Im Landtag des Saarlands sind über 40 Prozent der Abgeordneten Social Bots, in Bremen 37 Prozent und in Baden-Württemberg mehr als ein Drittel. Zu diesen alarmierenden Ergebnissen kommt eine Untersuchung, die auf Grundlage des Analysetools „Botometer“ der Indiana University Bloomington durchgeführt wurde.
Für die Untersuchung nahm der Datenforscher Michael Kreil alle Abgeordneten der Landesparlamente, die auf Twitter sind, und untersuchte deren Twitteraccounts mit dem weithin auch in der Wissenschaft genutzten Analysetool, ob diese Bots sind.
“Die Methoden der Bot-Forschungen sind nie systematisch überprüft worden, sonst wäre aufgefallen, dass sie sehr viele Fehler produzieren. Als kleinen Scherz habe ich deshalb mit dem Botometer geprüft, wieviele deutsche Landtagsabgeordnete auf Twitter angeblich Bots sind”, erklärt Michael Kreil den kleinen Versuch, dessen Rohdaten öffentlich sind.
Hintergrund des Versuchs ist also nicht die Untersuchung, ob es sich bei den Abgeordneten-Accounts tatsächlich um Bots handelt. Es geht darum zu zeigen, dass automatisierte Analysemethoden zur Erkennung von Bots extreme Schwächen haben.
Politikberater Martin Fuchs, der die Twitterlisten der Abgeordneten stellte, kritisiert: „Dieses kleine Experiment zeigt eindrucksvoll, wie schlecht die Analysefähigkeiten beim Thema Social Bots sind und wie wenig man darauf aufbauend irgendeinen Einfluss auf Meinungsbildung ableiten kann.“ Zudem zeige die kleine Analyse sehr schön, wie schnell man auch als Politiker:in zum Social Bot werden könne. Fuchs hofft, dass dies die Politik ein wenig sensibilisiere, die Forderungen nach Regulierung zu überdenken.
Das Thema Social Bots hat in den letzten Jahren immer wieder starke mediale Aufmerksamkeit erhalten, dabei ist mittlerweile klar, dass Social Bots in der politischen Kommunikation in Deutschland irrelevant sind. Schon seit einiger Zeit warnen Computerspezialisten und Datenanalysten vor den Methoden der Bot-Forschung.
Gut, fairerweise muss man sagen, dass viele Politiker automatisiert den Parteivorsitzenden retweeten oder Termine aus ihrem Terminkalender posten. Das sind sehr wohl Social Bots, so falsch ist die Erkennung also gar nicht.
Ja, daran musste ich auch schon denken, ob das Tweetverhalten mancher Politiker:innen dem angenommenen Verhalten von Social Bots nahekommt.
Man könnte ja das Ergebnis mal als Grundlage dafür nehmen und zu schauen, was denn der Unterschied zwischen als „Bot erkannt“ und als „Mensch erkannt“ verursachen könnte. Ich würde vermuten, dass das relativ schnell ersichtlich ist.
Leerzeichen zwischen „Botssind“ fehlt :)
Danke, ist gefixt.
Wo gibt es denn die Rohdaten, welche Politiker als „Bots“ erkannt wurden? Mich würde interessieren, ob – und wenn ja – welche Häufungen auftreten. Ob also z.B. eher alte Männer oder junge Frauen „Bots“ sind usw. Ob es eventuell Korrelationen gibt…
Das sind keine „social bots“.
Es sind lobby bots.
Ich kann die Schlussfolgerung nicht nachvollziehen. Die wenigsten PolitikerInnen dürften sich freiwillig mit Twitter beschäftigen. Es würde mich nicht wundern, wenn viele einfach ein Angebot ihrer Partei annehmen, auf ihrem Twitter-Account einen vorkonfigurierten Bot laufenzulassen, evt. mit Personalisierung nach persönlichen Schwerpunkten. Diese Möglichkeit müsste man erst mal ausschließen, bevor man diesen Test als Beweis nimmt, dass die Analyse nix taugt.
So aber kann man nur sagen: Irgendwas ist faul. Aber es ist nicht klar, wo der Fehler steckt.
Die Ergebnisse von die Länder sind sehr unterschiedlich. Statistisch gesehen, die sollten nicht ganz falsch sein. Wäre schön auch Parteiverteilung zu sehen.