BT-Drs 17/12542 - DIP21 Login Seite - Deutscher Bundestag
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Drucksache <strong>17</strong>/<strong>12542</strong> – 28 – <strong>Deutscher</strong> <strong>Bundestag</strong> – <strong>17</strong>. Wahlperiode<br />
1.3.5 Trend: Medien mit sozialem Kontext –<br />
neue Formen der Meinungsmacht<br />
Zahlreiche Anbieter internetbasierter Dienste beziehen<br />
zunehmend das persönliche soziale Umfeld ihrer Nutzer<br />
und potenziellen Kunden mit ein, um ihre Inhalte und<br />
Produktversprechen zu transportieren. Dazu steht seit der<br />
teilweisen Öffnung von sozialen Netzwerken mittels Programmierschnittstellen<br />
(API: Application Programming<br />
Interfaces) für beliebige Drittanbieter ein vielfach genutztes<br />
Mittel zur Verfügung. Ein Beispiel ist Facebook. Mit<br />
der auf beliebige <strong>Seite</strong>n einbindbaren Like-Funktion werden<br />
einzelne Produkte oder Veranstaltungen beispielsweise<br />
mit dem Slogan „[Anzahl] Deiner Freunde gefällt<br />
das“ beworben. Das soziale Umfeld wird in diesem Sinne<br />
als Marken- oder Produktbotschafter instrumentalisiert.<br />
Die portierbare Connect-Funktion bietet beliebigen Portalbetreibern<br />
die Möglichkeit, die Identität ihrer Nutzer<br />
nicht anhand eines von diesen neu zu generierenden Profils<br />
zu verwalten, sondern auf das (sofern gegeben) existierende<br />
Facebook-Profil zurückzugreifen. Für den Nutzer,<br />
aber vor allem für den Anbieter bedeutet dies<br />
zunächst einmal einen geringeren anfänglichen Aufwand.<br />
Jedoch gibt der Nutzer damit nach aktiver Zustimmung<br />
einen Teil seiner vormals nur Facebook bekannten, privaten<br />
Informationen preis. 144 Dies kann zum einen seine Basisdaten<br />
betreffen, beispielsweise Name, Geschlecht und<br />
Land. Zum anderen kann es aber auch, sofern von der Anwendung<br />
verlangt, erweiterte Daten betreffen, wie Geburtsdatum,<br />
Likes, Fotos, Gruppen, Status, die Liste aller<br />
Kontakte und alle dem Nutzer von diesen Kontakten zugänglich<br />
gemachten Informationen, einschließlich der<br />
„privat“ auf Facebook ausgetauschten Nachrichten.<br />
Die potenzielle Menge an preisgegebenen, als privat betrachteten<br />
Informationen durch unüberlegtes Zustimmen<br />
ist überraschend groß. Für den Betreiber der Anwendung<br />
ergibt sich damit die Möglichkeit, zum einen Informationen<br />
über das soziale Umfeld zu sammeln, zum anderen<br />
dieses aber auch aktiv für seine Zwecke zu nutzen, zum<br />
Beispiel um Werbung entsprechend dessen zu gestalten,<br />
was ein Facebook-Algorithmus aus den freigegeben Informationen<br />
als interessant für den jeweiligen Nutzer ableitet.<br />
Dabei erfolgt Werbung auf der <strong>Seite</strong> eines Nutzers<br />
anonym und nicht mit Personenbezug. Das heißt, der<br />
Werbende weiß nicht, welche Personen genau seine Werbung<br />
zu sehen bekommen. Zahlreiche Unternehmen, aber<br />
auch Medien (Verlage, Zeitschriften, Magazine, Fernsehsendungen<br />
etc.) sind zudem mit eigenen <strong>Seite</strong>n auf Facebook<br />
präsent. Die Nutzerinnen und Nutzer haben die<br />
Möglichkeit, sich von all diesen Akteuren Inhalte im<br />
News Feed selbst anzeigen zu lassen. Sie haben die Wahl,<br />
von denjenigen Medien Informationen zu erhalten, die sie<br />
für besonders attraktiv halten.<br />
144 Anmerkung: Die ausdrückliche Zustimmung des Nutzers bezüglich<br />
der Mitteilung seiner Basisdaten und/oder seiner erweiterten Daten<br />
