{"id":1874,"date":"2020-11-27T15:12:00","date_gmt":"2020-11-27T14:12:00","guid":{"rendered":"http:\/\/piaer.net\/?p=1874"},"modified":"2021-02-18T15:19:13","modified_gmt":"2021-02-18T14:19:13","slug":"vortrag-von-josephine-schmitt-am-27-11-2020-die-rolle-des-youtube-empfehlungsalgorithmus-fuer-den-kontakt-mit-extremistischen-inhalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/piaer.net\/en\/vortrag-von-josephine-schmitt-am-27-11-2020-die-rolle-des-youtube-empfehlungsalgorithmus-fuer-den-kontakt-mit-extremistischen-inhalten\/","title":{"rendered":"Vortrag von Josephine Schmitt am 27.11.2020: Die Rolle des YouTube-Empfehlungsalgorithmus f\u00fcr den Kontakt mit extremistischen Inhalten"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-embed-vimeo wp-block-embed is-type-video is-provider-vimeo wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Josephine B. Schmitt: Die Rolle des YouTube-Empfehlungsalgorithmus f&amp;uuml;r den Kontakt mit extremistischen Inhalten\" src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/video\/499121799?dnt=1&amp;app_id=122963\" width=\"1080\" height=\"608\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Abstract<\/h3>\n\n\n\n<p>Der sogenannte Empfehlungsalgorithmus hat das Ziel die Nutzer*innen so lange wie m\u00f6glich auf der Plattform zu halten und damit Einnahmen zu generieren. Daf\u00fcr \u201elernt\u201c der Algorithmus, was die Nutzer*innen sehen und m\u00f6gen. Laut einer US-amerikanischen Studie folgen ca. 81% der User*innen mindestens gelegentlich den \u201eEmpfehlungen\u201c, 15% sogar regelm\u00e4\u00dfig (Smith, Toor &amp; van Kessel, 2018). Ob es sich dabei um Hate Speech, Verschw\u00f6rungserz\u00e4hlungen oder Beauty-Tutorials handelt, das ist dem Algorithmus egal. Er \u201eempfiehlt\u201c, was (\u00f6konomisch) sinnvoll erscheint. Die Nutzer*innen sollen sich wohl f\u00fchlen und m\u00f6glichst viele und lange Videos schauen! Das kann insbesondere f\u00fcr j\u00fcngeren, unerfahrenere YouTube-Nutzende, die automatisierte \u201eEmpfehlungen\u201c u.U. als soziale Hinweisreize interpretieren und eher bereit sind, subtileren Persuasionsangeboten zu folgen, ein Problem darstellen \u2013 ein Problem, welches auch eine gesamtgesellschaftliche Dimension birgt.<\/p>\n\n\n\n<p>Warum aber werden etwa Inhalte von extremistischen Akteur*innen \u201eempfohlen\u201c, obwohl es einerseits YouTube-Selbstverpflichtungen (z.B. Community-Richtlinien) und juristische Regularien (z.B. NetzDG) gibt, die diese Inhalte bek\u00e4mpfen? Welche Rolle spielen YouTube-Algorithmen in Radikalisierungsprozessen? Inwiefern sind sie daf\u00fcr verantwortlich, dass Nutzer*innen in extremistische \u201eFilterblasen\u201c (gibt es die \u00fcberhaupt?) und \u201eKaninchenl\u00f6cher\u201c eintauchen? Und: was kann man dagegen unternehmen? Vor dem Hintergrund medienpsychologischer, kommunikations- und erziehungswissenschaftlicher Forschung m\u00f6chte ich u.a. diese Fragen in einem interaktiven Vortrag diskutieren. Erarbeiten m\u00f6chte ich mit den Studierenden insbesondere auch \u00dcberlegungen f\u00fcr medienp\u00e4dagogische Ma\u00dfnahmen, die sich m\u00f6glicher Herausforderungen bei der YouTube-Nutzung annehmen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Info<\/h3>\n\n\n\n<p>Dr. Josephine B. Schmitt arbeitet als Referentin f\u00fcr Digitalisierungsforschung am Center for Advanced Internet Studies (CAIS) in Bochum. Sie forscht u.a. zu Inhalt, Verbreitung und Wirkung von Hate Speech, extremistischer Propaganda und (politischen) Informations- und Bildungsangeboten im Internet. Mehr Informationen:&nbsp;<a href=\"https:\/\/medienundlernen.wordpress.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">medienundlernen.wordpress.com<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Abstract Der sogenannte Empfehlungsalgorithmus hat das Ziel die Nutzer*innen so lange wie m\u00f6glich auf der Plattform zu halten und damit Einnahmen zu generieren. Daf\u00fcr \u201elernt\u201c der Algorithmus, was die Nutzer*innen sehen und m\u00f6gen. Laut einer US-amerikanischen Studie folgen ca. 81% der User*innen mindestens gelegentlich den \u201eEmpfehlungen\u201c, 15% sogar regelm\u00e4\u00dfig (Smith, Toor &amp; van Kessel, 2018). 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