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Datenspende Bundestagswahl 2017: Erste Analyse, Teil 1

In unserem Datenspende-Projekt gefördert von sechs Landesmedienanstalten haben wir Bürgerinnen und Bürger dazu aufgefordert, uns ihre Suchergebnisse zu 16 Begriffen zu spenden – bestehend aus einer Auswahl von Spitzenpolitikerinnen und Spitzenpolitikern und den Namen der großen Parteien. Betrachtet man die Ähnlichkeit der Suchergebnisse fällt das Ergebnis überraschend aus: die Personalisierung ist deutlich geringer als erwartet, es treten im Wesentlichen regionale Effekte auf. Trotzdem gibt es immer wieder Nutzerinnen und Nutzer, die deutlich andere Suchergebnisse bekommen – die Ursache dafür ist unklar und unsere erste Frage an Google.

Es wird viel spekuliert über den Einfluss, den Suchmaschinen auf die Informationen haben, die wir zur Kenntnis nehmen. Tatsächlich wissen wir sehr wenig darüber, wie sie Informationen gewichten und anzeigen. Aber Suchmaschinen sind so zentral für unser Zusammenleben, dass wir eine Möglichkeit brauchen, sie unabhängig zu überprüfen. Das wollen wir mit einem „Crowdsourcing“-Projekt erreichen, der Datenspende BTW17.

Das Projekt ist eine Kooperation von AlgorithmWatch mit den Landesmedienanstalten Bayern (BLM), Berlin-Brandenburg (mabb), Hessen (LPR Hessen), Rheinland-Pfalz (LMK), Saarland (LMS) und Sachsen (SLM) sowie der TU Kaiserslautern. Medienpartner ist Spiegel Online.

In einer ersten Analyse haben wir uns mit den Daten vom 13.7.2017 (Suche um 18 Uhr) beschäftigt. Unsere Hauptfrage war: Wie sehr unterscheiden sich die Suchergebnisse der Nutzer voneinander? Gibt es klare „Filterblasen“, also Gruppen von Suchergebnissen, die sich stark voneinander unterscheiden?

Dazu haben wir gemessen, wieviele Einträge zwei Personen im Durchschnitt gemeinsam haben, geteilt durch die Gesamtzahl aller Einträge, die mindestens einer von den beiden gesehen hat. D.h., wenn zwei Personen unter den Ergebnissen auf der ersten Seite 7 gleiche Einträge sehen und jeder 10 Einträge sieht, dann sind es insgesamt 13 Einträge, die mindestens einer von beiden sieht. 7 von 13 entspricht dann einem ‚Ähnlichkeitskoeffizienten‘ von 0.54.

Die gesamte Analyse finden Sie hier als pdf-Datei.

Es gibt vier spannende Resultate:

  1. Insgesamt sind sich die Suchergebnislisten im Durchschnitt ziemlich ähnlich. Das ist natürlich eine Sache der Perspektive: wer noch nie von der „Filterblasen-Theorie“ von Eli Pariser gehört hat, der wird erstaunt sein zu hören, dass es Personen gibt, die völlig unterschiedliche Suchergebnislisten sehen. Wer diese Theorie kannte, hätte vielleicht vermutet, in Deutschlands Parteienlandschaft mehrere Bevölkerungsgruppen zu finden, die jeweils sehr unterschiedliche Ergebnislisten bekommen. Das konnten wir aber bis auf einen Fall (siehe Punkt 4) nicht finden. Tabelle 1 zeigt die durchschnittlichen Ähnlichkeitskoeffizienten für alle Politikerinnen und Politiker und Tabelle 2 zeigt die für alle Parteien. Im Durchschnitt heißt dies, dass zwei Nutzer zwischen 7-9 gemeinsame Einträge sehen werden, wenn sie nach einem der genannten Namen suchen und zwischen 6-7, wenn sie nach derselben Partei suchen.
  2. Insbesondere bei den Parteien handelt es sich bei den Ergebnissen, die wenige Leute sehen, in den meisten Fällen um regionale Ergebnisse. Z.B. die Webseite des Grünen-Ortsvereins Köln oder eben die Webseite des Ortsvereins in Berlin Mitte.
  3. Es gibt aber tatsächlich auch Paare von Personen, deren Suchergebnislisten nicht einen einzigen Eintrag gemeinsam hatten – und wir konnten darin kein Muster erkennen, warum das so ist. Weder suchen diese Personen aus dem Ausland, noch sind sie wesentlich öfter eingeloggt oder haben wesentlich öfter die Browsersprache „Englisch“ eingestellt. Die Anzahl der Paare liegt z.B. bei AfD und Angela Merkel jeweils im Promille-Bereich.
  4. Bei der AfD scheint es zwei Cluster an Suchergebnissen zu geben. Tabelle 2 zeigt exemplarisch drei Suchergebnislisten – zwei davon sind stark nachrichtenlastig – sie enthalten 3 Topstories und von den 9 Suchergebnissen sind 6 weitere aktuelle Nachrichten. Dies ist die häufigere Suchergebnislistenart. Insgesamt sind das relativ viele aktuelle Nachrichten für eine Parteiseite, verglichen beispielsweise mit einer Suche nach „Bündnis 90/Die Grünen“.