wird im Facebook-Permissions-Dialog abgefragt: https://deve<br />
lopers.facebook.com/docs/reference/login<br />
Diese von Unternehmen generierten Verweise, aber auch<br />
die (freiwillig) von den Nutzern selbst geposteten Links<br />
und Beiträge erweitern den Informationszufluss um eine<br />
zusätzliche, soziale Komponente. Mitglieder posten und<br />
kommentieren Presseartikel, Musik, Videos, Produkte<br />
oder Veranstaltungen im Rahmen ihres Freundes- und Bekanntenkreises.<br />
Ähnliches gilt für News Feed-Dienste<br />
wie Twitter.<br />
Als Mitglied eines sozialen Netzwerkes ist man also einem<br />
konstanten Strom von Empfehlungen, Kommentierungen<br />
und Bewertungen von Webinhalten und Beschreibungen<br />
der realen Welt durch seine Kontakte ausgesetzt.<br />
Wie diese Inhalte zusammengestellt sind, ist strittig. Einige<br />
halten die Regeln über die Art und Weise, wie Facebook<br />
die Beiträge des persönlichen Umfelds im News<br />
Feed darstellt, für intransparent. Die Regeln werden dem<br />
Unternehmen zufolge allerdings so erstellt, dass die Darstellung<br />
der Inhalte das reale Verhalten des Nutzers widerspiegelt.<br />
So werden im News Feed die angezeigten<br />
Inhalte einerseits entsprechend der vom Nutzer vorgenommenen<br />
Einstellungen bestimmt (von „engen Freunden“<br />
wird beispielsweise jede Aktivität angezeigt), andererseits<br />
werden Inhalte von den Personen und <strong>Seite</strong>n öfter<br />
angezeigt, mit denen die Nutzer häufiger interagieren<br />
(etwa durch Kommentieren). Die Anzeige von Inhalten<br />
erfolgt nicht nur durch die Interessen der Nutzer, sondern<br />
auch durch deren Interaktion mit ihren Kontakten. Kritiker<br />
sehen bei dieser laut Facebook relevanzbasierten Auswahl<br />
eine Gefahr, dass somit Neuem, Überraschendem,<br />
Unvorhergesehenem, möglicherweise Störendem weniger<br />
Aufmerksamkeit eingeräumt wird – obwohl diese de<br />
facto dem Kontaktkreis entspringen könnten. Sie befürchten,<br />
dass so aktives Suchen durch den passiven Konsum<br />
vorselektierter Inhalte aus dem Umfeld oder auch aus<br />
dem aktiven Nachfragen und Suchen in den eigenen<br />
Netzwerken nicht nur ergänzt, sondern langfristig vielleicht<br />
sogar abgelöst wird. Ebenso hänge die Zusammensetzung<br />
dessen, was überhaupt wahrgenommen wird,<br />
nunmehr zum Teil vom jeweiligen Umfeld ab.<br />
Die Begrenzung beziehungsweise die besondere Schwerpunktsetzung<br />
auf Inhalte aus dem eigenen Umfeld wird<br />
unter dem Begriff „filter bubble“ daher auch kritisch diskutiert.<br />
Filter bubble bezeichnet ein Phänomen, wonach<br />
Webnutzer ausschließlich oder hauptsächlich mit von ihnen<br />
als positiv bewerteten Inhalten konfrontiert werden<br />
und auf diese Weise eine einseitige Weltsicht erlangen.<br />
Der Prozess sei selbstverstärkend. Das individuelle Zuschneiden<br />
von Angeboten begann dabei mit Empfehlungsfunktionen<br />
auf E-Commerce-Plattformen wie<br />
Amazon („Kunden, die dieses Buch gekauft haben, haben<br />
auch häufig … gekauft“). Durch die personalisierte Suche<br />
hat sich, so die Vertreter der filter bubble-These, dieser<br />
Prozess verstärkt. Je nach Vorgeschichte erhalten zwei<br />
verschiedene Nutzer bei der Suche nach einem Begriff<br />
wie beispielsweise „Ägypten“ entweder vorwiegend politische<br />
Informationen oder aber Reiseangebote. 145<br />
145 Vgl.: Pariser, Eli: The Filter Bubble: What the Internet is Hiding<br />
from You. London: 2011.