(openPR) Auf den Punkt gebracht:
• Strukturelle Polarisierung: Die Studie zeigt eine deutliche strukturelle Polarisierung auf Twitter/X, wobei sich die Nutzer*innen bei verschiedenen politischen Themen klar in zwei getrennte Lager aufteilen.
• Verborgene Kraft: Multiplier spielen eine zentrale Rolle bei der Entstehung politischer Spaltungen. Sie teilen ideologisch kohärente Narrative systematisch und steigern deren Sichtbarkeit durch algorithmisches Engagement.
• Macht der Retweets: Retweets spiegeln Zustimmung wider und offenbaren sowohl ideologische Gräben als auch die Art und Weise, wie bestimmte Stimmen durch digitale Unterstützung an Einfluss gewinnen.
• Themenspezifische Abweichungen: Während die meisten Themen klaren parteipolitischen Linien folgen, zeigen einige wenige nuancierte Überschneidungen oder unerwartete Aktivitäten zwischen verschiedenen Clustern und geben so Einblick in die komplexe Dynamik politischer Ausrichtungen.
• Bedeutung über Soziale Medien hinaus: Die Ergebnisse sind nicht nur für das Verständnis Sozialer Medien relevant, sondern auch für die generelle öffentliche Debatte. Sie verdeutlichen den Bedarf an weiterer Forschung zu den Mechanismen der Polarisierung und weisen darauf hin, dass sich ähnliche Muster auch auf anderen Plattformen zeigen könnten.
Die Studie basiert auf einer großangelegten Analyse von über 19 Millionen Tweets zu täglichen Trendthemen in Deutschland zwischen 2021 und 2023. Die Ergebnisse zeigen eine auffallend klare strukturelle Spaltung der deutschen Twittersphäre in zwei ideologische Lager – eines überwiegend links-liberal, das andere rechts-konservativ. Während Polarisierung in der Social-Media-Forschung kein neues Phänomen ist, konnten die Autoren eine ausgeprägte themenübergreifende Ausrichtung feststellen. Das bedeutet, dass sich Nutzer*innen über verschiedene Themen hinweg, etwa Klimawandel, Covid-19, Energie, Migration oder Vertrauen in Medien, konsequent in dasselbe ideologische Lager einordnen. Diese übergreifende Ausrichtung steht im Gegensatz zu bisherigen Umfrageergebnissen, die meist nur eine schwache oder themenspezifische Polarisierung in der öffentlichen Meinung aufzeigten.
Hauptakteure: Influencer und Multiplier
Im Zentrum dieses Ausrichtungsphänomens stehen zwei Typen besonders aktiver Nutzer*innen: Influencer, die weit verbreitete, ideologisch geprägte Inhalte erzeugen, und Multiplier, die vor allem als Kuratoren agieren, indem sie Inhalte retweeten, die einer bestimmten ideologischen Haltung entsprechen. Während Influencer eher traditionellen Meinungsführern wie Politiker*innen oder Medienschaffenden ähneln, sind Multiplier weniger sichtbar, üben aber einen gr0ßen Einfluss auf die Struktur des Online-Diskurses aus. Die Untersuchungen zeigen, dass Multiplier durch ihr intensives Retweet-Verhalten ideologisch konsistente Inhalte bündeln und verstärken und so polarisierte und gleichgerichtete Meinungscluster fördern.
Mathematischer Ansatz
Um diese Muster aufzudecken, kamen in der Studie innovative Berechnungsmethoden zum Einsatz. Ein auf maschinellem Lernen basierender Ansatz zur Themenmodellierung klassifizierte Millionen von Tweets induktiv in thematische Kategorien über Tausende von Trendthemen hinweg und erzeugte so eine hochdimensionale Karte des öffentlichen Diskurses. Die Retweet-Aktivität wurde anschließend als gerichtetes Netzwerk modelliert, wobei die Verbindungen Retweets zwischen Nutzer*innen darstellen. Mit Hilfe des sogenannten Stochastic-Block-Modellings – einer statistischen Methode zur Erkennung von gemeinschaftlichen Strukturen in Netzwerken – identifizierten die Forschenden für jeden Trend, ob das Retweet-Netzwerk polarisiert ist oder nicht und extrahierten die Cluster, die den gegensätzlichen ideologischen Lagern entsprechen. Letztendlich entwickelten sie eine Ausrichtungs-Kennzahl, um zu messen, wie konsistent einzelne Nutzer*innen über verschiedene Themen hinweg im gleichen ideologischen Lager verbleiben. Multiplier – deren Authentizität ebenfalls durch die Studie bestätigt wurde – zeigten dabei durchweg höhere Ausrichtungswerte als Influencer, was ihre Rolle bei der themenübergreifenden Bündelung politischer Inhalte unterstreicht.
