Politische TikTok-Inhalte vor der US-Wahl 2024

„Sockenpuppen-Accounts sind grundsätzlich gut dafür geeignet, solche Audits (systematische Überprüfung; Anm. d. Red.) von Plattformalgorithmen durchzuführen. Bei diesen Accounts handelt es sich um Profile, die von Forschenden angelegt wurden. Sie sollen das Verhalten echter User nachahmen. Das Verhalten dieser Accounts lässt sich genau steuern. So können Experimente zu den Auswirkungen von User-Verhalten auf die Algorithmen unter kontrollierten Bedingungen durchgeführt werden.“

„Realistischer wären nur Datenspenden von echten Usern. Insgesamt sind das experimentelle Set-up der Studie und die durchgeführten Analysen gut gewählt und rigoros umgesetzt. Einzig die eher geringe Anzahl von insgesamt 323 Sockenpuppen-Accounts lässt offen, wie repräsentativ diese kontrollierten Profile für echte Accounts sind. Es wurden pro Woche drei Accounts pro Bundesstaat und Partei plus drei Kontroll-Accounts angelegt.“

„Die Studie zeigt, dass Accounts, die aktiv mit Inhalten interagieren, die einer bestimmten Partei zuzuordnen sind, diese Inhalte auch vermehrt von TikTok vorgeschlagen bekommen. Das gilt für prorepublikanische und prodemokratische Accounts. Wobei prorepublikanische Accounts 11,5 Prozent mehr Inhalte ausgespielt bekommen, die mit ihrer Parteipräferenz übereinstimmen, als die prodemokratischen Accounts.“

„Die Autor:innen der Studie nennen zwei mögliche Erklärungen für ihre Befunde: Entweder empfiehlt der TikTok-Algorithmus deswegen prorepublikanischen Accounts mehr kongruente Inhalte, weil er ‚gelernt‘ hat, dass prorepublikanische Accounts eher dazu geneigt sind, sich mit Inhalten zu beschäftigen, die ihrer Ideologie entsprechen, als prodemokratische Accounts. Bei dieser Erklärung spiegelt der Algorithmus nur das bestehende User-Verhalten wider. Die andere mögliche Erklärung ist, dass der Algorithmus absichtlich vermehrt prorepublikanischen Accounts Inhalte vorschlägt, die ihrer Ideologie entsprechen. Ohne direkte Einblicke in die Algorithmen der Plattformen zu bekommen, lassen sich beide Erklärungen nicht ausschließen.“

„Medieneffekte sind im Allgemeinen eher klein und schwer zu messen [1]. Mediennutzende verändern nicht ihre Parteipräferenzen, nur weil ihnen mehr Videos zu anderen Parteien angezeigt werden. Ein substanzieller, direkter Effekt der Nutzung von Social Media auf Parteipräferenz oder Wahlentscheidungen ist nach Stand der Forschung eher unwahrscheinlich [2] [3]. Indirekte Effekte wiederum sind gut nachgewiesen und spielen mit hoher Sicherheit eine Rolle in politischen Meinungsfindungsprozessen [4]. Ein indirekter Effekt könnte beispielsweise die Wahrnehmung der Relevanz von bestimmten Themen sein.“

„Auf der Seite des Angebots konnten Inhaltsanalysen wie die des Potsdam Social Media Monitor zeigen, dass die AfD eine besonders starke Präsenz auf TikTok hat.“

„Neben Datenspenden von Nutzer*innen sind sogenannte Sockenpuppen eine der wenigen Möglichkeiten für unabhängige Wissenschaftler*innen, Einsicht in die Empfehlungsalgorithmen großer Plattformen zu bekommen. Es ist – im Gegensatz zu Datenspenden – unmöglich, das Verhalten echter Nutzer*innen völlig realistisch nachzuahmen. Sockenpuppen bieten mehr Kontrolle, ermöglichen größere Fallzahlen und sind ethisch und aus Sicht des Datenschutzes unbedenklicher.“

„Diese Studie testet im Rahmen der Möglichkeiten eines Beobachters von außen, ob globale Engagement-Metriken und deren Kombination eine Erklärung für das mit Sockenpuppen beobachtete Ungleichgewicht sein können. Zumindest die getesteten Erklärungsmodelle sind das nicht. Dadurch zeigt diese Studie: Empfehlungsalgorithmen auf TikTok können schwer zu erklärende Biases haben. Und das gilt selbst dann, wenn man – wie die Autor*innen der Studie – versucht, sie bewusst in eine andere Richtung zu treiben. Gerade mit Blick auf knappe Wahlen, bei denen es auf Wechselwähler*innen ankommt, ist das ein Grund zur Sorge und zeigt ein Transparenzdefizit großer Plattformen wie TikTok.“

„Was die Studie als mögliche Erklärung nicht beleuchtet, ist die Hyperalgorithmisierung, die TikTok selbst innerhalb einer Sitzung zu betreiben scheint. Also zum Beispiel die inhaltliche Nähe individuell aufeinanderfolgender Videos: Wenn vorab ein demokratisches Video republikanische Politiker*innen oder Inhalte thematisiert, ist es plausibel, dass TikTok diese dann auch wahrscheinlicher ausspielt.“

„Eine noch zu testende Erklärung wäre also eine vielleicht stärkere Orientierung der Demokraten am politischen Gegner. Auch eine gelungenere Optimierung republikanischer Inhalte auf den TikTok-Algorithmus – etwa auch auf Kosten politischer Gepflogenheiten – kommt als Erklärung infrage. Vielleicht haben die Videos der Republikaner einfach einen höheren ‚SLAT‘ (shit, look at this) Faktor? TikTok optimiert wahrscheinlich primär darauf, dass Nutzer*innen möglichst lange und oft TikTok nutzen. Das ist aber auch eine politische Entscheidung, sobald populistische Akteure Aufmerksamkeit über politische Ziele setzen.“

