbeiten und die Gesellschaft im digitalen Raum durch partizipative Methoden stärken.

Warum?

Mit der Frage, inwieweit sogenannte Filterblasen und/oder Echokammern ein Problem für demokratische Gesellschaften darstellen, hat sich ein breites Spektrum an Literatur befasst, das von Disziplinen wie Politik- und Kommunikationswissenschaften bis hin zu Sozialphysik, Komplexitätsforschung und Informatik reicht. Sie kommen jedoch zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen hinsichtlich der Frage, inwieweit der Austausch von politischen Informationen und Nachrichteninhalten (a) als durch Filterblasen und/oder Echokammern gekennzeichnet beschrieben werden kann und (b) inwieweit dies zu demokratisch unerwünschten Ergebnissen wie Polarisierung, Radikalisierung und der Verbreitung von Fehlinformationen führt. TWON befasst sich mit solchen Diskrepanzen, indem es mehrere methodische Ansätze integriert: qualitative Analyse, theoriegestützte Simulationen und die quantitative Analyse empirischer digitaler Metadaten. Es entwickelt Metriken, die von der Demokratietheorie inspiriert und so operationalisiert sind, dass sie automatisch und in großem Maßstab eingesetzt werden können, um gesellschaftsrelevante Effekte zu quantifizieren.

Wie?

Das Forschungsdesign von TWON ist vielschichtig. Einerseits sind die Entwicklung und der Einsatz des digitalen Zwillings entscheidend für den Erfolg des Projekts. Durch die Verwendung der Social Network Theory bei der Entwicklung dieses Zwillings spiegelt TWON reale OSNs wider und bevölkert das neu geschaffene soziale Netzwerk mit Ansätzen, die auf generativer künstlicher Intelligenz basieren. In einem zweiten Schritt wird der digitale Zwilling anhand vielfältiger realer Fallstudien zu Themen wie der COVID-19-Pandemie und dem Krieg in der Ukraine bewertet und analysiert. Indem nicht nur mehrere Themen, sondern auch mehrere Regionen, Plattformen und Sprachen abgedeckt und analysiert werden, soll TWON nicht nur Beweise für einen oder zwei spezifische Fälle liefern, sondern verallgemeinerbare Beiträge zum akademischen Diskurs und in der Folge zu den Entscheidungsprozessen der europäischen Entscheidungsträger. Während die Forschenden TWON, seine digitalen Zwillingselemente sowie die Fallstudien und politischen Empfehlungen weiterentwickeln, werden die Ergebnisse durch innovative Formate wie Citizen Labs mit einer breiteren europäischen Öffentlichkeit geteilt. Die Beiträge der Bürger*innen werden aktiv berücksichtigt und genutzt, um das Modell repräsentativer und transparenter für ein breites Publikum zu machen.