Themenübergreifende Ausrichtung
Die Polarisierung beschränkt sich nicht auf einige wenige „heiße Eisen“, sondern erstreckt sich gleichzeitig über mehrere politische Bereiche. Die Analyse der 1.000 einflussreichsten Influencer und Multiplier zeigt, dass Multiplier aktiver sind und über verschiedene Themen hinweg eine stärkere ideologische Ausrichtung aufrechterhalten als Influencer. Während die meisten politischen Themen stark ausgerichtet sind, ziehen nicht-politische Themen wie Gaming und Musik durchaus sehr unterschiedliche Nutzergruppen an und bleiben nur schwach polarisiert. Ein ähnlicher Effekt der Neuorientierung zeigte sich bei Diskussionen zum Thema Ukraine, wo einige rechtsgerichtete Influencer sich von der vorherrschenden pro-russischen Haltung ihres Clusters distanzierten – ein Muster, das bei Multiplier wiederum weniger sichtbar war. Über alle Themen hinweg zeigen Multiplier durchgehend eine stärkere themenübergreifende Ausrichtung als Influencer. Die sogenannte Themen-Ausrichtungsmatrix verdeutlicht eine hohe Ausrichtung über die meisten Themen hinweg – mit Ausnahme von Musik und Gaming. Dabei zeichnen sich graduelle Unterschiede ab: Stark ausgerichtete Themen wie Covid, Journalismus und deutsche Politik stehen weniger stark ausgerichteten Themen wie Sozialpolitik gegenüber.
Die Aktivitätsmuster der Nutzer*innen zeigen, dass Multiplier typischerweise in mehr Trends aktiv sind, als Influencer. Betrachtet man die Größe der politischen Cluster, so stellen sich weitere Unterschiede heraus. Unter den 1000 einflussreichsten Influencern befinden sich mehrheitlich Accounts, welche dem links-liberalen Cluster angehören. Bei Multipliern beobachten wir das Gegenteil: unter den 1000 aktivsten Multipliern befinden sich mehrheitlich Accounts aus dem rechts-konservativen Cluster.
Perspektiven für zukünftige Forschung
Die Autoren betonen wie wichtig es ist, die Rolle sozialer Medien bei der Meinungsbildung zu berücksichtigen und unterstreichen den Bedarf weiterer Forschung zu den Mechanismen politischer Polarisierung. Die Studie weist einige Einschränkungen auf, die weitere Untersuchungen notwendig machen, etwa um die diskursiven Gründe für die themenübergreifende Ausrichtung besser zu verstehen. Die Forscher planen, dies künftig anhand gegensätzlicher Narrative zu untersuchen. Weitere Forschung ist erforderlich, um die Ausrichtung „normaler“ Nutzer*innen zu untersuchen und herauszufinden, ob ähnliche Polarisierungsmuster auch auf anderen Social-Media-Plattformen bestehen. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine konsistente Polarisierung und themenübergreifende Ausrichtung für die Mehrheit der Nutzer*innen zutreffen könnten und dass besonders einflussreiche, hochaktive Nutzer*innen auf anderen Plattformen wie Facebook ähnliche Effekte entfalten könnten wie die Multiplier auf Twitter.
Die Autoren danken für die Förderung durch die Europäische Union im Rahmen des HORIZON-Europe-Projekts „Social Media for Democracy (SoMe4)“, das den Einfluss sozialer Medien auf den öffentlichen Raum und die liberale Demokratie untersucht, durch die französische Regierung, vertreten durch die Agence Nationale de Recherche im Programm „Investissements d’avenir“, sowie durch die Forschungsgruppe „Digital News Dynamics“ am Weizenbaum-Institut Berlin.
wissenschaftliche Ansprechpartner:
Armin Pournaki
Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig
Laboratoire Lattice, École Normale Supérieure - PSL - CNRS - Univ. Sorbonne Nouvelle, Montrouge, Frankreich
médialab, Sciences Po, Paris, Frankreich
https://pournaki.com/
Dr. Felix Gaisbauer
Weizenbaum-Institut e.V.
https://www.weizenbaum-institut.de/portrait/p/felix-gaisbauer
Dr. Eckehard Olbrich
Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig
https://personal-homepages.mis.mpg.de/olbrich/
Originalpublikation:
Pournaki, Armin; Gaisbauer, Felix; Olbrich, Eckehard (2025): How Influencers and Multipliers Drive Polarization and Issue Alignment on Twitter/X, Proceedings of the Nineteenth International AAAI Conference on Web and Social Media Vol. 19 (1), 1599-1615
DOI: https://doi.org/10.1609/icwsm.v19i1.35890