„Wissenschaftliche Untersuchungen großer Plattformen wie diese sind wichtig, aber leider auch ein Stochern in der algorithmischen Blackbox. Die verbleibende Unsicherheit und das dadurch gefährdete Vertrauen in unsere Medienumgebung zeigen, wie notwendig es ist, große Plattformen dazu zu bringen, Empfehlungsalgorithmen transparenter und nachvollziehbarer zu gestalten. Nicht ohne Grund unterliegt politische Werbung zum Beispiel im TV stärkeren Regulierungen und Transparenzregeln als herkömmliche Werbung.“

„Social Media hat durch personalisierte Empfehlungen und parasoziale Beziehungen eine gegenüber klassischen Medien deutlich höhere Medienwirkung. Und in Wahlkampfzeiten ist jeder mit einer Partei verbundene Account eine Quelle von Wahlwerbung.“

„Die Sockenpuppen-Methode ist grundsätzlich ein etabliertes und nützliches Verfahren, um Plattform-Algorithmen von außen zu untersuchen. Dies gilt insbesondere, wenn kein Zugang zu internen Plattformdaten besteht. Ihr großer Vorteil liegt darin, dass kontrollierte Experimente möglich sind: Man kann systematisch variieren, welchem Verhalten ein Account folgt, und beobachten, wie sich die Empfehlungen des Algorithmus daraufhin verändern.“

„Gleichzeitig ist genau das auch die zentrale Einschränkung der Studie. Sockenpuppen simulieren notwendigerweise ein künstliches und oft stark vereinfachtes Nutzungsverhalten. Deshalb lassen sich aus solchen Studien zwar durchaus Rückschlüsse auf das prinzipielle Verhalten eines Algorithmus ziehen. Für reale Nutzenden-Feeds gilt das aber nur begrenzt – und vor allem auf das Zusammenspiel zwischen algorithmischer Empfehlung und menschlichem Verhalten.“

„In echten Nutzungssituationen entstehen Feedback-Loops: Der Algorithmus empfiehlt Inhalte, Nutzer:innen reagieren darauf, diese Reaktionen beeinflussen wiederum zukünftige Empfehlungen. Dieser dynamische Prozess lässt sich mit Sockenpuppen nur unvollständig abbilden.“

„Die Studie adressiert ein wichtiges methodisches Bedenken, indem sie verschiedene Engagement-Metriken kontrolliert. Damit wird geprüft, ob die beobachtete parteipolitische Asymmetrie schlicht dadurch erklärbar ist, dass Inhalte einer Partei mehr Likes, Kommentare, Shares oder Follower aufweisen.“

„Dennoch kann man mit den verfügbaren Daten nicht vollständig ausschließen, dass Engagement und Empfehlungssystem über die Zeit gemeinsam entstehen. Ohne zeitliche Verlaufsdaten darüber, wann welche Inhalte wem angezeigt wurden und wie Nutzer:innen darauf reagiert haben, bleibt der tatsächliche Feedback-Loop nur begrenzt rekonstruierbar.“

„Wenn die beobachtete Asymmetrie nicht allein durch Engagement erklärbar ist, gibt es mehrere seriöse Erklärungsansätze. Eine plausible Möglichkeit ist, dass bestimmte Kommunikationsstile besser zur Aufmerksamkeitslogik von TikTok passen: Kurze, emotional zugespitzte, konfliktorientierte oder stark personalisierte Inhalte könnten vom Empfehlungssystem bevorzugt werden. Denn sie lösen schneller Reaktionen aus oder binden länger Aufmerksamkeit. Wenn Akteure einer Partei solche Formate stärker nutzen, kann daraus eine parteipolitische Asymmetrie entstehen, ohne dass eine direkte politische Einflussnahme durch die Plattform angenommen werden muss. Mit den vorliegenden Daten kann das aber nicht final geklärt werden.“

„Für Deutschland gibt es erste Hinweise darauf, dass Plattformen auch hier parteipolitisch asymmetrische Sichtbarkeit erzeugen können. Eine Sockenpuppen-Studie zu X vor der Bundestagswahl 2025 zeigte etwa, dass Parteien der Ränder wie AfD und BSW im For You Feed überproportional sichtbar sein konnten [5].“

„Für TikTok ist die Evidenz weniger eindeutig. Die Datenspende-Studie [6] zur Bundestagswahl 2025 deutet darauf hin, dass politische Inhalte durchaus den ideologischen Lagern der Nutzer:innen entsprechen. Eine klare Asymmetrie zugunsten bestimmter Parteien wurde dort aber weniger stark beobachtet. Allerdings ist die Aussagekraft insbesondere für rechte Nutzer:innen eingeschränkt, weil diese Gruppe in der Stichprobe nur schwach vertreten war.“

„Insgesamt würde ich die Befunde daher ernst nehmen, aber nicht überinterpretieren. Die Studie liefert wichtige Hinweise auf mögliche parteipolitische Verzerrungen in algorithmischen Empfehlungen. Sie zeigt aber nicht abschließend, wodurch diese Verzerrungen entstehen und welche Wirkung sie auf reale Nutzer:innen oder Wahlen haben. Dafür braucht es eine Kombination aus kontrollierten Sockenpuppen-Experimenten, Datenspenden realer Nutzer:innen, Plattformdaten über Zeitverläufe und Wirkungsstudien zu politischer Meinungsbildung.“