Insgesamt können wir – mit der bisherigen Nutzergruppe – keine große Personalisierung feststellen, eher eine Regionalisierung z.B. bei Angaben von verschiedenen Ortsvereinen von Parteien oder der Anzeige von Lokalnachrichten. Abzüglich der klaren regionalen Effekte bleiben aber immer noch genügend Suchergebnislisten, die hinreichend verschieden sind und auf eine Art von Personalisierung schließen lassen. Daher stellen wir Google diese Frage:

Erste Frage an Google: Warum gibt es zwei Gruppen für das Keyword „AfD“, die hinreichend unterschiedliche Suchergebnisse sehen, die nicht auf Regionalisierung beruht, aber auch nicht wirklich auf eine Personalisierung hindeutet?

Die gesamte Analyse finden Sie hier als pdf-Datei.
Alexander Gauland Alice Weidel Angela Merkel Cem Özdemir Christian Lindner Dietmar Bartsch Katrin Göring-Eckardt Martin Schulz Sahra Wagen-knecht
0.79 0.69 0.7 0.71 0.63 0.73 0.89 0.68 0.83

Tabelle  1: Durchschnittliche paarweise Ähnlichkeit aller als deutschsprachig erkannten Suchergebnislisten zu den genannten Politikern. Paarweise wird der Wert wie folgend berechnet: Anzahl gemeinsamer Einträge geteilt durch Anzahl aller Einträge, die mindestens ein Nutzer gesehen hat. Die Berechnung erfolgt auf der Basis der gespeicherten Titel der Seiten, nicht der URLs.

AfD Bündnis 90/Die Grünen CDU CSU Die Linke FDP SPD
0.52 0.38 0.46 0.51 0.57 0.57 0.57

Tabelle  2: Durchschnittliche paarweise Ähnlichkeit der als deutschsprachig erkannten Suchergebnislisten zu den Parteien.

 

 

Hash der Suche: fcf8f8ecbedc35fa978e91c087ad9473 Hash der Suche: 2f35bffe4ddf63385570617b2b26736a Hash der Suche: c54a28d961512d942e93718006ce2839
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Tabelle 3: Drei beispielhafte Suchergebnislisten bei der Suche nach „AfD“. Die Liste links enthält keinerlei Top Stories, die anderen beiden jeweils drei. Von den restlichen 9 Suchergebnissen in der Mitte und rechts, sind jeweils weitere 6 Einträge Nachrichtenbeiträge – auf der normalen Google-Suche. Das linke Ergebnis wäre das, was eher dem anderer Parteien entspricht, die rechten Suchergebnislisten sind aber die „typischeren“. Es ist unklar, warum die Suchergebnislisten insgesamt so nachrichtenlastig sind und es zwei verschiedene Sorten von Suchergebnislisten gibt.

Die gesamte Analyse finden Sie hier als pdf-Datei.
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Posted by Katharina Anna Zweig

Professorin an der TU Kaiserslautern zum Thema "Graphentheorie und Analyse komplexer Netzwerke"

4 Comments

  1. sind die Teilnehmer dieser Studie nicht eher kritische(gegenüber BigData), respektive Nutzer, welche sich der Funktionsweise von Algorithmen bewußt sind? Bei mir sind z.B. NoScript, Ghostery sowie AdBlocker installiert – Cookies werden, wenn überhaupt zugelassen, nach jeder Sitzung entfernt…
    mfG, P. Rathmann

    Antworten

    1. Davon gehen wir auf jeden Fall aus – die Menge der Teilnehmerinnen und Teilnehmer ist mit großer Wahrscheinlichkeit nicht repräsentativ. Daher müssen wir die Ergebnisse auch vorsichtig interpretieren. Wenn man aber sieht, dass es selbst in dieser Menge unterschiedliche Suchergebnislisten gibt, ist das schon mal interessant. Bisher sehen wir aber tatsächlich recht homogene Suchergebnislisten und der Teil, der nicht überall gleich ist, lässt sich – bei manueller Überprüfung – oft auf regionalisierte Antworten zurückführen. Wie gesagt, ob alle Unterschiede auf Regionalisierung rückführbar sind, lässt sich momentan nicht automatisiert beantworten. Daher haben wir das stichprobenartig per Hand durchgeführt für diese erste Analyse. Weitere werden folgen-

      Antworten

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